DieManager von Morgen WiWi-TReFF.de - Zeitung & Forum für Wirtschaftsstudium & Karriere
Master: Wo studierenMathe

Auf welches Pferd setzen?

Autor
Beitrag
WiWi Gast

Auf welches Pferd setzen?

Hallo zusammen,

mein Bachelor in Mathematik ist nach diesem Semester in der Tasche und wird sich ca bei 1.4 einpendeln.
Nun ist die Frage, was ich im Master für einen Schwepunkt legen möchte. Wie würdet Ihr Euch entscheiden?
Als Schwerpunkt Finanzmathematik in Frankfurt mit Nebenfach Finance oder doch an einer anderen Uni Data Science / Machine Learning oder etwas in der Art studieren?

Welche Wahl ist die lukrativere, was würdet Ihr als Mathematikbachelor machen?

antworten
WiWi Gast

Auf welches Pferd setzen?

Data Science. Beste Zukunftsaussichten - es gibt sehr wenige, die sich auskennen und der Bedarf ist riesig.

WiWi Gast schrieb am 04.12.2018:

Hallo zusammen,

mein Bachelor in Mathematik ist nach diesem Semester in der Tasche und wird sich ca bei 1.4 einpendeln.
Nun ist die Frage, was ich im Master für einen Schwepunkt legen möchte. Wie würdet Ihr Euch entscheiden?
Als Schwerpunkt Finanzmathematik in Frankfurt mit Nebenfach Finance oder doch an einer anderen Uni Data Science / Machine Learning oder etwas in der Art studieren?

Welche Wahl ist die lukrativere, was würdet Ihr als Mathematikbachelor machen?

antworten
WiWi Gast

Auf welches Pferd setzen?

This.

WiWi Gast schrieb am 05.12.2018:

Data Science. Beste Zukunftsaussichten - es gibt sehr wenige, die sich auskennen und der Bedarf ist riesig.

WiWi Gast schrieb am 04.12.2018:

Hallo zusammen,

mein Bachelor in Mathematik ist nach diesem Semester in der Tasche und wird sich ca bei 1.4 einpendeln.
Nun ist die Frage, was ich im Master für einen Schwepunkt legen möchte. Wie würdet Ihr Euch entscheiden?
Als Schwerpunkt Finanzmathematik in Frankfurt mit Nebenfach Finance oder doch an einer anderen Uni Data Science / Machine Learning oder etwas in der Art studieren?

Welche Wahl ist die lukrativere, was würdet Ihr als Mathematikbachelor machen?

antworten
WiWi Gast

Auf welches Pferd setzen?

Das dachte ich mir fast schon. Aber wir sehen denn die Entwicklungsmöglichkeiten eines Data Scientists aus?
Salopp: bleibt man damit immer "Fachidiot" oder gibt es auch Aufstiegsmöglichkeiten?

Aber vielen Dank schon einmal für die Antworten.

WiWi Gast schrieb am 05.12.2018:

This.

WiWi Gast schrieb am 05.12.2018:

Data Science. Beste Zukunftsaussichten - es gibt sehr wenige, die sich auskennen und der Bedarf ist riesig.

WiWi Gast schrieb am 04.12.2018:

Hallo zusammen,

mein Bachelor in Mathematik ist nach diesem Semester in der Tasche und wird sich ca bei 1.4 einpendeln.
Nun ist die Frage, was ich im Master für einen Schwepunkt legen möchte. Wie würdet Ihr Euch entscheiden?
Als Schwerpunkt Finanzmathematik in Frankfurt mit Nebenfach Finance oder doch an einer anderen Uni Data Science / Machine Learning oder etwas in der Art studieren?

Welche Wahl ist die lukrativere, was würdet Ihr als Mathematikbachelor machen?

antworten
WiWi Gast

Auf welches Pferd setzen?

Weiß nicht wie Finanzmathematiker gesucht werden, aber Fachleute im Bereich Data Science sind wohl extrem gesucht bzw. werden für Projekte teuer als Freelancer eingekauft.

antworten
WiWi Gast

Auf welches Pferd setzen?

Die Entwicklungsmöglichkeiten von Data Scientists sind wie in jedem anderen Bereich (außer vllt Nachfuchsführungskraftprogramme o.ä.). Entweder du folgst der Spezialistenkarriere oder wächst über Teamleiter in eine Führungskraft. Letzteres hängt stark von deinen Soft Skills, deiner Persönlichkeit und Ambitionen ab. Zusätzlich muss sich dein Vorgesetzer Potenzial sehen und dich als Mentor in die Richtung pushen.

Übrigens sind Spezialistenkarrierenpfade nicht per se schlecht. Dort kann man auch in sehr hohe Gehälter erreichen, besonders in sehr gefragten Gebieten. 6-stelliges Jahresgehalt ist in den ersten 10 Jahren sind nicht ausgeschlossen. Vorteil ist, dass du deutlich weniger Stress hast im Vergleich zu einer Führungskraft.

WiWi Gast schrieb am 05.12.2018:

Das dachte ich mir fast schon. Aber wir sehen denn die Entwicklungsmöglichkeiten eines Data Scientists aus?
Salopp: bleibt man damit immer "Fachidiot" oder gibt es auch Aufstiegsmöglichkeiten?

Aber vielen Dank schon einmal für die Antworten.

WiWi Gast schrieb am 05.12.2018:

This.

WiWi Gast schrieb am 05.12.2018:

Data Science. Beste Zukunftsaussichten - es gibt sehr wenige, die sich auskennen und der Bedarf ist riesig.

WiWi Gast schrieb am 04.12.2018:

Hallo zusammen,

mein Bachelor in Mathematik ist nach diesem Semester in der Tasche und wird sich ca bei 1.4 einpendeln.
Nun ist die Frage, was ich im Master für einen Schwepunkt legen möchte. Wie würdet Ihr Euch entscheiden?
Als Schwerpunkt Finanzmathematik in Frankfurt mit Nebenfach Finance oder doch an einer anderen Uni Data Science / Machine Learning oder etwas in der Art studieren?

Welche Wahl ist die lukrativere, was würdet Ihr als Mathematikbachelor machen?

antworten
WiWi Gast

Auf welches Pferd setzen?

Vielen Dank für Eure Antworten, Ihr habt mir in meiner Entscheidungsfindung wirklich etwas weitergeholfen.

Wie sieht es in dem Bereich mit Praktika aus? Ist es von Vorteil, sich auf eine Branche zu spezialisieren oder ist das egal? Sprich, bringt es einen Nachteil, wenn ich ein Data Science Praktikum bspw. in einem Industrieunternehmen mache, auch wenn ich später in eine Versicherung/Bank möchte? Umgekehrt gilt die Frage natürlich auch.
Denn eigentlich müsste die Arbeit grundsätzlich die gleiche sein, oder?

Und welche Vorpraktika sind sinnvoll, wenn es nicht direkt im Data Science Bereich klappt?

Viele Fragen, aber bei so vielen Antworten bislang bin ich zuversichtlich, dass Ihr mir helfen könnt. :)

WiWi Gast schrieb am 05.12.2018:

Die Entwicklungsmöglichkeiten von Data Scientists sind wie in jedem anderen Bereich (außer vllt Nachfuchsführungskraftprogramme o.ä.). Entweder du folgst der Spezialistenkarriere oder wächst über Teamleiter in eine Führungskraft. Letzteres hängt stark von deinen Soft Skills, deiner Persönlichkeit und Ambitionen ab. Zusätzlich muss sich dein Vorgesetzer Potenzial sehen und dich als Mentor in die Richtung pushen.

Übrigens sind Spezialistenkarrierenpfade nicht per se schlecht. Dort kann man auch in sehr hohe Gehälter erreichen, besonders in sehr gefragten Gebieten. 6-stelliges Jahresgehalt ist in den ersten 10 Jahren sind nicht ausgeschlossen. Vorteil ist, dass du deutlich weniger Stress hast im Vergleich zu einer Führungskraft.

WiWi Gast schrieb am 05.12.2018:

Das dachte ich mir fast schon. Aber wir sehen denn die Entwicklungsmöglichkeiten eines Data Scientists aus?
Salopp: bleibt man damit immer "Fachidiot" oder gibt es auch Aufstiegsmöglichkeiten?

Aber vielen Dank schon einmal für die Antworten.

WiWi Gast schrieb am 05.12.2018:

This.

WiWi Gast schrieb am 05.12.2018:

Data Science. Beste Zukunftsaussichten - es gibt sehr wenige, die sich auskennen und der Bedarf ist riesig.

WiWi Gast schrieb am 04.12.2018:

Hallo zusammen,

mein Bachelor in Mathematik ist nach diesem Semester in der Tasche und wird sich ca bei 1.4 einpendeln.
Nun ist die Frage, was ich im Master für einen Schwepunkt legen möchte. Wie würdet Ihr Euch entscheiden?
Als Schwerpunkt Finanzmathematik in Frankfurt mit Nebenfach Finance oder doch an einer anderen Uni Data Science / Machine Learning oder etwas in der Art studieren?

Welche Wahl ist die lukrativere, was würdet Ihr als Mathematikbachelor machen?

antworten
WiWi Gast

Auf welches Pferd setzen?

Auf keinen Fall Finanzmathe, Finance ist tot!

antworten
WiWi Gast

Auf welches Pferd setzen?

WiWi Gast schrieb am 05.12.2018:

Auf keinen Fall Finanzmathe, Finance ist tot!

Inhaltslose Aussage.

Wieso tot?

antworten
WiWi Gast

Auf welches Pferd setzen?

Wenn du nichts für DataScientists bekommst (würde mich aber wundern), dann kannst du dein Glück erstmal mit Business Intelligence versuchen.

antworten
WiWi Gast

Auf welches Pferd setzen?

Ich habe selbst die erste Option gewählt und Mathe mit Schwerpunkt Finance belegt. Bin mittlerweile in einer UB im Risikomanagement von Banken tätig.
Geht sicher schlechter und meine Aufstiegschancen sind gut, weil Consulting generell gerade ein Wachstumsmarkt ist.
Aber ich würde es so einschätzen, dass rein fachlich Data Science mittel- bis langfristig gefragter ist. Was mögliche Profile angeht ist da auch alles von fachlichem Spezialist hin zu (Middle) Management Position denkbar und lässt sich natürlich auch mit UB kombinieren :)

antworten
Devanther

Auf welches Pferd setzen?

Ich will auch Data Science lernen!

Meint ihr, dass dieser Kurs gut ist?
Hat den jemand gekauft?
www.udemy.com/machinelearning/

antworten
WiWi Gast

Auf welches Pferd setzen?

@ TE:

Hier mal ein "richtiger" Data Scientist (und nein, kein Data Analyst o.ä. ;)).

Deswegen mal ein paar Worte. Ich glaube, es gibt zwei Arten von Data Scientisten. Auf der einen Seite die hardcore Physiker / Mathematiker die tatsächlich in der Grundlagenforschung tätig sind (d.h. tatsächlich wissenschaftliche Papers über Algorithmen, neue Methoden veröffentlichen) und den "Anwendungs Data Scientisten".

In der Regel suchen Unternehmen eher zweiteren: Der, der sich mit Daten auskennt, diese entsprechend aufberieten kann und daraus dann Rückschlüsse zieht. Grundsätzlich sollte man mit den gängigen Algorithmen vertraut sein, wissen wie man Parameter etc. auswählt.

Wie du an dein Wissen kommst, ist eigentlich latte - ob durch Online Kurse, Studium, Bücher. Die Branche legt weniger Wert auf Abschlüsse als auch hartes Know-How.

Es ist egal, wo du dein Praktikum machst, in welcher Industrie oder ähnliches - grundsätzlich kannst du in jeder Industrie arbeiten.

Ich bin von Online Retail in einen Chemie Konzern gewechselt - das Fachwissen wurde mir schnell von den Kollegen vermittelt. Das wichtigste ist jedoch, dass du zu Beginn einen guten Menthor hast, hast du diesen, ist alles andere ein Selbstläufer.

Diese 3 Kompetenzen solltest du mitbringen:

  • Mathematisches Verständnis
  • Durchhaltevermögen & Neugier
  • Keine Scheu haben mit Menschen zu sprechen. ;)

Dann ist alles möglich.

antworten
WiWi Gast

Auf welches Pferd setzen?

Oh super, dass sich hier jemand meldet, der auch noch vom Fach ist!
Könntest Du vielleicht kurz Deinen Arbeitsalltag skizzieren?
Dadurch, dass die Thematik so vergleichsweise jung ist und es auch so wenig Spezialisten in dem Bereich gibt, fehlen die Erfahrungsberichte ein wenig.
Ist die Arbeit spannend/abwechslungsreich? Bist Du zufrieden mit dem Job, wenn ich fragen darf? :)

WiWi Gast schrieb am 05.12.2018:

@ TE:

Hier mal ein "richtiger" Data Scientist (und nein, kein Data Analyst o.ä. ;)).

Deswegen mal ein paar Worte. Ich glaube, es gibt zwei Arten von Data Scientisten. Auf der einen Seite die hardcore Physiker / Mathematiker die tatsächlich in der Grundlagenforschung tätig sind (d.h. tatsächlich wissenschaftliche Papers über Algorithmen, neue Methoden veröffentlichen) und den "Anwendungs Data Scientisten".

In der Regel suchen Unternehmen eher zweiteren: Der, der sich mit Daten auskennt, diese entsprechend aufberieten kann und daraus dann Rückschlüsse zieht. Grundsätzlich sollte man mit den gängigen Algorithmen vertraut sein, wissen wie man Parameter etc. auswählt.

Wie du an dein Wissen kommst, ist eigentlich latte - ob durch Online Kurse, Studium, Bücher. Die Branche legt weniger Wert auf Abschlüsse als auch hartes Know-How.

Es ist egal, wo du dein Praktikum machst, in welcher Industrie oder ähnliches - grundsätzlich kannst du in jeder Industrie arbeiten.

Ich bin von Online Retail in einen Chemie Konzern gewechselt - das Fachwissen wurde mir schnell von den Kollegen vermittelt. Das wichtigste ist jedoch, dass du zu Beginn einen guten Menthor hast, hast du diesen, ist alles andere ein Selbstläufer.

Diese 3 Kompetenzen solltest du mitbringen:

  • Mathematisches Verständnis
  • Durchhaltevermögen & Neugier
  • Keine Scheu haben mit Menschen zu sprechen. ;)

Dann ist alles möglich.

antworten
WiWi Gast

Auf welches Pferd setzen?

Gibt es denn sonst noch Meinungen? Sprich Finanzmathematik vs Data Science als Mastervertiefung für einen Mathematiker (um das oben abzukürzen).

antworten
WiWi Gast

Auf welches Pferd setzen?

Habe mich jetzt mal schlau gemacht, welche Städte für mich mit Master in Data Science infrage kämen.
Falls ich in das Programm der TUM und der Uni Mannheim nicht aufgenommen würde, wie sieht das mit einer Hochschule (hier: Hochschule Darmstadt) mit Master in Data Science aus? Man hört ja oft, dass in Informatik (wobei es ja nicht pure Informatik ist) die Unterschiede Uni/HS nicht so gravierend sind.
Verbaue ich mir mit der Hochschule Darmstadt was?

antworten
WiWi Gast

Auf welches Pferd setzen?

geh an die TUM und hol dir die IT Kenntnisse und mach danach noch ein Abschluss an der HSG. Sind 2 Jahre Investment, die dir das Aufsteigen in Unternehmen deutlich mehr als 2 Jahre sparen können! ich spreche aus Erfahrung

antworten

Artikel zu Mathe

Freeware: Mathematik-Software »GeoGebra«

Freeware Mathematik-Software GeoGebra

GeoGebra ist eine kostenlose dynamische Mathematiksoftware, die für Studenten und Schüler geeignet ist und auf allen Betriebssystemen läuft. GeoGebra verbindet Geometrie, Algebra, Tabellen, Zeichnungen, Statistik und Analysis in einem einfach zu bedienenden Softwarepaket

Freeware: Analysis-Software zur Kurvendiskussion

Die als Freeware erhältliche Analysis-Software Funktion.exe ist die ideale Lernsoftware zur Kurvendiskussion und zur Überprüfung von eigenen Lösungen.

Die Schöpfungsgeschichte der Mathematik

Wer schon immer wissen wollte, warum man für pi und e nie genaue Werte finden wird oder warum man für den Sinus von zwei verschiedenen Zahlen den gleichen Wert erhält, finde hier die Antworten auf seine Fragen.

Freeware: Mathprof 2.0 - Mathematik-Programm fürs Studium

Ein Student schaut auf seinen Computerbildschirm aufdem mathematische Inhalte zu sehen sind.

Tool mit grafischen 2D- und 3D-Darstellungen zur Visualisierung mathematischer Berechnungen

Freeware: Mathcad 11 - Kalkulationssoftware

Wirtschaftsmathematiker - Das Bild zeigt ein Lego-Männchen im Anzug vor einer Wand mir lauter Zahlen Pi und geometrischen Formen.

Mathcad ist eine Software für technische Kalkulationen, die in Lehre, Forschung und Unternehmen eingesetzt wird.

Freeware: FunkyPlot - Funktionenplotter zur Kurvendiskussion

FunkyPlot-Analysis: Funktionenplotter zu Darstellung von Kurven, Optimum, Minimum, Maximum

Mit dem Plotter des Studienkreises lassen sich Funktionsgraphen zur Kurvendiskussion auf dem Bildschirm anzeigen, mit Text versehen und ausdrucken.

Software: MatheAss - Mathematik

Spielkarten liegen durcheinender.

Software-Programm mit nützlichen Mathematik-Funktionen für Wirtschaftsstudenten

REM: ISM-Studiengang zur Immobilienwirtschaft startet in Hamburg im Herbst 2018

ISM-Studierende im neuen Master-Studiengang Immobilienwirtschaft der International School of Management.

Im Herbst 2018 startet ein neuer Studiengang zur Immobilienwirtschaft an der International School of Management (ISM) Hamburg. Der Studiengang Master of Sience Real Estate Management verknüpft internationales Managementwissen mit Kenntnissen aus der Immobilienbranche.

WHU-Master »Entrepreneurship« startet zum Wintersemester 2017/18

MBA Studentinnen und Studenten der WHU - Otto Beisheim School of Management bilden zusammen die Buchstaben WHU.

Die Start-up-Branche ist der ideale Ort für zukünftige Gründer, um das eigene Konzept zu realisieren. Ab dem Wintersemester 2017/18 verschafft der Master in Entrepreneurship an der WHU Beisheim die Grundlage, um als Unternehmensgründer zu starten: ein umfangreiches Gründerszene-Netzwerk und ein maßgeschneidertes Master-Programm mit Schwerpunkten in BWL, Produktentwicklung und Technologien. Ab sofort können sich angehende Unternehmer und Gründer für den Master in Entrepreneurship an der WHU bewerben.

Master-Studium Strategic Marketing Management ab WS 2017/2018

Master-Studium Strategic Marketing Management an der International School of Management

Die International School of Management (ISM) in Hamburg bietet ab dem Wintersemester 2017/2018 einen neuen Master-Studiengang an: Strategic Marketing Management. Der Master im Bereich der strategischen Vermarktung bildet Studierende zu internationalen Marketingmanagern aus. Strategisches Fachwissen wird mit praktischen Abschnitten verknüpft. Die Bewerbung für das Master-Studium Strategic Marketing Management ist ab sofort möglich.

Master-Studium: Mannheim Master Data Science startet ab Februar 2017

Master-Studium Data Science an der Universität Mannheim

Data Scientist ist einer der attraktivsten Beruf im 21. Jahrhundert. Schon jetzt sind Datenwissenschaftler und Datenwissenschaftlerinnen auf dem Arbeitsmarkt besonders gefragt. Die Universität Mannheim hat daher den Master-Studiengang „Data Science“ geschaffen und bildet ab Februar 2017 neue Datenspezialisten aus. Die Bewerbungsphase startet im Oktober 2016 und Studieninteressierte können sich bis zum 15. November 2016 für den Master-Studiengang „Data Science“ bewerben.

Hochschulstatistik: BWL-Studenten studieren 11,3 Semester bis zum Master-Abschluss

Hochschulstatistik: BWL-Studenten studieren 11,3 Semester bis zum Master-Abschluss

Nur vier von zehn Studierenden erlangen ihren Abschluss in der Regelstudienzeit. Studenten der Wirtschaftswissenschaften beendeten ihr Bachelor-Studium nach 7,1 Semestern. Das Gesamtstudium inklusive Master-Abschluss erreichen Studierende der Betriebswirtschaftslehre nach 11,3 Semestern. Diese und weitere wichtige hochschulstatistische Kennzahlen werden in der aktuellen Broschüre »Hochschulen auf einen Blick 2016« vom Statistischen Bundesamt miteinander verglichen.

mba-master.de - Portal rund um die Themen MBA und Master

Screenshot Homepage mba-master.de

Auf mba-master.de, dem Portal rund um die Themen MBA und Master, finden Absolventen geeignete Master-Studiengänge und MBA-Programme. In der Master-Datenbank sind rund 3.000 Studiengänge, davon über 1.000 für Wirtschaftswissenschaftler.

IHF-Studie untersucht 600 Masterstudiengänge in Bayern

IHF-Studie untersucht 600 Masterstudiengänge in Bayern

Die Studie untersucht die wesentlichen Merkmale aller Masterstudiengänge an den staatlichen Hochschulen in Bayern auf Basis der Prüfungsordnungen und bietet einen zahlenmäßigen sowie systematischen Überblick. Durch die große Anzahl von rund 600 Studiengängen lassen sich problematische Regelungen jenseits von Einzelfällen identifizieren.

Studie: Fast alle machen Masterstudium im Wunschfach und am Wunschort

Cover HIS-Studie zum Masterstudium 09|2013

Die erste bundesweit repräsentative Befragung ergab, dass fast alle Studierenden im Masterstudium, nämlich 95 Prozent, ihr Wunschfach studieren. Mehr als drei Viertel der Befragten studieren zudem auch an der gewünschten Hochschule.

Antworten auf Auf welches Pferd setzen?

Als WiWi Gast oder Login

Forenfunktionen

Kommentare 17 Beiträge

Diskussionen zu Mathe

Weitere Themen aus Master: Wo studieren