Program Analýza ekonomických dat a matematické modelování
► Chceš se přesvědčit, že statistika nejsou jenom čísla? Spoj ekonomickou realitu, efektivní řešení i matematické modely a nauč se pracovat s daty, používat statistické i optimalizační metody a modelovat reálné ekonomické situace. Staň se expertem, o kterého se firmy poperou.
Standardní délka studia: 3 roky
Předpokládaný počet přijímaných uchazečů: 150
Garant programu: doc. Ing. Zdeněk Šulc, Ph.D.
Garantující katedry: Katedra statistiky a pravděpodobnosti, Katedra ekonometrie, Katedra ekonomické statistiky, Katedra demografie
Program propojuje tři hlavní oblasti. Statistiku, díky níž se studenti naučí používat širokou škálu analytických metod v praxi. Matematické modelování, které jim umožní formulovat reálné ekonomické problémy a hledat jejich optimální řešení. Ekonomii, která poskytne potřebný kontext pro interpretaci výsledků a jejich praktické využití. Díky propojení těchto oblastí se ze studentů stávají všestranní odborníci, o které mají zájem banky, poradenské firmy, nadnárodní korporace i veřejný sektor.
Program kombinuje teoretický základ analytických metod s jejich aplikací na reálných datech. Studenti se naučí aplikovat běžně používané metody v nástrojích, jako jsou R, Python nebo SQL, které patří ke standardům v praxi. Studium umožňuje specializaci do vybraných oblastí díky volitelným blokům. Již během studia se tak studenti profilují do vybraných oblastí statistika, ekonometrie a operační výzkum, ekonomická analýza nebo demografie. Toto zaměření jim přináší konkurenční výhodu na trhu práce a jasně definovaný profil pro budoucí zaměstnavatele.
Znalosti a dovednosti, které studenti v průběhu studia získají:
- volit vhodné statistické, optimalizační nebo demografické metody pro konkrétní situace,
- modelovat a analyzovat ekonomickou realitu pomocí ekonometrických metod,
- interpretovat výsledky analytických metod v ekonomickém kontextu,
- vytvářet modely pro podporu rozhodování,
- optimalizovat procesy ve firmách i ve veřejné správě,
- propojovat ekonomické principy s analýzou dat,
- pracovat s moderními softwarovými nástroji, jako jsou R nebo Python,
- uplatňovat kritické myšlení s důrazem na etiku a rizika,
- pracovat v týmu a prezentovat výsledky odbornému i širšímu publiku.
Vyučované předměty
| Algoritmizace v Pythonu | Případové studie z praxe |
| Aplikovaná optimalizace | Regresní modely (v angličtině) |
| Bakalářský seminář | Řešení problémů I |
| Bankovnictví a finanční instituce | Statistické metody |
| Behaviorální ekonomie (anglicky) | Statistické učení (v angličtině) |
| Ekonometrické modely (v angličtině) | Stochastické procesy |
| Experimenty v ekonomii a managementu | Úvod do programování v R |
| Exploratorní analýza dat (v angličtině) | Úvod do statistiky |
| Hospodářská a sociální statistika | Úvod do teorie pravděpodobnosti a matematické statistiky |
| Matematika pro datovou analýzu | Veřejné finance (v angličtině) |
| Mezinárodní ekonomie – anglicky | Základy demografie |
| Optimalizační metody | Zásady ekonomie: Teorie a data I. (v angličtině) |
| Pokročilé techniky získání a zpracování dat | Zásady ekonomie: Teorie a data II. (v angličtině) |
| Predikce časových řad |
STATISTIKA
| Bayesovská statistika | Pokročilé statistické metody pro praxi |
| Induktivní analýza dat |
KVANTITATIVNÍ METODY
| Spatial Data Science | Aplikovaná teorie rozhodování a her |
| Simulace a řízení podnikových procesů |
EKONOMICKÁ ANALÝZA
| Analýza veřejných politik na základě dat (v angličtině) | Ekonomie institucí (v angličtině) |
| Ekonomie rozvoje (v angličtině) |
DEMOGRAFIE
| Demografické výzvy – zdraví a stárnutí | Průzkumy a dotazníková šetření |
| Digitální demografie |
| Analýza dat v Pythonu (v angličtině) | Herní analytika v praxi |
| Aplikovaná ekonometrie v bankovnictví a pojišťovnictví | Machine Learning 1 |
| Databáze | Machine Learning 2 |
| Demografická projekce | Případové studie z data science (v angličtině) |
| Dotazníkové šetření – miniprojekt | Statistické metody a kapitálové trhy |
| Empirical Macroeconomics | Zdroje a databáze demografických dat |
| Games and Decisions |
| 2 zápočty z tělocviku |
Uplatnění absolventů
Absolventi programu naleznou uplatnění zejména v oblastech, kde je potřeba kombinace analytických schopností a znalosti ekonomických principů. Může jít například o profese:
- datový analytik v bankách, pojišťovnách, finančních či veřejných institucích,
- ekonometr nebo statistik ve výzkumných organizacích,
- optimalizační specialista v logistice, výrobě či službách,
- odborník na demografické analýzy v soukromém sektoru i pro veřejnou správu.
Q&A obecné
Na dni otevřených dveří poznáš fakultu i vyučující zblízka, dozvíš se více o studiu, možnostech praxe i uplatnění absolventů. Je to ideální příležitost zjistit, jaké to u nás je. Sleduj stránku DOD.
Podmínky přijímacího řízení nalezneš na stránce o přijímacím řízení.
Přehled navazujících magisterských programů najdeš zde.
Absolventi FIS mají nejvyšší průměrné výdělky mezi fakultami VŠE. Už během studia pracuje v oboru 89 % studentů. Absolventi působí jako analytici, projektoví a produktoví manažeři, vývojáři, testeři, konzultanti či designéři. Najdete je v IT firmách, bankách, pojišťovnách, auditorských a poradenských společnostech, médiích, kreativních agenturách i ve státní správě. Většina absolventů pracuje jako zaměstnanci, ale právě FIS má také nejvíce podnikatelů mezi fakultami. (Data Absolventského centra, říjen 2024)
Ano. Řada studentů při studiu pracuje v oboru na částečný úvazek nebo sbírá zkušenosti na stážích. Studium je sice náročné, ale s dobrou organizací času lze práci a školu skloubit. Doporučujeme však s prací začít až po prvním roce studia.
Bodová hranice se každý rok liší. Aktuálně se navíc otevírají nové programy, u kterých se mohou výsledky výrazně změnit. Přehled hranic z minulého roku najdeš zde.
Studium na FIS VŠE je při pravidelné přípravě dobře zvládnutelné. Pokud student/ka průběžně plní úkoly, chodí na cvičení a nenechává učení až na zkouškové období, není studium výrazně náročné. Důležité je umět si rozvrhnout čas a studijní povinnosti během celého semestru.
Na FIS VŠE je možné být přijat/a bez přijímacích zkoušek, pokud uchazeč/ka splní stanovené podmínky a uvede vybraný studijní program v přihlášce na 1. místě.
Přijímací zkouška může být prominuta v následujících případech:
- Prospěch ze SŠ:Doložení průměru do 1,75 z matematiky a angličtiny (známky z posledních 7 vysvědčení)
- Matematika rozšiřující:Dosažení výsledku alespoň 50 %
- Soutěže:Účast v SOČ, olympiádách či jiných relevantních soutěžích.
Prominutí se týká programů Analýza ekonomických dat a matematické modelování, Aplikovaná informatika, Informační věda a webové technologie.
U programu Data Analytics je prominutí možné pouze na základě průměru ze SŠ a jen do výše 50 % kapacity programu.
Prominutí není možné, pokud uchazeč/ka na FIS již dříve neúspěšně studoval/a nebo na fakultě aktuálně studuje.
Potřebné doklady je nutné přiložit k přihlášce.
Q&A programu
Studenti a studentky programu AED se naučí základy programování a Excelu na podobné úrovni jako samouci už v prvním ročníku studia. V dalších ročnících se pak přirozeně zlepšují tím, že tyto nástroje pravidelně používají v různých předmětech, které se zabývají odbornými metodami a aplikačními oblastmi, jako jsou např. optimalizační výpočty nebo demografie. Absolventi a absolventky programu tak vědí, jakou knihovnu v Pythonu použít, pokud chtějí provádět optimalizační výpočty nebo jak vytvářet demografické projekce v Excelu. Rozdíl oproti samoukům tedy není v samotné znalosti daného nástroje, ale spíše ve zkušenostech s jeho používáním v různých oblastech analýzy ekonomických dat.
Program AED je vhodný pro všechny kariéry, kde je potřeba provádět analýzu dat z různých oblastí ekonomiky, jako jsou např. nadnárodní firmy, banky, pojišťovny nebo třeba konzultační firmy. Možné uplatnění absolventů a absolventek je velmi široké. Konkrétně se může jednat o datové analytiky v pojišťovnách, kteří počítají riziko pojistných událostí, nebo o ekonomické analytiky, kteří předpovídají vývoj makroekonomických ukazatelů v ekonomice. Další možností je zaměstnání u výzkumných agentur, kde mohou zpracovávat data z průzkumů trhu. Absolventi a absolventky AED se neztratí ani ve veřejné správě, např. na ministerstvech nebo na statistickém úřadu. Jejich výhodou je, že spojují důkladnou znalost analytických metod se znalostí ekonomického kontextu, díky čemuž se snadno uplatní při analýze dat v různých oblastech ekonomiky.
Studium AED se zaměřuje na tři hlavní oblasti. První je detailní znalost statistických a optimalizačních metod, díky které absolventi a absolventky budou používaným metodám rozumět a budou znát jejich předpoklady a limity. Druhou oblastí je znalost moderních softwarových nástrojů, jako jsou R a Python, a schopnost algoritmizace. Díky tomu budou schopni pracovat s moderními analytickými metodami a automatizovat rutinní úkoly, jako je např. tvorba reportů. Třetí oblastí je znalost ekonomického kontextu, který umožní rychlou orientaci v pracovním prostředí. Absolventi a absolventky tak budou moci provádět analýzy, které dávají pro danou situaci smysl.
