Perfektes Studium für Umsattler!

Ich bin mit dem Master in Göttingen sehr zufrieden. Ich hatte mich zuvor umgeschaut und gesehen, dass es z.B. Master in Dortmund, München und Marburg. Allerdings sind diese wirklich an Leute ausgerichtet, die im Bachelor bereits Mathe / Statistik studiert haben. Dementsprechend ist das Studium dort wohl auch sehr theoretisch und eher eine reines Mathestudium, wo man man sehr viel beweisen muss etc. Göttingen hingegen geht einen Mittelweg, der es auch Leuten aus angewandten Wissenschaften (z.B. Psychologie, VWL, Soziologie) ermöglicht, sich solide Mathekenntnisse anzueigenen und sich auf die Statistik zu spezialisieren. Am Anfang hat man einen 2 wöchigen Mathe Blockkurs in dem nochmal die wichtigsten Elemente der Linearen Algebra und Stochastik vermittelt, die man in den Veranstaltungen viel brauchen wird. Je nachdem wie viel Mathe man im Bachelor hatte ist dies herausfordernd, aber auch äußerst hilfreich. Im 1. Semester hat man dann die Grundlagenveranstaltungen Programmieren in R / Statistische Inferenz (likelihood / Bayes) und Lineare Modelle. Davon abgesehen hat man dann aber bis auf ein paar Pflichtfächer im 2. Semester größtenteils die Freie Wahl, was man an Statistikkursen belegen möchte. Diese kommen hauptsächlich von der Fakultät für Wirtschaftswissenschaften (z.b. Time Series, Multivariate Statistik, ...) und der medizinischen Fakultät (z.b. Ereigniszeitanalyse, Longitudinale Daten, ...). Der Großteil der ca. 20 Studenten im Master sind VWLer und dann gibt es noch vereinzelt Psychologen und Soziologen. Die Atmosphäre ist im allgemeinen sehr angenehm und der 2 wöchige Blockkurs am Anfang ermöglicht es einem seine Kommilitonen kennenzulernen. Generell ist die Campus Uni in Göttingen sehr modern, mit guter Mensa und guter Ausstattung. Auch Anmeldung zu Prüfungen etc funktioniert alles einfach online und man ist da sehr flexibel. Ich würde den Master auf jeden Fall weiter empfehlen für Leute aus angewandten Wissenschaften, die sich im Master auf Statistik konzentrieren wollen!