7 Mathematik Studiengänge in Schweden

The joint master’s programme in Mathematics is hosted by world-leading experts and research groups at KTH and Stockholm University. Students specialise in their desired areas of mathematics while acquiring essential skills in problem-solving and logical reasoning. Graduates become industrial mathematicians, often data analysts, financial analysts or within software engineering, or go on to PhD studies at prominent institutions.

Mathematik ist der Schlüssel zu einer erfolgreichen Karriere! Ganz gleich, ob Sie in den Bereichen Programmierung, künstliche Intelligenz, Finanzen, Datenanalyse, Bioinformatik, Technikdesign oder Computersicherheit arbeiten oder eine Karriere in den Natur- oder Sozialwissenschaften, in der Entwicklung oder in der Wirtschaft anstreben - mit einem Master-Abschluss in Mathematik können Sie starke analytische Fähigkeiten entwickeln, die Ihnen bei zukünftigen Arbeitgebern und Kollegen Respekt verschaffen. Mathematiker sind in einer Vielzahl von Berufen gefragt und können sich auf eine hervorragende Gehaltsentwicklung freuen.

Dieses Programm eignet sich für alle, die sich für Mathematik interessieren und ihre Fähigkeiten zur Problemlösung und zur Erstellung neuer mathematischer Modelle einsetzen möchten. Es gibt Ihnen auch die Möglichkeit, eine akademische Karriere zu beginnen. In Mathematische Statistik und Finanzmathematik studieren Sie Mathematik, trainieren aber auch stochastisches Denken und statistische Fähigkeiten. Es enthält Kurse in zB Wahrscheinlichkeitstheorie, stochastischer Analyse, Versicherungsmathematik und Finanzmodellierung.

Der Masterstudiengang Mathematik ist eine gemeinsame Initiative der Fakultäten für Mathematik der Stockholm University und der Königlichen Technischen Hochschule (KTH). Es ist ein zweijähriges Programm auf fortgeschrittenem Niveau und führt zu einem gemeinsamen Master-Abschluss in Mathematik von Stockholm University und KTH.

The purpose of the Master’s programme in Mathematics is to give students advanced theoretical knowledge of mathematics together with practical skills to apply this knowledge both to mathematical problems and in applications of mathematics. A highly flexible structure that allows for individual adaptation, a diversified curriculum, a high theoretical level and an active research-oriented environment are some of the strongest features of the programme. The programme has two specialisations: Mathematics and Numerical Analysis. A vast variety of courses in all mathematical disciplines – pure and applied mathematics, numerical analysis and mathematical statistics – are available within the programme.

This is an academic programme designed for students with a strong interest in mathematics, mathematical statistics and scientific computing. Flexibility and individual adaptation are keywords. A vast variety of courses in mathematics, statistics and numerical analysis are available within the programme and can be combined with courses from all other science areas, economics and finance, engineering, humanities and social sciences available at our university or within an exchange programme with other universities. For students with a strong interest in pure mathematics, the programme offers a path of courses at a higher theoretical level that can be continued at Master’s and even further at PhD level. For those students interested in more applied areas, there is a high degree of flexibility in choosing course combinations suitable for certain professions.

The Master’s programme in Mathematical Statistics provides a broad spectrum of tools and methods for handling random phenomena occurring in scientific as well as industrial contexts. Within the programme, you can specialise in many different areas such as the modelling of economical, biological and environmental data. You study at least 45 credits in mathematical statistics at the Master’s level and write a Master’s thesis of 30 credits. The remaining (at most 45) credits can be used in additional mathematical statistics courses or, for example, mathematics or numerical analysis, as well as in other subjects, for example, computer science, economics, molecular biology and bioinformatics.