Program Statistika a data science


► Chcete odhalovat skryté souvislosti v datech – a stát se špičkou ve svém oboru?

Magisterský program Statistika a data science Vás připraví na práci s velkými daty, moderními analytickými nástroji a strojovým učením – ať už v ekonomii, zdravotnictví, marketingu nebo výzkumu. Naučíte se modelovat, predikovat a interpretovat data tak, aby Vaše rozhodnutí byla podložená fakty a skutečně přinášela výsledky. Staňte se odborníkem, jehož znalosti dat mění nápady ve smysluplná řešení.


Standardní délka studia: 2 roky
Předpokládaný počet přijímaných uchazečů: 50
Garant programu: doc. Ing. Zdeněk Šulc, Ph.D.
Garantující katedry: Katedra statistiky a pravděpodobnosti

Program kombinuje statistické myšlení, ekonomický rozhled a moderní analytické nástroje, takže absolventi dokážou modelovat, predikovat, analyzovat a vizualizovat data s praktickým dopadem.

Cílem programu je vychovat statisticky a datově orientované odborníky, kteří umí:

  • Používat pokročilé statistické metody a metody z oblasti data science.
  • Řešit popisné, prediktivní i kauzální problémy v kontextu různých oblastí ekonomiky.
  • Aktivně sbírat a zpracovávat data, volit vhodné analytické postupy a vizualizace.
  • Používat moderní softwarové nástroje, jako jsou R nebo Python, včetně schopnosti automatizace rutinních úloh.
  • Rozvíjet inovativní a kritické myšlení s ohledem na etické aspekty a rizika.

Specializační bloky:

Program nabízí možnost zvolit si užší zaměření prostřednictvím skupin volitelných předmětů v těchto oblastech:

  • Statistika – určeno pro studenty, kteří se chtějí seznámit s pokročilými či méně běžnými statistickými metodami.
  • Pojišťovnictví – vhodné pro studenty se zájmem o výpočty v pojišťovnictví nebo o kariéru v pojistném sektoru.
  • Demografie – určeno pro studenty, které zajímají demografické a společenskovědní otázky, například udržitelný rozvoj nebo migrace.
  • Ekonomická statistika – vhodné pro studenty, kteří se chtějí věnovat hospodářské statistice a datově orientované ekonomii.

Volba specializačních předmětů je zcela dobrovolná. Studenti si mohou vybírat předměty pouze z jedné oblasti, nebo libovolně kombinovat předměty z více oblastí podle vlastního zájmu.

Vyučované předměty

Analýza a modelování ekonomických časových řad Neparametrické metody a analýzy přežívání
Bayesovské modelování v ekonomii Pokročilé statistické strojové učení (v angličtině)
Diplomový seminář I Regresní modely v ekonomii
Diplomový seminář II Statistické úsudky
Ekonomie II. Vícerozměrná analýza dat (v angličtině)
Machine Learning pro ekonomické modelování Výběrová šetření
STATISTIKA
Analýza extrémních hodnot (v angličtině) Modely smíšených efektů
Analýza latentních proměnných (v angličtině) Pokročilé predikce časových řad
Kauzální úsudky Výpočetní statistika
POJIŠŤOVNICTVÍ
Kvantitativní řízení nefinančních rizik pomocí statistiky a umělé inteligence Statistické modelování finančních rizik a jejich regulace
Matematické a pravděpodobnostní metody v životním pojištění Základy pojistné matematiky
Pravděpodobnostní a statistické metody v neživotním pojištění
DEMOGRAFIE
Aktuárská demografie Klimatická migrace a lidská mobilita
Demografie a udržitelný rozvoj Světový populační vývoj a jeho environmentální dopady
EKONOMICKÁ STATISTIKA
Datová základna pro tvorbu veřejných politik Makroekonomická data a hospodářská politika (v angličtině)
Interpretace ukazatelů ekonomického a sociálního vývoje (v angličtině) Národní účty
Kvantitativní metody v ekonomii (v angličtině) Sociální statistika
DALŠÍ PŘEDMĚTY
Finanční deriváty I (v angličtině) Modely panelových dat
Mapy, geodata a prostorová ekonometrie v R Prostorové modely
Metadovednosti pro praxi I

Vzorový studijní plánVíce o programu

Uplatnění absolventů

Absolventi Statistiky a data science jsou připraveni na dynamickou kariéru v širokém spektru profesí, které staví na datech, modelech a kritickém myšlení:

  • statistik,
  • datový analytik,
  • data scientist,
  • analytik v marketingových a poradenských firmách,
  • pojistný matematik.

Najdou uplatnění v bankách, pojišťovnách, státních institucích, výzkumných a analytických odděleních firem, v marketingu, poradenských či technologických firmách, které využívají data pro podporu rozhodování a inovace. Absolventi programu se stávají ceněnými odborníky, schopnými aplikovat moderní statistické metody a metody data science v praxi, a efektivně tak přispívat k řešení komplexních problémů ve firmách a veřejných institucí.


Přesvědčili jsme vás?

Podejte přihláškuOkruhy k přijímacím zkouškám


Q&A obecné

Na Dni otevřených dveří máte možnost poznat fakultu i vyučující zblízka. Dozvíte se více o studiu, možnostech praxe i uplatnění absolventů. Je to ideální příležitost zjistit, jaké to u nás skutečně je. Sledujte stránku DOD pro aktuální informace.

Podrobné informace o podmínkách přijímacího řízení naleznete na stránce věnované přijímacímu řízení.

Všechny informace o možnostech doktorského studia naleznete zde.

Absolventi FIS mají nejvyšší průměrné výdělky mezi fakultami VŠE – nejčastěji 70–80 tisíc Kč měsíčně. 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. FIS má také nejvíce podnikatelů mezi fakultami.


(Zdroj: Data Absolventského centra, říjen 2024)

Ano. Mnoho studentů pracuje v oboru na částečný úvazek nebo sbírá zkušenosti na stážích. Studium je sice náročné, ale s dobrou organizací času lze práci a školu úspěšně skloubit.

Bodová hranice se každý rok liší. Navíc se otevírají nové programy, u kterých se mohou výsledky výrazně změnit. Přehled hranic z minulého roku naleznete zde.

Ano, pro každý program budete muset absolvovat přijímací zkoušku zvlášť. Všechny zkoušky se konají ve stejný den, a to 18. 6. 2026 v areálu VŠE na Žižkově. Nemusíte se ale bát – pokud budete dělat více zkoušek, dostanete mezi nimi čas na odpočinek. Navíc pokud se hlásíte na podobné programy, můžete očekávat, že se v jednotlivých zkouškách objeví podobné okruhy otázek. Více informací o okruzích otázek pro jednotlivé magisterské studijní programy najdete na webu v přehledu u každého programu.

Ještě více než u bakalářských programů zde platí, že jaké si to uděláte, takové to budete mít. Studium je více zaměřené na praxi a na prohlubování znalostí v konkrétních oblastech. To sice někdy znamená méně teorie a testů, ale naopak více semestrálních a týmových prací, často na praktických projektech pro firmy a neziskové organizace. Je také kladen větší důraz na osobní odpovědnost a studium je obecně flexibilnější než na bakalářském stupni.

Přemýšlejte o studiu jako o příležitosti prohloubit si znalosti v oblastech, které Vás skutečně zajímají. Velkou výhodou magisterského studia je široká nabídka volitelných předmětů i vedlejších specializací a specializačních bloků. Většina studentů při studiu pracuje na poloviční nebo částečný úvazek ve svém oboru. Zvládnout se to dá, ale je důležité dobře plánovat. Studium může být náročné, proto je dobré nastavit si rozvrh tak, aby pro Vás bylo přínosem a nepředstavovalo jen další zátěž vedle práce.

Okruhy otázek najdete na webu u jednotlivých magisterských studijních programů. Zaměřte se především na obecné znalosti z daných okruhů. Nesoustřeďte se pouze na memorování konkrétních faktů a teorií. Okruhy bývají poměrně široké a přijímací zkouška nemůže pokrýt celou oblast do hloubky. Proto je lepší soustředit se spíše na šíři znalostí než na detailní znalost několika úzce vymezených témat. Dobrou zprávou je, že pokud u nás skládáte státní zkoušku, některé okruhy se mohou s přijímacími zkouškami překrývat.

Q&A programu

Studium klade důraz na solidní porozumění matematickým pojmům a metodám a zároveň vyžaduje schopnost aktivně pracovat s programovacími jazyky, jako jsou R a Python, které se používají k řešení analytických úloh.

Oproti programu Ekonometrie a operační výzkum klade tento obor větší důraz na data science a moderní statistické metody, zejména na prediktivní i kauzální analýzu, práci s daty od jejich sběru až po vizualizaci. Zatímco Ekonometrie se primárně zaměřuje na ekonomické modely a jejich interpretaci, Operační výzkum se soustředí na optimalizaci rozhodovacích procesů.

Během studia si studenti osvojí dovednosti v modelování, predikci a vizualizaci dat, naučí se pracovat s moderními metodami strojového učení a řešit datové úlohy vycházející z typických aplikačních oblastí, jako je ekonomie, zdravotnictví či marketing.




Odpověď, kterou hledáte, tu není? Zeptejte se našich studentů!

Kontakt

Máte-li jakékoli dotazy ohledně budoucího studia, můžete využít náš projekt „Zeptej se!“. Do projektu jsou zapojeni naši současní studenti, kteří Vám rádi odpovědí na vše, co Vás zajímá ohledně magisterského studia na FISu nebo s ním souvisejících témat.

Kromě toho máte také možnost obrátit se na studijní oddělení, které Vám bude kdykoli nápomocné v průběhu celého studia.