Mathematik ist mehr als das Rechnen mit Zahlen. In den Grundlagenmodulen steht deshalb der Umgang mit Variablen, Gleichungen und Funktionen im Mittelpunkt. Konkrete Anwendungen werden mathematisch beschrieben und analysiert. Wichtige Werkzeuge wie die Differential- und Integralrechnung werden vorgestellt und eingeübt.

Auch grundlegende Ideen des maschinellen Lernens wie Matrix-Rechnung, Gradientenverfahren, lineare Regression oder Optimierungsverfahren werden thematisiert.

Die numerische Mathematik ist ein wichtiger Teil der angewandten Mathematik. Wenn Gleichungen gelöst, Nullstellen berechnet oder Kosten optimiert werden, dann müssen numerische Algorithmen verwendet werden. Solche Algorithmen werden analysiert und auf dem Rechner effizient implementiert.

Beim numerischen Rechnen treten oft ganz neue unerwartete Effekte auf, so dass beim mathematischen Programmieren spezielle Techniken verwendet werden. Andererseits erlauben Computer und spezielle mathematische Softwarepakete auch neue Einsichten, die Ideen für Theoreme und Beweise liefern.

Die Analyse großer Datenmengen erfordert nicht nur den Einsatz geeigneter Software. Vor allem muss entschieden werden, welche Methode zur Auswertung der Daten geeignet ist und welche Prämissen dabei zu beachten sind. Im Rahmen der mathematischen Statistik werden die Analyseergebnisse darüber hinaus analysiert und interpretiert. 

Wer wissen möchte, was Data Science und Big Data mit Mathematik und Datenbanken zu tun haben, ist hier genau richtig.

Reale Probleme aus der Praxis werden gelöst, indem geeignete mathematische Modelle entworfen und analysiert werden. Mit Hilfe mathematischer Methoden werden Lösungen berechnet und im Kontext der Anwendungen diskutiert.

Studierende der Angewandten Mathematik finden deshalb vielfältige Einsatzmöglichkeiten in ganz unterschiedlichen Berufsfeldern wie Forschung und Entwicklung, Informatik, Finanzen, Versicherungen, Wirtschaft und Technik.