Statistik: 8 Bildungsangebote in Österreich

Allgemeine Informationen zum Statistik-Studium

In der Fachrichtung Statistik gibt es zahlreiche Studienmöglichkeiten. Es werden sowohl Bachelor- als auch Master-Studiengänge sowie Weiterbildungen angeboten. Das Statistik-Bachelorstudium hat eine Regelstudienzeit von sechs Semestern und schließt mit dem akademischen Grad Bachelor of Science (B.Sc.) ab. Das Masterstudium nimmt regulär vier Semester in Anspruch und verleiht den Abschluss Magister/Magistra der Sozial- und Wirtschaftswissenschaften (Mag.rer.soc.oec). Generell ist das Bachelorstudium oder Masterstudium in Vollzeit zu absolvieren, einige Hochschulen bieten aber ebenso Studiengänge bzw. Fernstudiengänge an, die ein berufsbegleitendes Studieren ermöglichen. Weitere Bildungsangebote im Fachbereich schließen nach ungefähr vier bis sechs Semestern ab und setzen sich mit allgemeinen statistischen Grundkenntnissen auseinander. Nach Abschluss erhalten Absolventen und Absolventinnen zumeist ein Zertifikat.

Studierende können sich im Bachelorstudium entweder allgemein mit der Statistik befassen oder einen Studiengang wählen, der sich auf einen gewissen Bereich spezialisiert. So stehen mitunter Bildungsangebote zur Auswahl, die sich auf Statistik und Data Science konzentrieren oder ihren Fokus auf die Wirtschaftsmathematik legen. Nach Absolvierung des Bachelorstudiums haben Studierende die Möglichkeit, sich auch im Masterstudium mit der klassischen Statistik zu befassen. Zudem stehen aufbauende Studienmöglichkeiten zur Auswahl, wie z.B. (Internationale) Betriebswirtschaft, Data Science, Banking and Finance oder Business Analytics.

Studieninhalte und Fächer im Statistik-Studium

Ein Studium mit Schwerpunkt auf Statistik lehrt eine Vielzahl an Inhalten, die sich allerdings, je nach Hochschule und gewählter Studienrichtung, in Nuancen voneinander unterscheiden können. Das Studium lehrt mitunter Kenntnisse und Kompetenzen in den Disziplinen Mathematik, Informatik oder Sozialwissenschaften. Des Weiteren beschäftigt es sich mit dem Erstellen und Auswerten von Daten, Prognosen und statistischen Analysen. Generell sind folgende Themenbereiche Teil des Studienplans:

• Lineare Algebra
• Analysis
• Finanzmathematik
• Versicherungsmathematik
• Wahrscheinlichkeitsrechnung
• Inferenzstatistik
• Stochastik
• Ökonometrie
• Biometrie
• Mathematische Statistik

Auch die Fächer Software und Computational Statistics, Data Analysis oder Biostatistik und Bioinformatik können Teil des Studiums sein. Zumeist überwiegt in dieser Studienrichtung der theoretische Teil. Allerdings besteht die Möglichkeit, sich im Rahmen des Studiums schwerpunktmäßig mit dem Programmieren oder mit statistischer Software zu beschäftigen, wodurch Studierende theoretisches Wissen in der Praxis erproben und vertiefen können.

Berufsfelder und Tätigkeitsbereiche nach dem Studium

Absolventen und Absolventinnen des Statistik-Studiums sehen einem vielfältigen Berufsfeld entgegen. Mit ihren Fähigkeiten und Kompetenzen haben sie als Statistiker/-innen die besten Voraussetzungen und sind in zahlreichen Branchen sehr gefragt. Für Banken oder Versicherungen hat die Statistik eine große Bedeutung. Auch das Gesundheitswesen oder die Medizin und Biometrie sind beliebte berufliche Perspektiven für Absolventen und Absolventinnen. Diese können zudem in Ministerien oder Ämtern tätig werden. Die Industrie, Pharmaforschung oder die Markt- und Meinungsforschung sind laufend auf der Suche nach qualifizierten Personen. 

Beliebte Arbeitsplätze bei Absolventen und Absolventinnen sind ebenso das Qualitätsmanagement bzw. die Qualitätssicherung, die Öffentliche Verwaltung, die Naturwissenschaften, Umweltwissenschaften oder Sozialwissenschaften. Des Weiteren arbeiten Absolventen und Absolventinnen häufig mit Fachpersonen aus wissenschaftlichen Disziplinen, z.B. aus der Informatik, Mathematik oder Physik, zusammen. Eine weitere berufliche Perspektive für Statistiker/-innen ist die Selbstständigkeit, u.a. als Gutachter/in oder Berater/in. 

Fähigkeiten und Voraussetzungen für Studium und Beruf

• Logische und abstrakte Denkweise
• Problemlösungsorientierter Arbeitsstil
• Freude am Umgang mit Daten
• Mathematische Kompetenzen
• Teamfähigkeit

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