Bingen am Rhein: Angewandte Bioinformatik (B.Sc.)

Übersicht

Der Studiengang "Angewandte Bioinformatik" an der TH Bingen vermittelt fundiertes Wissen in den Bereichen Biologie und Informatik. Der Abschluss ist der Bachelor of Science. Das Studium ist sowohl in Vollzeit als auch dual, also praxisintegriert, möglich. Es hat eine Regelstudienzeit von sieben Semestern und wird am Standort Bingen am Rhein angeboten. Das Programm ist interdisziplinär ausgerichtet und legt den Fokus auf die Analyse und Simulation biologischer Prozesse mithilfe moderner Technologien.

Studieninhalte und Studienorganisation

Der Studiengang ist in sieben Semester gegliedert und umfasst sowohl theoretische als auch praktische Module. Die Studienstruktur verbindet Inhalte aus Biologie, Informatik und Data Science, wobei die ersten Semester grundlegende Kenntnisse in den jeweiligen Fachgebieten vermitteln. Im weiteren Verlauf stehen vertiefende Module auf dem Plan, die sich mit Themen wie molekularer Bioinformatik, Datenbanken, Algorithmen und Systembiologie beschäftigen.

Wichtige Inhalte:

• Biologie
• Informatik
• Data Science
• Molekulare Bioinformatik
• Datenbanken
• Algorithmen
• Systembiologie

Das Studium integriert zahlreiche Lehrformate, darunter Vorlesungen, Übungen, Labore und Projektarbeiten. Besonders hervorzuheben sind praxisorientierte Komponenten wie Praktika und Projektarbeiten, die in Kooperation mit Unternehmen und Forschungseinrichtungen stattfinden. Das Angebot umfasst sowohl Präsenzphasen am Standort Bingen als auch Möglichkeiten zur Remote-Arbeit.

Berufliche Perspektiven

Absolventinnen und Absolventen der Angewandten Bioinformatik sind in vielfältigen Berufsfeldern tätig. Durch die interdisziplinäre Ausbildung verfügen Absolventen über die Qualifikationen, komplexe biologische und chemische Daten zu interpretieren und innovative Ansätze in der biomedizinischen Forschung und der personalisierten Medizin zu entwickeln.

Typische Einsatzbereiche:

• Biotechnologische und pharmazeutische Industrie
• Forschung und Entwicklung im Gesundheitswesen
• Datenanalyse in der Molekularbiologie
• Biotechnologische Start-ups
• Entwicklung und Anwendung von Softwarelösungen für die Analyse biologischer Daten
• Wissenschaftliche Forschung