Absolvent magisterského stupňa študijného programu Matematicko-štatistické a informačné metódy v ekonómii a finančníctve má rozsiahle odborné a metodologické vedomosti v oblasti algebry a diskrétnych štruktúr (Algebra pre štatistiku), geometrie (Krivky a plochy v počítačovej grafike, Úvod do topológie) a matematickej analýzy (Vybrané kapitoly z matematickej analýzy) budované na znalostiach z matematiky, ekonomiky, ekonómie a finančníctva získaných v bakalárskom stupni štúdia a poskytujúce základ štúdia pokročilých matematicko-štatistických a informačných metód. Nadobudnuté vedomosti aplikuje v ekonomike (Ekonomika a manažment verejnej správy, Poistenie, Aplikácie teórie hier v ekonómii, Aplikácie stochastických procesov v ekonómii, Ekonometria).  

Systematizuje znalosti teórie pravdepodobnosti (Vybrané kapitoly z teórie pravdepodobnosti) a vytvára si široký repertoár metód matematického modelovania (Stochastické procesy 2, Aplikácie teórie hier v ekonómii, Aplikácie stochastických procesov v ekonómii, Štatistické riadenie kvality, Ekonometria) a matematickej štatistiky (Analýza rozptylu, Neparametrické štatistické metódy, Analýza časových radov, Vybrané kapitoly z matematickej štatistiky, Mnohorozmerné štatistické metódy a ich aplikácie, Zovšeobecnené regresné modely, Analýza latentnej premennej) vrátane práce s rozsiahlymi súbormi údajov „Big Data“ (Hĺbková analýza dát, Databázové systémy v štatistike, Technológia spracovania veľkých dát). Metódam rozumie do hĺbky, chápe princípy ich odvodenia, čo mu umožňuje ich tvorivé a korektné prispôsobenie aktuálnym potrebám a ich ďalší rozvoj. Vzhľadom na hĺbku znalostí vie metódy aplikovať pri tvorbe matematických modelov a štatistickej analýze v ekonómii a finančníctve využívajúc pri tom najmodernejšie počítačové nástroje na prípravu dát, hlavne jazyk SQL (Databázové systémy v štatistike, Technológia spracovania veľkých dát), štatistickú analýzu v prostredí R (Analýza rozptylu, Neparametrické štatistické metódy, Analýza časových radov, Mnohorozmerné štatistické metódy a ich aplikácie, Zovšeobecnené regresné modely, Analýza latentnej premennej) a ich vizualizáciu (Úvod do vizualizácie informácií). Vie zdôvodniť vhodnosť vybraných metód, overiť splnenie predpokladov, interpretovať výstupy modelu a štatistických analýz ako aj ich jednotlivé parametre. Na viacerých predmetoch používa literatúru v anglickom jazyku, preto je schopný samostatne a tvorivo pracovať nielen s domácou literatúrou a prezentovať čiastočné výsledky aj v anglickom jazyku. 

Absolvent je schopný samostatne tvorivo využívať nadobudnuté schopnosti pri riešení úloh zameraných na aplikácie v ekonómii a finančníctve, využíva štatistické a vizualizačné metódy pomocou aktuálnych softvérov. Absolvent preukazuje vysoký stupeň samostatnosti pri riešení problémov a projektov z oblasti matematického modelovania a matematickej štatistiky. Pracuje efektívne ako jednotlivec, člen alebo vedúci malého tímu.

Dátový analytik 

Dátový špecialista 

Odborník na dátovú kvalitu 

Štatistik 

Matematik 

Poistný matematik 

Poradca pre poistné riziko 

Konzultant aktuár 

Analytik finančných rizík 

Analytik úverového rizika 

Kvalitár špecialista 

Informácie pre zahraničných uchádzačov

Poradenstvo a podpora pre študentov a uchádzačov so špecifickými potrebami