1. Semester (WiSe): Einführungsphase

Veranstaltungen zur Vervollständigung geowissenschaftlicher Grundlagen, die im Bachelorstudium erlangt wurden und Einführung in Geo-Energieressourcen, Bohrlochgeologie, Prozessmaschinen- und Apparatetechnik, Bohrtechnik und Bohrlochgeophysik sowie Genehmigungs- und Energie-/Rohstoffrecht. Vorlesungsfreie Zeit: Blockkurse.

2. Semester (SoSe): Vertiefungsphase

Vertiefung und Erweiterung von Kenntnissen zur geophysikalischen Exploration und zur kompositionellen, petrophysikalischen, geomechanischen und geophysikalischen Charakterisierung und Bewertung von Reservoirgesteinen. Einführung in die Betriebswirtschaftslehre und Energiewirtschaft & Umweltrecht. Vorlesungsfreie Zeit: Blockkurse, Schlüsselqualifikations-Modul 1 (Bürgerbeteiligung).

3. Semester (WiSe): Forschungsphase

Weitere Vertiefung der Kenntnisse über Forschungsmodule zur seismischen Reservoirinterpretation, Reservoirgeologie, Reservoirpetrologie und -fluide, Reservoirhydraulik und Energetische Systeme, deren Inhalte der unmittelbaren Vorbereitung und fachlichen Orientierung für die Masterarbeit dienen. Vorlesungsfreie Zeit: Schlüsselqualifikations-Modul 2 (Industriepraktikum, Projektarbeit oder Geländeübungen).

4. Semester (SoSe):

Masterarbeit + Masterkolloquium

Der Masterstudiengang Geothermie/GeoEnergie ist ein Joint Degree Studiengang mit der TU München.

Weltweit sind Industriestandorte abhängig von der langfristigen Verfügbarkeit bezahlbarer, grundlastfähiger Energie. Steigende Nachfrage bei sich gleichzeitig verknappenden „konventionellen“ Energieträgern wie Erdöl und Erdgas, die Komplexität „unkonventioneller“ Energieträger, vielmehr aber auch der durch die angestrebte Energiewende hohe Bedarf an „sauberer“ erneuerbarer Energie wie Geothermie schaffen hierbei neue Herausforderungen. Dadurch vergrößert sich zunehmend der Bedarf an interdisziplinär ausgebildeten Geowissenschaftlern, die fachübergreifende Zusammenhänge und Entscheidungsprozesse bei der Erkundung, wirtschaftlichen Erschließung und nachhaltigen Nutzung von Geoenergieressourcen überblicken und anwenden können.

Potentielle Beschäftigungsfelder sind vielfältig:

• Energie- und Rohstoffwirtschaft
• Exploration, Erschließung und Nutzung regenerativer Energien z.B. Geothermie
• Exploration, Erschließung und Nutzung konventioneller und unkonventioneller Energieträger z.B. Erdöl, Erdgas, Tight gas, self sourced reservoirs
• Erkundung von Untergrundspeichern
• Geotechnik und Bergbau
• Ingenieurbüros und Beratungsgesellschaften
• Versicherungen und Gutachterbüros
• Umweltbehörden und -verbände
• Bildungseinrichtungen
• Universitäten und Forschungseinrichtungen

Der Studiengang M.Sc. Data Science bietet die folgenden Spezialisierungsbereiche an:

• Datenbasierte Optimierung
• Mathematische Theorie/Grundlagen der Datenwissenschaft
• Datenbanken und Wissensrepräsentation
• Maschinelles Lernen / Künstliche Intelligenz
• Simulation und Numerik
• Mathematisch-statistische Datenanalyse

Die Studierenden wählen eine Vertiefungsrichtung als Hauptfach (Major field of study), in der Module im Umfang von 30 ECTS zu absolvieren sind.
Alle anderen Vertiefungsrichtungen bilden das Nebenfach (Minor field of study), in dem Module im Umfang von insgesamt 20 ECTS zu absolvieren sind.

Zusätzlich gibt es drei Kernmodule (Core modules) im Umfang von 15 ECTS, die für alle Studierenden dieses Studiengangs verpflichtend sind.
Hinzu kommen fachliche Qualifizierungsmodule (Technical qualifications) im Umfang von insgesamt 5 ECTS.

Jeder Studierende muss Module im Umfang von insgesamt 15 ECTS aus den folgenden Anwendungsfächern (Application subjects) absolvieren:

• Artificial Intelligence in Biomedical Engineering
• Chemie
• Digitale Geisteswissenschaften
• Geographie
• Geowissenschaften
• International Information Systems
• Materialwissenschaften
• Medical Data Science
• Multimedia Engineering
• Physik

Den Abschluss des Studiums bildet ein Masterseminar (5 ECTS), das zur Anfertigung einer Masterarbeit (30 ECTS) im Bereich Data Science führen soll.

Zu Beginn des Masterstudiums wird im Rahmen einer individuellen Studienvereinbarung ein Studienschwerpunkt aus den folgenden Themenbereichen gewählt:

• Datenbasierte Optimierung
• Mathematische Theorie/Grundlagen der Datenwissenschaft
• Datenbanken und Wissensrepräsentation
• Maschinelles Lernen / Künstliche Intelligenz
• Simulation und Numerik
• Mathematisch-statistische Datenanalyse

Die anderen Fachbereiche bilden zusammen das Nebenfach. Die Kurse werden hauptsächlich auf Englisch unterrichtet. Jeder Student wählt zu Beginn des Studiums eine*n Mentor*in. Mentoren beraten die Studierenden bei der Gestaltung ihres Studienplans entsprechend der jeweiligen individuellen Interessen.

Falls Sie noch an der Wahl des Studiengangs “Data Science” zweifeln, lesen Sie sich die folgenden Aussagen durch und überlegen, ob sie auf Sie zutreffen.

• Als Digital Native liegt Ihnen das Thema “Digitalisierung” am Herzen und Sie haben Interesse an aktueller, Daten-getriebener Technik.
• Sie haben ein breites Interessenfeld und fühlen sich motiviert durch viele unterschiedliche Herausforderungen.
• Mathematik macht Ihnen keine Angst, sondern bereitet Ihnen Freude. Sie mögen es, präzise zu arbeiten, Ideen zu formalisieren und belastbare Ergebnisse zu produzieren.
• Die Fähigkeit komplexe Zusammenhänge zu verstehen und auf das Wesentliche zu abstrahieren, gehören neben einem unstillbaren Wissensdurst zu einer Ihrer Kernkompetenzen.
• Sie haben ein starkes Interesse daran zu verstehen, wie sich menschliches Verhalten in Form von mathematischen Modellen erfassen und sogar vorhersagen lässt.
• Sie wollten schon immer mal richtig Programmieren lernen.
• Sie interessiert, wie die zu Grunde liegenden mathematischen und informatischen Verfahren funktionieren.

Wenn diese Punkte zu Ihnen passen, treffen Sie mit dem Studiengang “Data Science” garantiert die richtige Wahl.

Die FAU Erlangen-Nürnberg bietet einzigartige Voraussetzungen für den Studiengang “Data Science”. Durch die starke inhaltliche Vernetzung der Departments Mathematik und Informatik und die räumliche Entfernung von gerade mal zwei Gehminuten ist ein großes Angebot an informatisch-mathematischen Themen vorhanden, die beide zentral im Studiengang gelehrt werden. Durch die große Fächervielfalt der FAU können Sie aus vielen verschiedenen Fachbereichen Ihr Anwendungsfach wählen. Dies hilft Ihnen, Ihre ganz individuelle Spezialisierung im Studium zu finden, die Sie besonders interessiert und Ihnen Spaß macht.
Außerdem schafft die Metropolregion Nürnberg durch ihr industrielles Umfeld ideale Bedingungen für ein nachhaltiges und anwendungsorientiertes Studium. Und vielleicht lernen Sie im Studium bereits Ihre zukünftigen Arbeitgeber kennen, wie zum Beispiel Siemens, Schaeffler oder adidas.

Mit einem Masterabschluss als Data Scientist eröffnen sich Ihnen viele spannende Arbeitsfelder in denen Sie Ihr Wissen gewinnbringend einbringen können. Sie arbeiten direkt an der Schnittstelle zwischen Mensch und Maschine. Hier sind einige beispielhafte Wirtschaftszweige mit potentiellen Arbeitgebern aufgelistet:

• Technologiebranche (z.B. Google, Facebook, Microsoft, IBM, SAP, Siemens, etc.)
• Beratungsbranche (z.B. McKinsey, Ernst & Young, Deloitte, etc.)
• Biomedizinische Forschungsunternehmen (z.B. AstraZeneca, Roche, Novartis, Bayer, etc.)
• Logistikbranche (Deutsche Post, UPS, DB Mobility Logistics, etc.)
• Energiebranche (E.ON, RWE, EDF, etc.)
• Finanz- und Versicherungsbranche (Deutsche Bank, Allianz, Münchener Rück, etc.)

Durch die hohe Nachfrage an Absolvierenden im Bereich “Data Science” – es fehlen geschätzt über 100.000 Experten für Data Science alleine in Deutschland – können Berufsanfänger mit einem relativ- hohen Einstiegsgehalt rechnen.

Alternativ können Sie Ihr Verständnis von Datenmodellierung und -analyse im Rahmen einer Promotion weiter vertiefen und damit sogar den aktuellen Stand der Forschung vorantreiben, welche den Umgang mit der Ressource “Daten” für die kommenden Jahrzehnte entscheidend prägen wird.

Deutschkenntnisse (B1) werden dringend empfohlen.

Pflichtmodule im 1. bis 3. Semester: alle Studierenden belegen

• zwei Module in Modellierung und Analysis in der Kontinuumsmechanik (15 ECTS),
• zwei Module in Programmiertechniken/Architektur für/von Supercomputer(n) (15 ECTS) und
• ein Praxismodul in Modellierung, Simulation und Optimierung (5 ECTS).

Wahlmodule im 1. bis 3. Semester:

• Jeder Studierende wählt Module aus den Wahlmodulen des CAM-Studiengangs (40 ECTS). Darüber hinaus können Module aus dem gesamten Katalog der Mastermodule der FAU gewählt werden (15 ECTS).

4. Semester:

• die Masterphase (30 ECTS). Über einen Zeitraum von 6 Monaten bearbeiten die Studierenden unter der Betreuung eines Professors ein eigenes wissenschaftliches Projekt und schreiben darüber ihre Masterarbeit. Zuvor machen sich die Studierenden in einem Master-Seminar mit dem Thema vertraut. Ihre Ergebnisse präsentieren sie in einer mündlichen Abschlussprüfung.

Sie können sich auf zwei der drei Bereiche spezialisieren

• Modellierung und angewandte Analyse (MApA)
• Numerische Analyse und Simulation (NASi),
• Optimierung (Opti).

Sie sollten sowohl an rigoroser Mathematik als auch an mathematischen Anwendungen in Wissenschaft und Technik interessiert sein.

• Die Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg (FAU): 1743 gegründet, ist sie eine der forschungsstärksten Universitäten Deutschlands.
• Vom Start-up zum Global Player: Viele Unternehmen – innovativ und forschungsstark – sind in der Metropolregion angesiedelt.
• Vielfältige Freizeitangebote: Die Universitätsstadt Erlangen, die Metropolregion Nürnberg und die Fränkische Schweiz stehen für ein attraktives Umfeld und eine hohe Lebensqualität.

Der Studiengang bereitet die Absolventen auf ein breites Spektrum beruflicher Aufgaben vor. Dazu gehören die Analyse komplexer Prozesse, deren mathematische Modellierung, deren computergestützte Lösung mit mathematischen Methoden und die Entwicklung mathematischer Software.

Die Absolventen sind in der Lage, forschungs- und anwendungsorientierte Projekte in Wirtschaft, Industrie und Hochschulen durchzuführen. Typische Beschäftigungsfelder sind
Forschung und Entwicklung in der Wirtschaft (Automobilindustrie, Elektroindustrie, Maschinenbau), in der Softwareindustrie, in der Beratung, im Bank- und Finanzwesen und in der Wissenschaft.

Der Studiengang Chemie besteht aus

• Chemie Pflichtmodule (2 x 20 ECTS): zwei aus vier auswählen (Anorganische Chemie, Organische Chemie, Physikalische Chemie, Quantenchemie)
  • jedes Modul besteht aus 10 ECTS Kurse (Vorlesungen und Seminare) und 10 ECTS Laborpraktika
• Wahlpflichtmodul (20 ECTS): wählen Sie eines aus
  • Advances in Bio-Organic and Bio-Inorganic Chemistry
  • Advances in Homogenous Catalysis
  • Advances in Interface Research and Catalysis
  • Advances in Energy Materials
  • Advances in Organic Chemistry
  • alternatively one additional chemistry module can be chosen
• Wahlmodule (3 x 5 ECTS): drei Module (je 5 ECTS) aus dem fachlichen oder nicht-fachlichen Bereich, die z. B. Sprachkurse, Schlüsselkompetenzen, naturwissenschaftliche Kurse oder andere Kurse umfassen können
• Forschungsmodul (15 ECTS): 6 Wochen Vollzeit-Laborprojekt in Anorganische, Organische, Physikalische Chemie oder Quantenchemie plus Seminar.
• Masterarbeit (30 ECTS): 6 Monate Forschungsprojekt einschließlich das Verfassen der Arbeit

Alle Module ergeben insgesamt 120 ECTS.

• Die Universität Erlangen-Nürnberg (FAU): 1743 gegründet, ist sie eine der forschungsstärksten Universitäten Deutschlands.
• Vom Start-up zum Global Player: Viele Unternehmen – innovativ und forschungsstark – sind in der Metropolregion angesiedelt.
• Vielfältige Freizeitangebote: Die Universitätsstadt Erlangen, die Metropolregion Nürnberg und die Fränkische Schweiz stehen für ein attraktives Umfeld und eine hohe Lebensqualität.

Bitte beachten Sie, dass dieser Studiengang nur in englischer Sprache angeboten wird.