Mathe-Bachelor - und jetzt? |
| 02.09.2019, 01:57 | Mathematikerinxo | Auf diesen Beitrag antworten » | ||||||
| Mathe-Bachelor - und jetzt? Hallo, Ich werde demnächst meinen Bachelor in reiner Mathematik (Schnitt von 2,3) absolvieren. Nun bin ich seit Monaten am überlegen , wie es weitergehen soll.. Wenn ich ganz ehrlich bin, bereue ich es, nicht z.B Wirtschaftsinformatik anstelle von reiner Mathematik studiert zu haben. Ich habe das Gefühl, dass mir jegliche praktische Erfahrungen / Kompetenzen einfach fehlen. Ja das Studium habe ich angefangen und dann auch nur noch vollendet. Ich weiß nichtmal, wo so wirklich meine Stärken liegen, auch wenn meine Noten nichtmal schlecht waren. Das einzige was ich weiß ist, dass ich nicht in die Forschung will , sondern in einem Unternehmen ( IT Unternehmen) gerne arbeiten würde. Ich hoffe hier sind einige, die mir meine Ängste nehmen können und mir einige Tipps geben könnten. Falls ich den Master machen würde, dann keineswegs in reiner Mathematik. Ich habe mich schlau gemacht bzgl. angewandten Mathe Masterstudiengängen und bin insbesondere auf diese hier gestoßen: - Business Mathematics ( Man kann sich spezialisieren auf Versicherungs,Finanz-mathematik, Statistik,Operations Research , Data Science) - der spezifische Studiengang: Data Science Was hält ihr von Data Science ? Hat man mit einem Master Abschluss gute Chancen auf dem Arbeitsmarkt ? Oder sollte man nach dem Mathe Bachelor einfach mal Praktika anfangen , schauen was einem so liegt ? Was mir auch Sorgen macht , ist ob Mathematiker überhaupt noch gefragt sind ? Es heißt zwar immer, dass sie angeblich gute Chancen auf dem Arbeitsmarkt hätten..aber wenn ihr mich fragt, kann ich das nicht so ganz nachvollziehen. Warum sollte man uns dem Informatiker z.B vorziehen ? Vielen Dank im Voraus. Meine Ideen: Beste Grüße |
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| 02.09.2019, 08:11 | Elvis | Auf diesen Beitrag antworten » | ||||||
Nicht zweifeln, die Welt wartet auf dich. Nimm dein Studienbuch und lies, welche Vorlesungen und Seminare und Prüfungen du absolviert hast. Wenn du die Inhalte beherrscht und weißt, was es in der Mathematik neues gibt, wirst du sofort eingestellt. Du musst nur noch lernen und arbeiten wollen, dann kann dich nichts mehr aufhalten. Im Vorstellungsgespräch kannst du ein duales Masterstudium ansprechen, dann zeigst du, dass du arbeiten und lernen willst. Mathematiker wissen und können alles, Informatiker und alle anderen wissen weniger und können manches. |
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| 02.09.2019, 09:35 | laila49 | Auf diesen Beitrag antworten » | ||||||
leider nein! ich habe immer noch keinen Mathematiker gefunden, der eine Antwort auf die die mich brennend interessierende Frage wusste, ob denn die Riemannsche Vermutung richtig ist. Wer eine Antwort weiß, bitte dringend bei mir melden! |
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| 02.09.2019, 10:14 | Elvis | Auf diesen Beitrag antworten » | ||||||
Mathematiker wissen mehr über den Inhalt und die Bedeutung der Riemannschen Vermutung als Nichtmathematiker und bereichern das Wissen der Menschheit durch fortlaufende Forschung zu diesem Thema. Unser Wissen transzendiert simples Faktenwissen, darin liegt unsere Stärke. Immerhin sind "wir" damals doch schon ganz schön weit gekommen: https://www.mathi.uni-heidelberg.de/~roquette/hasse-rv.pdf @Mathematikerinxo Hast du nicht doch Lust, reine Mathematik zu studieren ? Zahlentheorie ist das schönste auf der Welt seit Erfindung des Hühnerei. |
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| 02.09.2019, 13:02 | Elvis | Auf diesen Beitrag antworten » | ||||||
RE: Mathe-Bachelor - und jetzt?
Reine Mathematik ist eine großartige Wissenschaft, wer da etwas gelernt hat, kann jeder Anwendung gerecht werden. Achte darauf, dass du alle Arbeitskollegen und Mathematikerkollegen respektvoll behandelst, gutes Benehmen ist wichtiger als gute Fachkenntnisse.
Das kommt im Berufsleben, niemand kann von einem Studenten praktische Erfahrung erwarten, und das macht auch niemand. Als Berufsanfänger bekommst du Einarbeitungszeit und leichte Arbeiten, wenn du Glück hast, lernst du im Beruf alles was du möchtest, auf jeden Fall lernst du alles, was du brauchst.
Operations Research kann ich empfehlen, zur Einarbeitung genügt ein kleines Lehrbuch. Linear Programming ist vermutlich der am häufigsten verwendete Algorithmus in der Industrie. Mathematische Modellierung und Optimierung ist anspruchsvoll und lohnend. Data Science kenne ich von statistischen Programmen, Datenbankprogrammierung und Simulationssystemen, für mich waren das Hilfsmittel. Ich weiß, dass auch auf diesen Gebieten Forschung, Entwicklung und Anwendung höchst lebendig ist. |
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| 02.09.2019, 19:11 | Elvis | Auf diesen Beitrag antworten » | ||||||
Nachtrag: Ich bin immer noch der Meinung, dass die reine Mathematik eine der bestmöglichen Grundlagen des Denkens darstellt und speziell des kreativen mathematischen Denkens. Darauf kann man aufbauen und alles unmögliche möglich machen und alles mögliche machen. Dabei soll man sich der ethischen Verantwortung des Wissenschaftlers bewußt sein und verpflichten und den Nutzen für alle Menschen und ihre Umwelt mehren, niemals das eigene Wiissen und Können mißbrauchen, um partikuläre Interessen zulasten Dritter zu fördern. Kooperation ist immer besser als Ausnutzen der Anderen, wenn jeder gewinnt, haben alle Vorteile. Wer soll denn die Welt verbessern, wenn nicht wir ? |
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| 09.09.2019, 11:34 | Elvis | Auf diesen Beitrag antworten » | ||||||
Nachtrag: Hier kann man am Riemannschen Abbildungssatz beispielhaft verstehen, wie reine Mathematik und ihre Anwendung und Komplexitätstheorie in der Informatik auf einander aufbauen. Besonders bemerkenswert scheinen mir die folgenden Worte (Minute 23:00 des Vortrags https://www.fernuni-hagen.de/videostream.../20140120.shtml) "Jetzt möchte ich aber (erstmal) einen Schritt zurück gehen und diesen Satz, den ich vorhin gesagt habe >>Der Beweis ist nicht konstruktiv, also haben wir kein Verfahren dafür.<< erstmal infrage stellen. Ich möchte die Frage aufwerfen >>Brauchen wir überhaupt konstruktive Beweise, um Algorithmen für die entsprechenden Aussagen zu generieren, oder brauchen wir's nicht ?<<, und ich behaupte, man braucht's nicht." Meine Empfehlung: Hör dir den Vortrag an, denke darüber nach und stelle dir die Frage, ob man ohne umfassendes Wissen in Mathematik zu besonderen Leistungen in Informatik fähig sein kann. Meine These: Ohne Mathematik gibt es keine Wissenschaft und keine Informatik. |
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