Bachelor Biomathematik

Der Bachelorstudiengang Biomathematik verbindet mathematische Expertise mit fundierten Kenntnissen aus den Biowissenschaften. An der Schnittstelle zwischen Mathematik, Medizin, Biologie und Informatik entwickeln Sie Kompetenzen für die moderne Datenanalyse biomedizinischer Fragestellungen. Das praxisnahe Studium bereitet Sie optimal auf zukunftsträchtige Berufsfelder vor und eröffnet vielfältige Karrieremöglichkeiten in Forschung und Industrie.

Datenanalyse und Modellierung für medizinische Fragestellungen

Im Studiengang Biomathematik erwerben Sie fundierte Kompetenzen in:

• Mathematischer Modellierung biologischer Prozesse
• Datenanalyse und Statistik für medizinische Anwendungen
• Programmierung und Datenbanken
• Bioinformatik und Bildverarbeitung
• Numerischen Verfahren für biologische Systeme

Besonders attraktiv ist die enge Verzahnung mit der Praxis. Durch Kooperationen mit Pharma- und Biotech-Unternehmen arbeiten Sie frühzeitig an realen Projekten mit. Exkursionen zu führenden Unternehmen geben Einblicke in die Berufspraxis. Dies bereitet Sie ideal auf den Berufseinstieg vor oder ermöglicht Ihnen einen nahtlosen Übergang in den konsekutiven Master Applied Mathematics.

Das Studium verbindet mathematische Grundlagen systematisch mit biowissenschaftlichen Anwendungen. In den ersten Semestern liegt der Schwerpunkt auf mathematischem Basiswissen mit zentralen Fächern der höheren Mathematik. Parallel dazu erwerben Sie Programmierkenntnisse und lernen die Grundlagen der Biowissenschaften kennen.

Die fortgeschrittenen Semester bieten spezialisierte Fächer an der Schnittstelle von Mathematik, Informatik und Biologie. Der Fokus liegt dabei auf anwendungsbezogenen Methoden für biomedizinische Fragestellungen. Statistische Verfahren, numerische Methoden und bioinformatische Techniken bereiten Sie optimal auf die Herausforderungen in diesem interdisziplinären Feld vor.

Den Abschluss bildet eine praktische Studienphase in einem Unternehmen oder einer Forschungseinrichtung, gefolgt von der Bachelorarbeit zu einem anwendungsorientierten Thema. Diese praxisnahe Ausrichtung ist ein Alleinstellungsmerkmal des Studiengangs und ermöglicht Ihnen einen idealen Übergang in den wachsenden Arbeitsmarkt für Data Science und Künstliche Intelligenz.

Mit einem Bachelor in Biomathematik haben Sie eine Fülle an beruflichen Möglichkeiten. Hier ein paar Beispiele:

Biostatistiker entwerfen und analysieren klinische Studien für die Wirksamkeit neuer Arzneimittel. Sie bewerten Hypothesen mit statistischen Methoden, nutzen Datenmodellierung zur Auswertung komplexer Versuchsdesigns und sichern die Validität medizinischer Forschungsergebnisse durch mathematische Präzision.

Data Scientists im Gesundheitssektor entwickeln Algorithmen zur Auswertung medizinischer Massendaten. Sie identifizieren Muster in Patientendaten, optimieren prädiktive Modelle für Krankheitsverläufe und unterstützen personalisierte Therapieentscheidungen durch innovative Analyseverfahren.

Biomathematische Modellierer erstellen Simulationen biologischer Systeme für Forschung und Entwicklung. Sie übersetzen biologische Prozesse in mathematische Gleichungen, modellieren Wirkstoffverbreitung im Körper und tragen zur Optimierung pharmazeutischer Produkte durch präzise Vorhersagemodelle bei.

Bioinformatiker analysieren genetische Daten und molekularbiologische Zusammenhänge. Sie entwickeln Algorithmen zur Genomsequenzierung, identifizieren funktionale Genabschnitte und unterstützen die Entwicklung personalisierter Medizin durch computergestützte Auswertungen biologischer Informationen.

Mathematische Epidemiologen untersuchen die Ausbreitung von Krankheiten durch quantitative Modelle. Sie berechnen Infektionsraten, simulieren unterschiedliche Interventionsstrategien und leisten wertvolle Beiträge für evidenzbasierte gesundheitspolitische Entscheidungen durch präzise mathematische Prognosen.

Bildanalysten in der Medizintechnik entwickeln Algorithmen zur Auswertung diagnostischer Bilddaten. Sie optimieren Verfahren zur Bilderkennung, programmieren automatisierte Diagnosesysteme und verbessern bildgebende Verfahren durch mathematische Bildverarbeitungsmethoden für präzisere klinische Diagnostik.