

Master in Rechnergestützte Wissenschaften
ETH
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Master in Rechnergestützte Wissenschaften
Overview

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2 Jahre, 120 ECTS
Duration
Zurich
Location
120 ECTS
Credits
max. 10'000 CHF
Cost
German
Language
Food service: Yes
Sports option: Yes
1
Expert
Master
Degree type
Salary expectations
CHF 80'000 - 110'000
Advantages
Dieser Master bietet eine einzigartige Kombination aus Theorie, Experiment und rechnergestützten Methoden, die ideal für technisch-interessierte Studierende ist. Absolventen werden befähigt, interdisziplinär zu arbeiten und komplexe wissenschaftliche Probleme zu lösen.
eduwo exklusiv
up to CHF 800 cash back
Personal support during the application process
Support for reclaiming federal contributions up to 50%
1 booking = donate 1 semester of education in Uganda
Requirements
Bewerber müssen einen Bachelorabschluss in einem relevanten Fachbereich besitzen, wie Mathematik, Informatik, Physik oder Ingenieurwissenschaften. Zudem werden gute Englischkenntnisse vorausgesetzt, da die Unterrichtssprache Englisch ist. Erfahrungen in relevanten Programmier- und Modellierungstechniken sind vorteilhaft.
More information
Der Master-Studiengang Rechnergestützte Wissenschaften zielt darauf ab, Studierenden die Fähigkeiten zu vermitteln, komplexe naturwissenschaftliche und technische Probleme durch mathematische Modellierung, numerische Techniken und den Einsatz von Computern zu lösen. Der Fokus liegt auf interdisziplinären Lösungen, die Theorie und Experiment ergänzen.
Der Studiengang richtet sich an Absolventinnen und Absolventen der Natur- und Ingenieurwissenschaften sowie der Informatik, die ihre Kenntnisse in interdisziplinären Anwendungen und computergestützten Lösungen vertiefen möchten.
Studierende besuchen Vorlesungen aus den Kernfächern, wählen Vertiefungsgebiete wie Astrophysik, Chemie, Electromagnetics oder Robotik, und nehmen an einem Fallstudienseminar teil. Begleitet werden diese durch Wahlfächer und die Anfertigung einer Semesterarbeit.
Absolventinnen und Absolventen können in verschiedenen Industriebereichen tätig werden, beispielsweise in der Forschung & Entwicklung, in der Finanzbranche für Computational Finance oder in technologischen Bereichen wie Robotik. Sie sind in der Lage, interdisziplinär mit Spezialisten aus verschiedenen Wissenschaften zusammenzuarbeiten.
Die Lehrveranstaltungen werden in einem Präsenzmodell angeboten, wobei einige Inhalte durch Online-Ressourcen ergänzt werden können.
| Kurstage & Zeit | Startdatum |
|---|---|
| Dienstag 14:00 - 16:00 | 21.03.2026, 23.03.2026 |
Karriere
Career chances
Salary & Skills
Job market
3 Steps to your further training
Awards

Recommendation rate over 95%

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