Mathematik Bachelor nach Informatik Bachelor

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Ich mache mir zur Zeit viele Gedanke, ob ich eigentlich zufrieden mit meinem Studium bin. Ich studiere im Moment Informatik an einer FH und bin mit den meisten Fächern auch zufrieden. Jedoch ist unter anderem das Mathematik Niveau sehr niedrig und unter fordert mich fast schon. Ich denke zwar immer noch, dass er der richtige Schritt war an die FH zu gehen, weil mir dadurch der Einstig doch erheblich leichter gefallen ist, im Vergleich z.B. mit einer Uni. Jetzt denke ich jedoch, ob ich an der FH die Qualifikation bekomme dich ich mir selber wünsche und auch zutraue. Dann kamen Gedanken, ob ich vielleicht an eine Uni oder andere FH wechsel, aber weiß ich auch nicht, ob das der richtige Schritt wäre. Dann kam mir in letzter Zeit immer öfter der Gedanke, ob ich denn nicht einfach einen Mathematik Bachelor nach meinem Informatik Bachelor machen sollte. Ich war schon immer an Mathematik interessiert, wir würde es sicherlich am Anfang leichter fallen, da ich dann auch schon etwas "Lebenserfahrung" gesammelt habe. Zudem , müsste ich vermutlich, sollte ich einen Master an einer Uni machen sollen, sowieso einige Mathe Module nach holen. Was meint ihr dazu? Lieber Informatik Bachelor und Master oder Mathematik Bachelor und Informatik Bachelor, wobei man dann immer noch in einem der Fächer einen Master machen könnte.

 

[Smash32]

Einen Bachelor nach einem Bachelor zu machen halte ich für nicht sehr sinnvoll, da würde ich stattdessen versuchen zu wechseln und mir Kurse anrechnen zu lassen. In welchem Semester befindest du dich aktuell? Und so wie du es dir schon gedacht hast, ist das Matheniveau an der Universität schon um einiges höher als an der FH.

 

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Ich bin gerade im zweiten Semester, ich habe halt Bedenken sollte ich jetzt wechseln und es woanders, wo es vll schwieriger ist nicht schaffen steh ich da. Wenn ich jedoch mein Bachelor mach kann ich mich neuen Herausforderungen stellen und habe aber meinen Bachelor schon in der Tasche

 

[_killy_]

Es kann durchaus sinnvoll sein, zwei Bachelor-Abschlüsse in unterschiedlichen Fachrichtungen zu machen. Informatik + Mathe passt zumindest gut in das neue Berufsfeld der Data Scientisten & alle Ableitungen davon. Vor allem wenn im Mathe Studium Statistik in mehreren Semestern ebenfalls mit zum Stoff gehört.

Ich würde die Kombination eher nach den Inhalten auswählen als nach den Titeln. In der freien Wirtschaft ist Inhalt wichtiger ... bei öffentlichen Arbeitergeber der Titel und in der Forschung/Lehre an der Uni bekommst du eh nur befristete Verträge

 

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Ich möchte eben nicht unbedingt "nur" ein Software-Schreiber werden, sondern vll doch in Richtung Data Scientist/ Machine Learning... Und dabei ist ein Mathe Studium glaub ich sehr hilfreich, da diese Bereiche doch sehr mathelastig sind

 

[_killy_]

Data Scientist = Statistiker mit Programmierkenntnissen. Schau somit, dass du möglichst viele Vorlesung in diesem Themengebiet bekommst.

Wobei auch ein Data Scientist am Ende Code auch Zeilen runter schreibt ... bei Medium sind immer auch ein paar interessante Artikel auch von Data Scientisten zu finden.

 

[RollHard]

Aus Interesse, wo studierst du?

 

[hallo7]

Wenn du ihn nebenbei schaffst vllt, ansonsten würd ich die Zeit lieber in einen Master investieren. Für Machine Learning braucht man lineare Algebra und etwas Analysis sowie Spezialwissen. In einem Mathematik Studium lernt man meines Wissens Beweise, Lemma und andere Dinge die man weniger benötigt
Natürlich gut wenn man sie kann und weiß und ein Gefühl für Zahlen hat, aber ich denke man die Zeit besser verwenden.

 

[ascer]

Es kann durchaus sinnvoll sein, zwei Bachelor-Abschlüsse in unterschiedlichen Fachrichtungen zu machen. Informatik + Mathe passt zumindest gut in das neue Berufsfeld der Data Scientisten & alle Ableitungen davon.

Bei interdisziplinären Tätigkeiten sicherlich von Vorteil, bei Data Science allerdings würde ich das anders sehen. Jenes ist ja einer der typischen Akademikerberufe, benötigt einen starken Theoriehintergrund und den gibt es i.d.R. nur an einer Uni/TU.

An meiner Uni, eine der großen, bekannten Adressen, gab es Analysis und Lineare Algebra, Graphentheorie, Stochastik, Statistik, Optimierung und eine Kombi von Algebra/Numerik. D.h. man hat schon sehr viel Mathe und eben Uni-Niveau in Informatik.

Dann kommen theoretische Informatikmodule, die Algorithmik und Dergleichen behandeln, welche ebenfalls zum Teil deutlich über das theoretische Niveau einer FH hinausgehen.

D.h. gerade für solche Theorieberufe hinterher, glaube ich kaum, dass der theoretische Background der durchschnittlichen FH ausreichend vorbereitet. Und wenn er hinterher "nur" Mathe macht, dann fehlt ihm eventuell spezifische Theorie bzgl. Informatik, obwohl er unterm Strich mehr Zeit aufgewendet hat.

Gerade für einen solchen Weg würde ich an eine Uni wechseln, da man dort dann den optimalen theoretischen Background bzgl. Mathe und Informatik für diesen Werdegang hat.

Vor allem gibt es an Unis auch Arbeitsgruppen, die genau in diesem Bereich forschen, sodass man auch direkt von wissenschaftlicher Arbeit auf diesem Gebiet profitieren an, etwa spezielle Seminare, angepasste Abschlussarbeiten, ...

Ich möchte eben nicht unbedingt "nur" ein Software-Schreiber werden, sondern vll doch in Richtung Data Scientist/ Machine Learning...

Das gibt es mit entsprechend theoretischem Background fast ausschließlich an Unis. Da würde ich definitiv wechseln.

 

[_killy_]

@TE

Du kannst alternativ ja auch nur die Statistik-Kurse zusätzlich belegen zum Bachelor Informatik.

@ ascer

Ich weiß - du hebst die Uni in Sachen Forschung sehr hoch. Ist meinetwegen auch so - aber es gibt deutlich mehr Wege. Und die typischen Informatik-Mathe Kurse sind für ein Data Scientist nun mal wenig interessant.
Ein Uni Abschluss in Informatik bringt den TE aber kein Stück weiter, wenn er keine entsprechenden Statistik-Kurse zusätzlich belegt hat.

 

[ascer]

Ein Uni Abschluss in Informatik bringt den TE aber kein Stück weiter, wenn er keine entsprechenden Statistik-Kurse zusätzlich belegt hat.

Das sehe ich jetzt ehrlich gesagt nicht so, weil - wie ich bereits sagte - sowas an den renommierten Adressen durchaus dazu gehört (also ein hoher Matheanteil). Wie du bei mir rauslesen kannst, habe ich z.B. unter anderem Statistik und Stochastik gemacht.

Spätestens an den großen, renommierten Adressen gibt es auch mindestens eine Arbeitsgruppe für Data Science. Häufig gibt es sogar direkt für den Master o.Ä. dann auch irgendwelche Spezialisierungen bzgl. Data Science.

 

[_killy_]

@ascer
Wenn ich mich recht erinnere, bist du doch grad bei deiner Promotion ... oder? Du darfst deine Uni, deine renommierten Adressen usw. gerne hoch halten.
Wo gibt es denn ne Uni wo du ein Bachelor in Informatik machen kannst mit Statistik Kursen inkl.? Mal so als Empfehlung für den TE, darfst du die gerne rausrücken.

 

[ascer]

@_killy_ Ich glaube nicht, dass das zu er'google'n zu schwer ist^^

Die LMU z.B. belegt häufig(er) den ersten Platz unter deutschen Unis und dort gibt es direkt Informatik mit Nebenfach Mathematik sowie Informatik mit Nebenfach Statistik. Ersteres ist mehr Analysis, Lineare Algebra, Numerik sowie dann in Wahlbereich unter anderem Statistik/Stochastik (so habe ich das beispielsweise im Bachelor gemacht), letzteres ist genau spezialisiert für Werdegänge wie etwa Data Science.

Die großen, renommierten Adressen wird man abgesehen davon ja wohl aber auch kennen, wenn man sich auch nur 5 Min. mit dem Thema beschäftigt hat. Die Stellen schließlich das Groß der Forschungskräfte. Also etwa LMU München, TU München, RWTH Aachen, TU Berlin, Humboldt Uni Berlin, Uni Konstanz, Uni Freiburg, Tübingen, Heidelberg, Hamburg, Göttingen, CAU in Kiel, Goethe Uni in Frankfurt und noch ein paar wenige andere.

 

[new Account()]

Analysis, Lineare Algebra, Numerik,[...] Statistik

Bekommt man auch bei FH-Informatik Studiengängen ohne irgendeinen Schwerpunkt - da ist die Frage dann eher, ob man auf Beweisskills wert legt.

 

[ascer]

@new Account(): nur das die meisten FHs unterdurchschnittlich sind was Forschung & Theorie angeht, man dann viel weniger die Möglichkeit hat, etwa in in Forschungspraktika einzusteigen, Nebenjobs in der Wissenschaft zu machen, Bachelorarbeiten mit aktivem Forschungsfokus zu schreiben usw.

Abgesehen davon ist der vermittelte Stoff praktischerer Natur und vom Niveau her einfacher. Da gerade im Data Science und ähnlichen Bereichen die Theorieanteile sehr hoch sind (dort werden ja auch häufig erst Master oder gar PhDs eingestellt), bietet es sich also durchaus an es gleich "richtig" zu machen, wenn man in diesem Bereich Fuß fassen will.

 

[_killy_]

@ascer

Ich muss dir absolut widersprechen - Google ist mittlerweile so schwer durch die Jugend bedienbar geworden, du kannst es dir nicht vorstellen. Die meisten Threads hier im Forum würden bei korrekter Benutzung von Google gelöst werden - statt dessen wird hier ein neuer Thread aufgemacht.
Ich will wieder mein Lycos zurück und meine Meta-Crawler ... früher war das Internet doch besser.

PS PhDs bei Data Scientisten hab ich extrem selten in den Stellenausschreibungen gesehen. Bisher 1 von 50 Stellen ...

 

[DEFCON2]

Solang du keine finanziellen Resktiktionen hast kannst du in deiner Situation meiner Meinung nach wenig falsch machen. Sowohl ein 2. Bachelor als auch ein Fachwechsel zu Mathe sind prima respektive völlig in Ordnung.

Ich würde mir eher Gedanken machen, ob du wirklich weist, was mit einem reinen Mathe Bachelor an einer Uni auf dich zukommt. Die Art und Weise, wie dort Mathe betrieben wird ist sehr verschieden wie in anderen Disziplinen - viel Abstrakter, Fokus weitgehend auf Beweisen, wenig Anwendung. Das kann viel Freude machen! Ich würd dir raten, konsequent eine richtige Mathe Vorlesung zu besuchen, wenn du schon was aus Deinem Informatik Studium auf dem Kasten hast z.B. Maß- und Integrationstheorie falls du Analysis magst.

 

[ascer]

@_killy_ bei kleinen Adressen vielleicht, nicht aber den eigentlichen Stellen, die auch einen entsprechenden Theoriebackground haben möchten. Sieht man auch direkt bei den eigenen Stellenausschreibungen oder bei Jobbörsen.

Z.B:
Data Scientist - Amazon Alexa Master oder PhD, PhD bevorzugt
Data Scientist - Google Minimal qualification: Master; PhD preferred
Data Scientist - VISA PhD only
Data Scientist - Levi Strauss Master oder PhD

Ich sehe PhD bevorzugt oder PhD öfter als "nur" Master. Bachelor gibt es quasi gar nicht, da reicht der theoretische Background verständlicherweise auch kaum aus, um sinnvolle Dinge zu tun.

Bei typisch deutschen Mittelständlern sieht das natürlich auf jeden Fall anders aus. Man studiert aber auch nicht an den renommierten Adressen, um dann dort zu landen. Der übliche Weg der meisten meiner Bekannten ist DAX, generell die großen in Finanzbranche oder Consulting (McKinsey, Deloitte, Accenture, EY, KPMG, ...), spezialisierte Start-Ups oder Tech-Bereich wie Google, Amazon, Twitter, Facebook, Apple, IBM, Oracle, Telsa, VMWare, ...

 

[_killy_]

Ach Gott, ich schränke ein - ein PhD für Data Scientist Positionen in Deutschland ... 1 zu 50 als Voraussetzung genannt. Was interessieren Stellen in den USA??? Deutsche Unis kennt dort keiner. Dort ist die US-Ivy-League gefragt.

Mit Promotion bleiben doch "viele" dann an den Unis hier in Deutschland ... gehen dort in die Forschung. Für die freie Wirtschaft ist diese Qualifikation somit wenig relevant als "Filter-Kriterium".

Die tollen Beratungsunternehmen machen erst gar keine Einschränkungen ... so dann in der Praxis. Die Stellen jeden ein der sich bewirbt - gefühlt - und die Selektion erfolgt dann auf natürlichen Wege in dem die "Frischlinge" dann auf die Kunden losgelassen werden. Nicht umsonst ist z.B. KPMG auch bekannt unter "Kinder prüfen meine Gesellschaft".
Ich kann dir einiges erzählen über super tolle Leute frisch von der Uni, die dann Kundenforderungen mit der "Inflation" als Zinssatz abzinsen wollten. Die haben wirklich gar nichts verstanden!

So, ich zieh mich mal raus, der TE hat ja jetzt wieder einiges zu lesen.

 

[hallo7]

Die PhD Vorraussetzungen bei amerikanischen Stellen muss man mit Vorsicht genießen. Es ist dort möglich und oft üblich nach dem Bachelor direkt den PhD zu machen. Das gibt es im deutschsprachigen Raum nicht bzw. nur theoretisch. Der amerikanische PhD ist deswegen oft sehr genau in der Wertigkeit zu prüfen (Uni, Institut, Thesis, Professor) und häufig hat man nach einem Master an einer deutschsprachigen Uni das selbe gemacht wie für einen PhD an einer amerikanischen... (wobei natürlich auch hier gilt, genau hinzusehen)

Ansonsten kennen die deutsche Unis sehr wohl und auch österreichische wie ich erfreut feststellen durfte