Informatik (B.Sc.)

Das Wichtigste auf einen Blick:

 

Abschluss:

Bachelor of Science (B.Sc.)

Regelstudienzeit:

6 Semester

Studienbeginn:

Winter- und Sommersemester

Zulassungsbedingungen:

zulassungsfrei

Bewerbung:

> zum Bewerbungsverfahren (Ablauf und Bewerbungsportal)

Bewerber/innen mit ausländischen Zeugnissen:

Erforderlicher Kurs der Feststellungsprüfung: Mathematische Wissenschaften/ T-Kurs
Ob die Feststellungsprüfung erforderlich ist, erfahren Sie auf Ihrer Anerkennungsurkunde.
Nachweis von Deutschkenntnissen.

Bewerbungsfrist:

Wintersemester: 01.06. - 01.09.

Sommersemester: 01.12 - 01.03.

Master:

Naturwissenschaftliche Informatik (M.Sc.)

Wirtschaftswissenschaftliche Informatik (M.Sc.)

Anthropologie (M.Sc.)

Homepage:

Studium Informatik

Fachbereich:

Fachbereich 08 - Physik, Mathematik und Informatik

Prüfungsordnung:

Die Prüfungsordnung regelt die Anforderungen, Verfahren und Bewertung der Modulprüfungen und Abschlussmodulprüfungen.

Akkreditierung:

Die Akkreditierung stellt in Rheinland-Pfalz die Voraussetzung zur Einrichtung und Weiterführung von Studiengängen dar.

Gegenstand

InformatikInformatik ist die Wissenschaft, Technik und Anwendung der automatischen und maschinellen Speicherung, Verarbeitung und Übermittlung von Daten und Informationen, insbesondere mit Hilfe von Computern. Die Informatik hat unsere Welt und Gesellschaft in den letzten Jahren und wenigen Jahrzehnten transformiert wie keine andere Wissenschaft. Teilbereiche der Informatik sind die praktische und angewandte Informatik, die theoretische Informatik und die technische Informatik. Diese Teilbereiche der Informatik werden an der JGU durch die folgenden sechs Arbeitsgruppen repräsentiert:

Computational Geometry

Neuentwicklungen im Bereich der Computergrafik sind für jedermann anhand aktueller computeranimierter Filme oder Computerspiele unmittelbar erkennbar. Die Arbeitsgruppe für Algorithmische Geometrie und Computergrafik erforscht die theoretischen Grundlagen für effiziente geometrische Algorithmen und Datenstrukturen und nutzt diese in praktischen Anwendungen zur Visualisierung und Simulation von Bewegungsabläufen. Dazu zählen auch Anwendungen aus dem Umfeld des Computer-Aided Designs, der automatisierten Bewegungsplanung und Packungsoptimierung.

Efficient Computing and Storage Systems

Forschungsschwerpunkte der Arbeitsgruppe sind Speichersysteme und skalierbare Rechnersysteme. Das Hochleistungsrechnen oder High Performance Computing (HPC) wird in den kommenden Jahren in den Bereich des Exascale Computings vordringen und dabei spannende Herausforderungen bereithalten. Das HPC befindet sich dabei in der Transition von einem reinen rechenleistungszentrischen Bereich in einen Bereich, bei dem das Management von Daten eine immer größere Rolle spielt.

Data Mining

Die Arbeitsgruppe forscht hauptsächlich in den Bereichen Data Mining und maschinelles Lernen. Dabei werden Methoden entwickelt, um große und komplexe Datenmengen zu analysieren und diese Methoden in den Lebenswissenschaften und anderen Gebieten (Computational Sustainability, Energie, Transport, soziale Netzwerke) anzuwenden. Die Lehrveranstaltungen umfassen Vorlesungen, Seminare und Praktika in den Kerngebieten Data Mining und maschinelles Lernen, aber auch Vorlesungen aus anderen Gebieten der angewandten Informatik wie Datenbanksysteme und Softwaretechnik.

Scientific Computing and Bioinformatics

Forschungsschwerpunkte der Arbeitsgruppe sind die Entwicklung und Anwendung moderner bioinformatischer Methoden und Programmpakete, meist in enger Zusammenarbeit mit akademischen und industriellen Partnern. Die Anwendungsgebiete der Forschungen beinhalten dabei u.a. die computergestützte Diagnose und Prognose sowie den rationalen Wirkstoffentwurf.

Algorithmics

Die Arbeitsgruppe Algorithmics forscht hauptsächlich im Bereich Algorithm-Engineering für Probleme der kombinatorischen Optimierung. Das Algorithm-Engineering beschäftigt sich mit der Entwicklung und Implementierung von Algorithmen für Probleme aus interdisziplinären Projekten. Die Forschungsprojekte fordern also die theoretische Entwicklung von Algorithmen sowie deren praktische Umsetzung. Die untersuchten Fragestellungen stammen meist aus dem Bereich der kombinatorischen Optimierung.

High Performance Computing

Schwerpunkt dieser Arbeitsgruppe sind Entwurf, Implemtierung und Evaluierung von skalierbaren Werkzeugen für die Genom-Sequenzanalyse (Bioinformatik) und Anwendungen im Bereich Computational Science, wobei moderne Hochleistungsrechner-Technologien (HPC) zum Einsatz kommen, z.B.

  • Manycore Architekturen (z.B. CUDA-enabled GPUs)
  • Multicore Architekturen
  • Heterogene Cluster
  • FPGAs

Die Entwicklung der Methoden und Werkzeuge erfolgt häufig in Zusammenarbeit mit interdisziplinären Partnern an der Johannes Gutenberg-Universität, u.a. dem Fachbereich Biologie, der Unimedizin und dem Institut für Molekularbiologie.

Visual Computing

Die Arbeitsgruppe betreibt Forschung und Lehre im Überlapp von Computergraphik (Synthese von Bildern virtueller Scenen) und Computervision (Mustererkennung in Daten aus der realen Welt). Unsere Kernexpertise liegt im Bereich der Erkennung von Mustern und Strukturen in geometrischen und räumlichen Daten. Die Gruppe bietet verschiedene Lehrveranstaltung mit Bezug auf das Forschungsgebiet an, sowie auch im breiteren Umfeld von Computergraphik und Vision, und in der Grundausbildung in der Informatik.

 

Studienaufbau

1. Studienabschnitt (1.-3. Semester):

  • Besuch von Vorlesungen und Übungen
  • Studienbegleitende Leistungsnachweise
  • Erlernen der mathematischen und theoretischen Grundlagen, der methodischen Grundlagen der Programmierung und der gängigen Programmiersprachen

2. Studienabschnitt (4.-6. Semester):

  • Besuch von Vorlesungen, Übungen und Seminaren
  • Studienbegleitende Praktika
  • Vertiefung in den gewählten Schwerpunkten
  • Modulprüfungen in Form von studienbegleitenden Prüfungen (Credit Points)
  • Bachelorarbeit und Abschlusspräsentation

Detailinformationen erhalten Sie aufgrund der sehr heterogenen Studienmöglichkeiten bei der Studienfachberatung des Instituts für Informatik.

Auslandsstudium

Ein Auslandsstudium erfolgt in der Regel in Form eines Auslandssemesters oder eines ganzen Studienjahres. Es kann individuell organisiert werden, d.h. der/die Studierende wählt eine Hochschule im Ausland, die den eigenen Bedürfnissen entspricht, und finanziert den Studienaufenthalt selbst oder über Auslands-BAföG. Darüber hinaus gibt es im Rahmen von Bildungsprogrammen mehr oder minder fest organisierte Auslandsstudienaufenthalte an ausländischen Hochschulen, die in der Regel durch ein Stipendium gefördert werden. Weiterführende Informationen dazu finden Sie auf unseren Seiten zu Auslandsaufenthalten.

Vorgeschriebene Praktika

Nach Abschluss des Grundstudiums kann ein dreimonatiges Betriebspraktikum in einem einschlägig relevanten Berufsfeld absolviert werden. Ein Betriebspraktikum ist eine Vollzeittätigkeit im Informatikumfeld in Industrie oder Verwaltung.

Praktika als wichtige Schnittstelle zwischen Universität und Beruf helfen Ihnen sowohl bei Ihrer Berufs- als auch bei Ihrer Studienplanung. Sie lernen mögliche Berufsfelder kennen, wenden im Studium erworbenes Wissen praktisch an und können während des Praktikums feststellen, ob der Arbeitsalltag Ihren beruflichen Vorstellungen und Interessen überhaupt entspricht. Praktika vermitteln zudem wichtige Zusatzqualifikationen, erste Berufserfahrungen und Kontakte zu potentiellen späteren Arbeitgebern.

Weitere Informationen rund ums Praktikum sowohl im Inland als auch im Ausland erhalten Sie im Portal des Career Service.

Fremdsprachenkenntnisse und weitere Hinweise

Gute Englischkenntnisse sind wichtig, da auch englischsprachige Literatur zum Einsatz kommt.

Die Anwendung mathematischer und informatischer Methoden ist ein wesentlicher Bestandteil des Informatikstudiums. Ein mathematisches Grundverständnis ist deshalb unverzichtbar.

Brückenkurs Mathematik

Der Fachbereich bietet zum besseren Übergang von Schule zu Hochschule und zur Angleichung der Vorkenntnisse Brückenkurse über Mathematik an. Es wird dringend geraten an diesen Brückenkursen teilzunehmen – dies gilt umso mehr, wenn das Studium nicht nahtlos an die Schulzeit anschließt.

Weitere Info, Termine und Zeiten finden Sie unter www.studium.fb08.uni-mainz.de/mathematik/erstsemester-info/brueckenkurs-mathematik.

Information/Beratung

Beratung zur Studienwahl, Bewerbung, etc. erhalten Sie bei der Zentralen Studienberatung.

Für fachspezifische Informationen und Beratung zur Studienplanung und Anerkennungen im Fach, wenden Sie sich an die Studienfac
hberatung
.

Die Studienbüros sind organisatorische Einheiten innerhalb der Fachbereiche, die für die studienbezogene Verwaltung in den einzelnen Fächern zuständig sind. Sie sind damit Ihre erste Anlaufstellen bei organisatorischen Fragen zur Stundenplangestaltung (Lehrveranstaltungsmanagement) oder zur Anmeldung für Prüfungen in den Bachelor-/Master-Studiengängen (Prüfungsmanagement).

Informationen aus studentischer Sicht vermitteln die Fachschaften.