Darmstadt ist sehr Mathe und Informatik lastig. Lineare Algebra 1 und 2 Analyis 1 und 2 und auch Stochastik 1 ebenso das Verständnis der Programmiersprache R wird vorraussgesetzt. Zusätzlich die Grundalgen der Informatik, Datenbanken und Programmieren mit Python und SQL sind Grundlagen für den Master.
Es gibt ein Synchronysationsmodul in Mathematik und Informatik für die Basics.
Grundsätzlich ist es so dass Bachelor Informatiker das Mathe Modul belegen und Bachelor Mathematiker das Info Modul. Wenn man aber von beiden Welten wenig Berührungspunkte hat wird es schwer und man muss sehr motiviert und diszipliniert sein und darüber hinaus im Selbststudium sich das fehlende wissen oder Programmierpraxis aneignen.
Es kommt selten oder ich glaube sogar nie vor das BWLer das Programm belegen aber einen Biologen oder andere Studiengänge wie Digital Business Management waren schonmal dabei und müssen dann beide Module belegen. Dabei merkt man aber meist das Studium durchweg das die sich mehr reinhängen müssen.
Häufiger sieht man Wirtschaftsinformatiker die aber auch meistens beides belegen weil das Programm für Mathematiker und Informatiker ausgelegt ist und viel Winfo zu BWL lastig ist.
Die Module sind alle sehr, sehr gut. Die Informatik Module haben meistens wöchentliche Programmierpraktika und manchmal noch Übungsblätter. Die Mathe Module haben eigentlich immer wöchentliche Übungsblätter und auch Programmierpraktika. Machine learning 1 bei Herr Zisgen ist ein game changer !
Das coole ist das man hier nicht nur lernt Algorithmen in Python anzuwenden sondern auch mathematisch zu verstehen. Auch das gesamte Machine learning Arsenal auseinander nehmen und beweisen und wirklich mal zu kapieren was dahinter steckt scikit-learn anzuwenden. Wer keine Lust auf Mathe hat kann sich auch in den Master Info eintragen und machine learning Module wählen.
Alles in allem kann ich das Programm sehr empfehlen es ist auch alles dabei von Sprark, Hadoop über nosql, Computer Vision zu Biometrics, Transformer viel, viel Coden und auch sowas wie Neuronale Netze oder Entscheidungsbäume von scratch selbst programmieren und auch ML Konzepte Mathematisch verstehen und beweisen.
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