Master
Abschluss
Winter- und Sommersemester
4 Semester
Besondere Bedingungen
Friedberg
Semesterbeitrag
In einer zunehmend komplexen und dynamischen Welt spielt die Mathematik eine zentrale Rolle für nachhaltige Entwicklung. Als Schnittstelle zwischen theoretischer Modellierung und praktischer Anwendung ermöglicht sie es uns, komplexe Zusammenhänge zu verstehen und datenbasierte Entscheidungen zu treffen.
Konkrete Anwendungsfelder finden sich beispielsweise in der Modellierung von Klimarisiken in Kreditportfolios oder der Analyse von Ausfallwahrscheinlichkeiten mittels logistischer Regression und Machine Learning. Die Kombination aus mathematischen Methoden und künstlicher Intelligenz eröffnet neue Möglichkeiten, Nachhaltigkeitsrisiken zu quantifizieren und in bestehende Risikomodelle zu integrieren.
Diese Verbindung von wissenschaftlicher Tiefe und praktischer Relevanz spiegelt sich auch in diesem Masterstudiengang wider, der gezielt auf die Herausforderungen an der Schnittstelle von Nachhaltigkeit, Wirtschaft und Data Science vorbereitet – sei es für eine Karriere in der Wirtschaft oder eine wissenschaftliche Laufbahn durch Promotion.