066 395 Master programme Statistics – Probability – Mathematics in Economics

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2024W-2025S (2012U)

TitlePrecon.HoursECTS
Master programme Statistics – Probability – Mathematics in Economics
120.0
Prüfungsfach Foundations
Modul Foundations
nähere Bestimmungen siehe Studienplan
17.0
VO Topics in Analysis
2.03.0
UE Topics in Analysis
1.02.0
VO Funktionalanalysis 1
3.04.5
101.781 VO 2025S
3.04.5
UE Funktionalanalysis 1
1.02.0
101.341 UE 2025S
1.02.0
VO AKANA Funktionalanalysis für WM/FAM
1.01.5
1.01.5
VO Stationary Process and Time Series Analysis
3.04.5
3.04.5
UE Stationary Process and Time Series Analysis
1.01.5
1.01.5
VO Theory of Stochastic Processes
Genauere Informationen entnehmen Sie bitte den Übergangsbestimmungen des Sondermitteilungsblatt vom 30.
Juni 2021.
3.04.5
3.04.5
UE Theory of Stochastic Processes
Genauere Informationen entnehmen Sie bitte den Übergangsbestimmungen des Sondermitteilungsblatt vom 30.
Juni 2021.
1.01.5
1.01.5
Prüfungsfach Statistics and Probability
Modul Statistics and Probability
verpflichtend im Schwerpunkt Statistics and Probability
19.0
VO Advanced Probability
3.04.5
107.A26 VO 2025S
3.04.5
UE Advanced Probability
1.01.5
107.A27 UE 2025S
1.01.5
VU Bayesian Statistics
3.05.0
VU General Regression Models
3.05.0
105.725 VU 2025S
3.05.0
VO Mathematical Statistics
3.04.5
UE Mathematical Statistics
1.01.5
VO Multivariate Statistics
3.04.5
107.388 VO 2024W
3.04.5
UE Multivariate Statistics
1.01.5
107.391 UE 2024W
1.01.5
VU Statistical Simulation and Computerintensive Methods
2.03.0
2.03.0
Prüfungsfach Mathematics in Economics
Modul Mathematics in Economics
verpflichtend im Schwerpunkt Mathematics in Economics
24.0
VO Applied Operations Research
3.04.5
105.654 VO 2025S
3.04.5
UE Applied Operations Research
1.01.5
105.655 UE 2025S
1.01.5
VU Computational Economics
2.03.0
2.03.0
VO Dynamic Macroeconomics
2.03.0
105.646 VO 2024W
2.03.0
UE Dynamic Macroeconomics
1.01.5
105.647 UE 2024W
1.01.5
VO Game Theory
2.03.0
105.649 VO 2024W
2.03.0
UE Game Theory
1.01.5
105.650 UE 2024W
1.01.5
VO Microeconometrics
3.04.0
105.126 VO 2025S
3.04.0
UE Microeconometrics
1.02.0
105.599 UE 2025S
1.02.0
VO Nonlinear Optimization
2.03.0
105.147 VO 2024W
2.03.0
UE Nonlinear Optimization
1.02.0
105.652 UE 2024W
1.02.0
VO Stochastic Control Theory in Financial and Actuarial Mathematics
2.03.0
UE Stochastic Control Theory in Financial and Actuarial Mathematics
1.01.5
Prüfungsfach Subject Specific Electives
Modul Subject Specific Electives
Weiters können beliebige LVAen aus folgenden Modulen gewählt werden: Mathematics in Econmics, Statistics and Probability, AKOR, AKOEK, AKVWL, AKSTA, AKWTH! Verpflichtend muss ein Seminar aus AKSTA oder AKWTH gewählt werden.
20.0
VU Advanced Methods for Regression and Classification
3.04.5
3.04.5
VU Data-intensive Computing
2.03.0
VU Econometrics 2
2.03.0
105.600 VU 2025S
2.03.0
VU Machine Learning
3.04.5
184.702 VU 2025S
3.04.5
184.702 VU 2024W
3.04.5
VO Stochastic Analysis in Financial and Actuarial Mathematics 1
3.05.0
3.05.0
UE Stochastic Analysis in Financial and Actuarial Mathematics 1
1.02.0
1.02.0
VO Stochastic Analysis in Financial and Actuarial Mathematics 2
2.04.0
2.04.0
UE Stochastic Analysis in Financial and Actuarial Mathematics 2
1.02.0
1.02.0
Prüfungsfach Data Science Electives
nähere Bestimmungen siehe Studienplan
Modul Data Science Electives
Weiters können beliebige LVAen aus folgenden Modulen gewählt werden: AKOR, AKOEK, AKVWL, AKSTA, AKWTH
15.0
VO Analyse von Algorithmen
3.04.5
104.345 VO 2024W
3.04.5
UE Analyse von Algorithmen
1.01.5
104.347 UE 2024W
1.01.5
VO Cognitive Foundations of Visualization
3.0
VU Data-intensive Computing
2.03.0
VU Data-oriented Programming Paradigms
2.03.0
2.03.0
VU Datenbanksysteme STEOP
Courses belong to the introductory and orientation phase ("Studieneingangs- und Orientierungsphase")
Es kann nur Datenbanksysteme oder Advanced Database Systems absolviert werden.
4.06.0
VU Deep Learning for Visual Computing
2.03.0
VU Experiment Design for Data Science
2.03.0
2.03.0
VO Information Visualization
2.03.0
188.305 VO 2024W
2.03.0
UE Information Visualization
1.01.5
188.308 UE 2024W
1.01.5
VU Machine Learning
3.04.5
184.702 VU 2025S
3.04.5
184.702 VU 2024W
3.04.5
VU Theoretical Foundations and Research Topics in Machine Learning
2.03.0
2.03.0
Prüfungsfach Freie Wahlfächer
mindestens 4.5 ECTS fachübergreifend (Soft Skills)
9.0
Prüfungsfach Diplomarbeit mit Diplomprüfung
30.0
Thesis Diplomarbeit
27.0
Final exam Kommissionelle Abschlussprüfung
3.0
Responsible dean of academic affairs
For questions regarding the curriculum please contact the responsible dean of academic affairs.

Legend

Courses belong to the introductory and orientation phase ("Studieneingangs- und Orientierungsphase")
Courses belong to the introductory interview ("Studieneingangsgespräch")
Courses require the completion of the introductory and orientation phase
Courses require the completion of the introductory interview STEG