In jedem unserer Studiengänge ist Mathematik Pflicht – das sagen wir gleich zu Anfang. Interessanter ist die zweite Frage: welche Mathematik. Denn was an der Uni passiert, ist nicht die Schulmathematik eine Stufe höher.
Gerechnet wird weiterhin. Daneben kommt eine zweite Art von Aufgabe dazu.
In der Schule lautet die Aufgabe fast immer: Rechne aus. Ein Verfahren ist gegeben, du wendest es an, am Ende steht eine Zahl. Das bleibt auch im Studium so. In Analysis, Linearer Algebra und Statistik rechnest du viel – Ableitungen, Integrale, Gleichungssysteme, Wahrscheinlichkeiten – und zwar mit demselben Handwerkszeug wie in der Oberstufe, nur zügiger und auf mehr Stoff.
Dazu kommt eine zweite Art von Aufgabe, die es in der Schule kaum gab: Begründe, warum das immer stimmt. Statt eines Rechenwegs schreibst du dann eine Argumentation auf. Vielen macht weniger das Rechnen zu schaffen als dieser Wechsel – das Übersetzen zwischen einem normalen deutschen Satz und einer exakten mathematischen Aussage.
Das ist eine gute Nachricht, denn dieses Übersetzen ist eine Technik, die man übt. Geübt wird sie von Anfang an und bei allen gleichzeitig – aus der Schule bringt sie kaum jemand mit.
Wie viel von dieser zweiten Sorte auf dich zukommt, hängt stark vom Studiengang ab. Bei IISM am wenigsten: Dort stehen nur Lineare Algebra, Analysis und Statistik in der Pflicht – Module, in denen vor allem gerechnet wird. In Informatik und KI & Data Science kommen die beiden Module dazu, in denen das Begründen im Mittelpunkt steht.
„Für das nachhaltige, verlässliche Modellieren sowie für das Lösen von Problemen ist es wichtig, das exakte Argumentieren zu erlernen. Deshalb ist das Einüben der Sprache der Mathematik ein zentrales Thema in diesem Modul.“
Umgekehrt gilt auch: Wer Kurvendiskussion und Integrale in der Schule nicht mochte, trifft sie in der Diskreten Modellierung nicht wieder. In Analysis dagegen schon.
Vier Module – so heißen die einzelnen Kurse im Studium. Jeder Studiengang kombiniert sie anders, mehr davon steht in der Tabelle darunter.
Logik, Mengen, Relationen und Funktionen, Graphen und Bäume, Kombinatorik, formale Sprachen und endliche Automaten – dazu die mathematischen Beweistechniken.
Ein Straßennetz, ein soziales Netzwerk, die Abhängigkeiten zwischen Softwarepaketen: alles Punkte und Verbindungen. Gefragt wird hier selten „wie viel ist das“, eher „gibt es einen Weg“, „gibt es einen Kreis“, „geht das ohne Konflikt“. Gerechnet wird wenig, beschrieben und begründet viel.
Beschreibende und schließende Statistik, Wahrscheinlichkeitsrechnung, Konfidenzintervalle, Hypothesentests, lineare Regression – und die Datenanalyse mit der Software R.
Die Leitfrage lautet: Ist das ein echter Effekt oder Zufall? Bringt die neue App-Version wirklich mehr Klicks. Sagt diese Umfrage etwas aus. Gearbeitet wird von Anfang an am Rechner und mit echten Daten, nicht auf Papier.
Vektoren und Matrizen, lineare Gleichungssysteme, Eigenwerte; Grenzwerte, Differential- und Integralrechnung, Optimierung mit und ohne Nebenbedingungen. Beides als Wirtschaftsmathematik: angewandt und an Beispielen entlang, nicht die Analysis, die Mathematik-Studierende im ersten Semester hören.
Das ist die Mathematik hinter maschinellem Lernen. Ein neuronales Netz ist im Kern eine sehr große Tabelle von Zahlen, die mit den Eingabedaten multipliziert wird – lineare Algebra. Und „Lernen“ heißt: schauen, in welche Richtung man diese Zahlen verschieben muss, damit der Fehler kleiner wird – Ableiten.
Formale Logik, Beweise, die Frage, was ein Computer prinzipiell berechnen kann – und was nachweislich nicht.
Hier wird es wirklich formal. Deshalb ist dieses Modul auch der größte Unterschied zwischen den Studiengängen: In Informatik und KI & Data Science ist es Pflicht, in Angewandter Informatik, Wirtschaftsinformatik und IISM nicht.
Aufgeführt ist nur, was du in jedem Fall belegst. Der Umfang steht in ECTS: 30 ECTS entsprechen etwa einem Semester, ein ganzer Bachelor hat 180. Formal heißt in der letzten Spalte: mit Beweisen, nicht mit Rechenverfahren. Stand: Modulhandbücher WS 2025/26.
| Studiengang | Pflicht-ECTS | Woraus | Formale Mathematik dabei? |
|---|---|---|---|
| IISM | 21 | Lineare Algebra 6 · Analysis 6 · Statistik und Data Science 9 | Nein – ausschließlich angewandte Mathematik |
| Angewandte Informatik | 30 | dieselben drei wie bei IISM · Diskrete Modellierung 9 | Diskrete Modellierung ja, Logik & Berechenbarkeit nein |
| Wirtschaftsinformatik | 30 | dieselben drei wie bei IISM · Diskrete Modellierung 9 | Diskrete Modellierung ja, Logik & Berechenbarkeit nein |
| Informatik | 39 | dieselben drei wie bei IISM · Diskrete Modellierung 9 · Logik und Berechenbarkeit 9 | Ja, beides |
| KI & Data Science | 36 | Diskrete Modellierung 9 · Logik und Berechenbarkeit 9 · Statistik I 6 · Statistik II 6 · Analysis 6 | Ja – und am stärksten gewichtet |
Bei KI & Data Science kannst du zwei weitere Mathematik-Module dazuwählen (Lineare Algebra, Mathematics for Machine Learning) und kommst damit auf bis zu 48 ECTS. Bei IISM gelten für alle, die ihr Studium früher begonnen haben, weiterhin 20 bzw. 24 ECTS. Verbindlich ist immer das offizielle Modulhandbuch deines Studiengangs.
Freiwillig und kostenlos – gedacht als weicher Übergang aus der Schule.
Rund zwei Wochen vor Vorlesungsbeginn bietet die Fakultät einen freiwilligen Mathematik-Vorkurs an. Er findet vor Ort am ERBA-Campus statt, besteht aus Vorlesungen und betreuten Übungen und kostet nichts. Eine Prüfung gibt es nicht.
Inhaltlich wiederholt er Schulmathematik und führt dabei in die Arbeitsweise an der Universität ein, also in genau den Wechsel, um den es im ersten Abschnitt dieser Seite geht. Wenn du unsicher bist, ob dein Mathe-Stand reicht, kannst du das dort in Ruhe ausprobieren – bevor die erste Vorlesung läuft.
Die Termine für das kommende Wintersemester stehen im Spätsommer fest. Die Einladung mit allen Angaben zur Anmeldung kommt rechtzeitig vor Semesterbeginn.
„Das Scheitern in Klausuren [liegt] häufig weniger am Verständnis des aktuellen Stoffes …, sondern geht oftmals aus der mangelnden Übung und dem fehlenden Blick für geeignete elementare Umformungen hervor.“
Was in diesem Satz steckt: Woran es in Mathe-Klausuren klemmt, ist oft fehlende Routine und nicht fehlendes Verständnis. Und Routine lässt sich nachholen.
Was die Prüfungsordnung dazu sagt.
Eine verhauene Mathe-Klausur im ersten Semester kostet dich Zeit und Nerven, aber nicht den Studienplatz.
Die Prüfungsordnung unserer Fakultät sagt es so: Eine nicht bestandene Prüfung kannst du einmal oder mehrmals wiederholen, solange du die Höchststudiendauer nicht überschreitest. Die liegt in allen fünf Bachelor-Studiengängen bei acht Semestern, vorgesehen sind sechs.
Allgemeine Prüfungsordnung WIAI, § 11 Abs. 3; Studien- und Fachprüfungsordnungen, § 30 Abs. 2
In Informatik, Angewandter Informatik sowie KI & Data Science ist das Studieneinstiegsmentoring ein Pflichtmodul: Kleingruppen mit Tutor:innen, in denen es um Studienorganisation, eigene Lernstrategien und den Aufbau von Lerngruppen geht.
Ein guter Teil davon dreht sich um Lerngruppen – Aufgabenblätter gemeinsam zu bearbeiten, hilft vielen mehr, als allein länger zu sitzen. Dass das ein eigenes Modul ist und kein Aushang am schwarzen Brett, hat also einen Grund.
Zusammen mit dem Mathematik-Vorkurs aus dem vorigen Abschnitt gibt es damit zwei Angebote für den Einstieg: eines davor, eines während des ersten Semesters.
Ein Modul mit 6 ECTS ist auf 180 Stunden im Semester angelegt. Für Mathematics for Machine Learning schlüsselt das Modulhandbuch sie sogar auf: 22,5 Vorlesung, 22,5 Übung, 30 Vor- und Nachbereitung, 30 Klausurvorbereitung und 75 Stunden für die Aufgabenblätter – verteilt auf 15 Wochen, also gut fünf Stunden pro Woche.
Das ist die Kalkulation, nicht deine Messung. Wie lange du tatsächlich brauchst, hängt von deinen Vorkenntnissen ab, davon, ob du in einer Lerngruppe arbeitest, und schlicht vom Thema der Woche – nach oben und nach unten. Als Größenordnung für die Semesterplanung ist die Zahl aber brauchbar, und sie zeigt, wo das Gewicht liegt: bei den Aufgabenblättern, nicht in der Vorlesung.
45 % derer, die ihr Studium erfolgreich abgeschlossen haben, hatten in Schulmathematik weder eine 1 noch eine 2. In der bundesweiten Studienabbruch-Studie des DZHW hatten 20 % der Absolvent:innen ein „sehr gut“ und 35 % ein „gut“ – zusammen 55 %, der Rest kam ohne diese Noten durch.
Dieselben Zahlen zeigen aber auch: Eine gute Note hilft messbar. Sie ist nur eben keine Bedingung. Formal ist sie das ohnehin nicht – alle fünf Bachelor-Studiengänge sind zulassungsfrei, es gibt keinen Numerus Clausus und keine Vorgabe, welche Kurse du in der Oberstufe belegt hast.
DZHW-Studienabbruchstudie 2016 (Heublein u. a., Zwischen Studienerwartungen und Studienwirklichkeit, 2017, Abb. 5.29); Werte über alle Fächergruppen.
Wie sich der Mathe-Anteil zu allem anderen im Studium verhält.
Alle fünf Studiengänge im Vergleich Mathe-Module in der Themensuche Häufige Fragen zu den Voraussetzungen