Statistická datová věda
Bakalářské studium v prezenční formě.
Program je možné studovat pouze jednooborově.
Termín podání přihlášky do půlnoci 28. 2. 2026.
Co se naučíte
Tento program se zaměří na datovou vědu z pohledu čtyř základních pilířů aplikované matematiky a statistiky, t.j. (1) statistika, statistické modelování, (2) matematické modelování, (3) výpočetní statistika a numerická matematika, (4) programování (implementace metod do jazyků R, Python, SAS a SQL) v datové vědě. Program je určen pro studenty, kteří mají zájem o práci s reálnými daty pro matematické a statistické modelování pro zohlednění environmentálních, sociálních a ekonomických aspektů při řešení problémů současné společnosti. Vysoká poptávka na trhu práce v mnoha odvětvích, která sbírají a analyzují data, ukazuje široké uplatnění.
Studenti budou schopni po absolvování tohoto programu aplikovat znalosti do různých vědeckých oblastí, ve kterých získávají a analyzují data: medicína (klinický a medicínský výzkum, epidemiologie, lékařská diagnostika), geografie, ekologie a hydrologie (změna klimatu, předpověď počasí, extrémní události jako např. povodně), ekonomie a finance (ekonometrie, teorie portfolia a řízení rizik na finančních trzích). Jedná se o nový studijní tříletý bakalářský program, který bude částečně využívat a inovovat některé předměty bakalářského programu Matematika a také bude využívat některé předměty z Fakulty informatiky.
Příprava tohoto studijního programu byla podpořena z projektu 0016/NPO74_PZDU_VS NPO 7.4. – Podpora zelených dovedností a udržitelnosti na MU.
Praxe
Volitelnou součástí studia je odborná praxe v rozsahu 300 hodin v hodnotě 10 kreditů, která proběhne v posledním semestru studia.
Uplatnění absolventů
Absolventi programu Statistická datová věda naleznou široké uplatnění na trhu práce v oblastech spojených s analýzou dat. Budou schopni pokročilé práce s daty, využívání strojového učení, prediktivní analýzy a algoritmů a poskytování podkladů pro strategická rozhodnutí. Uplatní se v bankách, pojišťovnách nebo investičních společnostech při identifikaci, měření a řízení rizik a při vývoji matematických a statistických modelů pro finanční trhy a obchodování. V technologických firmách budou přínosem v projektech zaměřených na návrh a implementaci modelů pro automatizované rozhodování. Nezastupitelnou úlohu budou hrát také v obchodních a marketingových společnostech při vyhodnocování marketingových kampaní a jejich dopadů na výkonnost firmy a při sledování a predikci chování zákazníků a následné personalizaci služeb. Mohou pracovat ve zdravotnictví při analýze klinických studií a epidemiologických dat. Najdou uplatnění jako konzultanti firem při pomoci s implementací datově orientovaných strategií. Díky analytickým a programátorským dovednostem absolventi přispějí ke strategickým rozhodnutím zaměřeným na udržitelnost, sociální dopady a ekonomické aspekty environmentálních projektů.
Podmínky přijetí
Test studijních předpokladů
Při splnění požadovaných kritérií může být uchazečům prominuta přijímací zkouška. Více o této možnosti najdete zde.
Kritéria hodnocení
Výsledek testu studijních předpokladůVíce informací najdete zde.
Doporučená literatura
Úspěch v testu studijních předpokladů není založen na studiu literatury. Ukázky testů z minulých let najdete na adrese: http://www.muni.cz/study/admission/tsp
Možnosti studia
Jednooborové studium
Studium, ve kterém má student předem jasně definovaný seznam povinných předmětů. Ty si zpravidla doplní z široké nabídky povinně volitelných a volitelných předmětů. Vybranému vědnímu oboru se pak věnuje naplno.
-
Prezenční studium v češtině
Co se naučíte
Předměty – příklad průchodu studiem
Jak může vypadat vaše studium:
-
1. semestr
- Diferenciální a integrální počet
- Lineární algebra pro datovou vědu
- Seminář z matematiky I
- Úvod do programování a algoritmizace
- Výpočetní matematické systémy
-
2. semestr
- Algoritmizace úloh a numerické výpočty
- Matematická analýza pro datovou vědu
- Numerické metody I
- Python pro datovou vědu
- Statistika I
- Algoritmizace a programování
- Úvod do programování a algoritmizace II
-
3. semestr
-
4. semestr
-
5. semestr
-
6. semestr
- Optimalizace
- Applied Machine Learning
- Applied Machine Learning Project
Podrobné informace o předmětech studijního plánu
Informace o studiu
| Zajišťuje | Přírodovědecká fakulta | |
|---|---|---|
| Typ studia | bakalářský | |
| Forma | prezenční | ano |
| kombinovaná | ne | |
| distanční | ne | |
| Možnosti studia | jednooborově | ano |
| jednooborově se specializací | ne | |
| v kombinaci s jiným programem | ne | |
| Doba studia | 3 roky | |
| Vyučovací jazyk | čeština | |
| Spolupracující instituce | ||
| Bodové hranice a počty přijatých z minulých let | ||
Váháte?
Máte otázku?
Nechte si poradit v diskusním fóru Masarykovy univerzity
Diskusní fórum MUNINebo nám pošlete e-mail
Potřebujete zjistit něco o přijímacím řízení, TSP, termínech nebo máte jinou obecnou otázku?
Napište nám na prihlaska@muni.cz.
Zajímá vás obsah a podmínky studia programu Statistická datová věda? Zeptejte se přímo konzultanta programu:
RNDr. Jan Vondra, Ph.D.
Konzultant programu
| e‑mail: |
|---|