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Hey Leute, vielleicht frag ich hier mal nach, hier laufen ja auch einige Leute rum, die karrieremäßig schon weiter sind als ich. Ich studiere momentan Mathematik im 5. Semester und schließe den Bachelor nächstes Semester ab. Mein Wissen ist halb-breit aufgestellt würde ich behaupten. Ich habe Grundlagen in Algebra und Algorithmischer Mathematik und bin tiefer in den Bereichen Numerik, Analysis und ganz besonders Stochastik aufgestellt. Im numerischen Bereich bin ich relativ fit, was Differenzialgleichungen betrifft und docke hier wunderbar an die Analysis an, wo ich im Bachelor noch ziemlich viel im Bereich Topologie, Funktionalanalysis und Operatoralgebra gehört habe. Im stochastischen Bereich bin ich in der Wahrscheinlichkeitstheorie besser ausgebildet als in der Statistik, während es da über Schätzer vorlesungstechnisch nicht sehr weit hinausreicht, habe ich im Bereich Wahrscheinlichkeitstheorie (mein Steckenpferd quasi) so ziemlich alles ausgeschöpft, was der Bachelor so hergibt, über Martingaltheorie, stochastische Prozesse, Martingaltheorie und Zeitreihenanalyse bis hin zum Anschneiden von stochastischen Integralgleichungen im Bereich der Finanzmathematik, was mir persönlich auch ziemlich viel Spaß gemacht hat. Dazu sollte ich aber noch erwähnen, dass ich seit meinem dritten Semester in der explorativen Wirtschaftsforschung arbeite und mich da extrem viel mit Statistik beschäftige - ich entwerfe Modelle und muss mich dafür ständig in neue Verfahren einarbeiten. Was mir darüber hinaus noch besonders liegt sind Modellierungen, ich hab ein ziemliches Händchen und ein sehr intuitives Verständnis dafür, für die unterschiedlichsten Probleme Differentialgleichungsprozesse zu entwerfen (unabhängig davon ob ich Druckschwankungen in einem Motorblock, Bewegungsgleichungen für ein Vielteilchensystem, Chemische Reaktionen, Populationsmodelle etcetcetc) habe, ohne Probleme auch im partiellen Bereich. Aus der Analysis und der Numerik heraus kann ich auch ohne große Probleme analysieren, ob eine Lösung existiert und die eben berechnen. Mein Nebenfach liegt in der Experimentalphysik, da ich von Physik auf Mathe gewechselt hab, hab ich das auch beibehalten. Von klassischer Mechanik bis zur experimentellen Quantenmechanik decke ich hier auch soweit alles ab. Zudem hab ich nebenbei (natürlich auch nebenbei im Rahmen von Vorlesungen) Programmierkenntnisse erworben - ich beherrsche MATLAB, kann rel. fließend mit Mathematica umgehen und habe "erweiterte Kenntnisse" in Python, C und Java. Was mir fehlt sind Kenntnisse aus den Bereichen Logik (den Bereich möchte ich auch soweit es geht umgehen, das liegt mir garnicht..), Geometrie (wobei wir da am Ende der Integrationstheorie viel mit rumgespielt haben - ich kann zumindest was damit anfangen und könnte mich da in Themen gut einarbeiten) und Optimierung (da plane ich aber auf jeden Fall im Master noch 1-2 Vorlesungen, die hab ich mir extra aufgehoben). Ich möchte hierauf jetzt nen schönen MatheMaster setzen. Im späteren Berufsleben sehe ich mich entweder im Banking-Bereich oder in der Unternehmensberatung - ich bin mir hier noch nicht so ganz sicher, tendiere momentan allerdings noch mehr zum Quant-Job. Wie kann man den gestalten? Ich muss zwei Vertiefungen wählen und ein Nebenfach, wobei ich Physik ungern weitermachen würde - vielleicht versuche ich, bei den Wirtschaftsleuten unterzukommen, ich hab da n paar Connections zu den Profs. Eine der Vertiefungen wird auf jeden Fall Stochastik, bei der zweiten schwanke ich noch.. Entweder Analysis oder Numerik. Vorteil Analysis gegenüber Numerik: - Tieferes Eintauchen in die Welt der Differentialgleichungen und Funktional-/operatortheorie -> Extrem (!) breites theoretisches Hintergrundwissen für stochastische Prozesse, wahrscheinlich sogar ziemlich förderlich für stochastische Differenzialgleichungen. Vielleicht bin ich ja son krasser und entwerfe den Nachfolger des Black-Scholes-Modells :) Vorteil Numerik gegenüber Analysis: - Mit ziemlicher Sicherheit eine bessere Abschlussnote. Ich will keinem Analytiker auf die Füße treten, aber Numerik ist einfacher. - Breiteres Verständnis zum Entwickeln und numerischem Lösen von Differnzialgleichungen und allgemeinen Prozessen -> Relativ anwendungsnah und kann in fast jedem Lebensbereich angewandt werden In der Stochastik weiß ich auch noch nicht richtig. Ich habe die Wahl zwischen Statistik (eeeeher nicht..) und Wahrscheinlichkeitstheorie (schon eher..) und hier bin ich auch am grübeln - wie finanzlastig kanns sein? Ich denke nicht, dass ich unbedingt mit einem 1,x - Master das Studium beende, schön wärs, kann ich allerdings nicht versprechen. Ich habe schon oft gelesen, dass das eben für den gehobeneren Finance-Bereich schon eine Anforderung ist.. Ich habe die Möglichkeit, mich in allgemeinen stochastischen Prozessen und stochastischer Analysis zu vertiefen oder das ganze etwas (!) abgespeckter, dafür konkret auf den Finance-Bereich bezogen, Martingaltheorie, stochastische Differenzialgleichungen in der Finanzmathematik. Sollte die Karriere im Finance-Bereich nicht klappen, kommt das dann bei ner UB nicht doof, wenn man mit nem "Finanzmathe-Master" da steht und nur sagen kann "Naja, die Bank, die ich wollte, wollte mich nicht"? Im finanzmathematisch ausgerichteten Stochastik-Master ist schon durchaus 80-90% des normalen Stochastikmaster enthalten, nur die Vorlesungen tragen dann eben entsprechende Namen. Wieder andererseits wäre ich dann ja auch perfekt für UB im Finanzsektor.. Ideen über Ideen ^^ Kann mir jemand, der da vielleicht ein wenig Ahnung hat, mal n bisschen was sagen?
