Das Studium der Mathematik erfordert Freude am formalen und logischen Denken. Die Neugierde, Problemstellungen abstrakt zu betrachten und eingehend zu analysieren, sollte ebenfalls vorhanden sein. Während Du in der Schule größtenteils Rechenfertigkeiten erlernst, liegt der Schwerpunkt des  Universitätsstudiums auf exakter Beweisführung.

Insgesamt etwa 1000 Studierende der Technischen Mathematik werden von 13 Professoren und zwei Professorinnen, 50 Dozent_innen und 20 Assistent_innen betreut. Das gute Betreuungsverhältnis Studierende/Lehrende macht es möglich, dass Dir die Lehrenden bei eventuell auftretenden Problemen gerne behilflich sind. Aus demselben Grund gibt es weder Probleme mit überfüllten Hörsälen noch mit Beschränkungen der Teilnehmerzahlen bei den Übungen.

Im ersten Semester liegt die Drop-Out-Rate bei ca. 30%. Es gibt pro Jahr etwa 200 Studienanfänger_innen. Im Diplom- beziehungsweise Masterstudium gibt es jährlich über 60 Absolvent_innen, die aus Anfängerjahrgängen mit ca. 150 Studierenden kommen.

Es bestehen Austauschabkommen mit einer größeren Anzahl europäischer Universitäten, um dort anrechenbare Studienaufenthalte (1 bis 2 Semester) absolvieren zu können. Am Abschluss weiterer derartiger Abkommen wird gearbeitet. Weiters gibt es diverse Abkommen zu Doppeldiplomen, die mit nur einem Jahr Mehraufwand das Erreichen von zwei Diplomen zweier Universitäten ermöglichen.

• Analysis
• Lineare Algebra und Geometrie
• Maß- und Wahrscheinlichkeitstheorie und Statistik
• Numerische Mathematik und Programmieren
• Gewöhnliche und partielle Differentialgleichungen
• Diskrete Mathematik
• Seminar und Projekt mit Bachelorarbeit
• Gebundene und freie Wahlfächer

Fachliche und methodische Kompetenzen:

• Analysis, Algebra, numerische Mathematik
• Programmieren & mathematische Software
• Wahrscheinlichkeitstheorie und Statistik

Kognitive und praktische Kompetenzen:

• Erkennen von Strukturen, Abstraktions-vermögen, logisches und algorithmisches Vorgehen
• Kreativer Einsatz der gewonnenen Kennt-nisse in konkreten Situationen
• Eigenständiger Umgang mit modernen mathematischen Werkzeugen

Soziale Kompetenzen und Selbstkompetenzen:

• Strategisches Denken und Verständnis für übergeordnete Zusammenhänge
• Genauigkeit und Ausdauer
• Selbstorganisation
• Eigenverantwortlichkeit
• Wissenschaftliche Neugierde
• Selbstständiges Einarbeiten in neue Gebiete
• Teamfähigkeit

Wesentliche formale Voraussetzung für die Zulassung zum Bachelorstudium Technische Mathematik ist die allgemeine Universitätsreife. Am wichtigsten sind jedoch Freude und Interesse an der Mathematik, dem Verstehen komplizierter Begriffe und Sachverhalte, Beweisen sowie an logischem abstrakten Denken.

Durch die modernen Entwicklungen in der Industrie und Technik werden immer mehr mathematische Methoden benötigt. Daher ist die Arbeitsmarktsituation von Absolvent_innen der Mathematik generell sehr gut. Sie finden dank ihrer Fähigkeit zum Analysieren komplexer Strukturen sehr vielfältige Arbeitsfelder, etwa in Entwicklungsabteilungen der Industrie, Softwareunternehmen, Banken und Versicherungen, Unternehmensberatungen, Forschungsinstituten, Behörden und natürlich an Universitäten.

• Analysis
• Lineare Algebra und Geometrie
• Maß- und Wahrscheinlichkeitstheorie und Statistik
• Wirtschaftsmathematik
• Numerische Mathematik und Programmieren
• Wirtschaftsmathematik, Stochastische Prozesse und Ökonometrie
• Vertiefung Statistik oder Wirtschaftsmathematik
• Seminar und Projekt mit Bachelorarbeit
• Gebundene und freie Wahlfächer

Fachliche und methodische Kompetenzen:

• Analysis, Lineare Algebra
• Wahrscheinlichkeitstheorie und Statistik
• Numerische Mathematik, Wirtschaftsstatistik und Datenerhebung

Im Schwerpunkt Statistik werden folgende Kenntnisse und Methoden vermittelt: 

• Computational Statistics
• Statistische Datenanalyse
• Stochastische Prozesse und Zeitreihenanalyse

Für die Wirtschaftsmathematik sind es:

• Mathematische Ökonomie, Ökonometrie, Optimierung und Operations Research

Kognitive und praktische Kompetenzen:

• Entwicklung von Modellen und Entscheidungsgrundlagen
• Planung und Realisierung von Prognosemethoden
• Planung und Optimierung von Administrations- und Unternehmensabläufen
• kritische Bewertung
• Aufbereitung und Evaluierung großer Datenbestände mit wissenschaftlich fundierten Verfahren

Zusätzlich werden zahlreiche soziale Kompetenzen und Selbstkompetenzen vermittelt.

Typische Problemstellungen: Prognoseprobleme, quantitative Analysen, Bereitstellung von Entscheidungs- und Planungshilfen. Typische Anstellungen bei beziehungsweise in Unternehmensberatungen, Banken, Versicherungen, Softwareunternehmen, Energieversorgern, Telekommunikationsunternehmen, Entwicklungsabteilungen der Industrie, Behörden, Universitäten oder sonstigen Forschungseinrichtungen.

• Analysis
• Lineare Algebra und Geometrie
• Maß- und Wahrscheinlichkeitstheorie und Statistik
• Numerische Mathematik und Programmieren
• Versicherungsmathematik:
  • Lebens- und Personenversicherungsmathematik
  • Sachversicherungsmathematik
• Finanzmathematik und Risikomanagement
• Rechtliche und wirtschaftliche Grundlagen
• Seminar und Projekt mit Bachelorarbeit
• Freie Wahlfächer

Fachliche und methodische Kompetenzen:

• Analysis, Lineare Algebra und Geometrie
• Maß- und Wahrscheinlichkeitstheorie
• stochastische Prozesse, Statistik, Numerische Mathematik
• Lebens- und Personenversicherungsmathematik
• Sachversicherungsmathematik
• Finanzmathematik, Risikomanagement
• Versicherungsrecht
• Versicherungswirtschaftslehre und Rechnungslegung

Kognitive und praktische Kompetenzen:

• explizite Modellierung von Versicherungstarifen und deren Bepreisung
• Analyse und Risikobewertung
• Bepreisung einfacher und komplexer finanzmathematischer Derivate, ausgehend von einer Finanzmarktmodellierung in diskreter Zeit
• kritische Analyse und Beurteilung von gegebenen finanz- und versicherungsmathematischen Anwendungen in der Praxis

Zusätzlich werden zahlreiche soziale Kompe-tenzen und Selbstkompetenzen vermittelt.

Die Arbeitsmarktsituation von Absolvent_innen ist dank ihrer Fähigkeit zum Analysieren komplexer Strukturen nicht nur im Finanz- und Versicherungsbereich sehr gut, sondern zum Beispiel auch in Unternehmensberatungen, Entwicklungsabteilungen der Industrie, Softwareunternehmen, Forschungsinstituten, Behörden und natürlich an Universitäten (siehe auch fam.tuwien.ac.at/jobs, öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster).