Данас, вероватноћа и статистика играју важну улогу у доношењу одлука различитог типа, а самим тим и у свим слојевима живота. Поред разних статистичких испитивања јавног мњења с циљем унапређења услуга, важно је напоменути да иза “паметних” производа, који “уче” од људи, стоје различити статистички модели. Зато усавршавањем вештина на овом пољу и студенти овог смера постају важна карика у 4. индустријској револуцији.

У току прве две године основних студија студенти слушају основне математичке и рачунарске предмете који су важни за даље савладавање градива. Поред тога, на курсу Увод у вероватноћу стичу јасну слику о томе шта је то вероватносни модел, како му треба приступити и друга основна знања из теорије вероватноће. На курсу Увод у статистику студенти стичу основна знања о статистичким моделима и како одабрати прави у конкретној ситуацији и како извршити основну статистичку анализу. Кроз мноштво примера из стварног живота студенти се упознају са могућностима запослења које им досадашње и будуће знање омогућава.

Трећа и четврта година су углавном посвећени стручним предметима. Предмети попут Теорије вероватноће, Случајних процеса и Математичке статистике су теоријски оријентисани и студентима омогућују дубоко разумевање практичних примена са којима се упознају на предметима попут Анализа временских серија, Елементи актурске математике, Елементи финансијске математике, Линеарни статистички модели, Теорија информације, Теорија узорака. Поред ових предмета, кроз практичне предмете Статистички софтвер 1, Статистички софтвер 2, Статистички софтвер 3 и Статистички софтвер 4, студенти стичу рутину рада у програмском језику R и другим програмским алатима.

Кроз самосталне пројекте студенти стичу праксу рада с реалним подацима која им је јако важна приликом првог запослења. Након завршеног модула статистика, актуарска и финансијска математика студенти су обучени да праве, софтверски имплементирају и примењују разне математичке моделе. То им отвара врата свих компанија које раде са подацима (банке, осигуравајућа друштва, ревизорске куће, ИТ компаније, фармацеутске куће…). Поред тога стечена теоријска знања су довољна за наставак научне каријере. Области којима се баве чланови катедре су актуелне и пружају пуно могућности за научно-истраживачки рад.

Данас, вероватноћа и статистика играју важну улогу у доношењу одлука различитог типа, а самим тим и у свим слојевима живота. Поред разних статистичких испитивања јавног мњења с циљем унапређења услуга, важно је напоменути да иза “паметних” производа, који “уче” од људи, стоје различити статистички модели. Зато усавршавањем вештина на овом пољу и студенти овог смера постају важна карика у 4. индустријској револуцији.

У току прве две године основних студија студенти слушају основне математичке и рачунарске предмете који су важни за даље савладавање градива. Поред тога, на курсу Увод у вероватноћу стичу јасну слику о томе шта је то вероватносни модел, како му треба приступити и друга основна знања из теорије вероватноће. На курсу Увод у статистику студенти стичу основна знања о статистичким моделима и како одабрати прави у конкретној ситуацији и како извршити основну статистичку анализу. Кроз мноштво примера из стварног живота студенти се упознају са могућностима запослења које им досадашње и будуће знање омогућава.

Трећа и четврта година су углавном посвећени стручним предметима. Предмети попут Теорије вероватноће, Случајних процеса и Математичке статистике су теоријски оријентисани и студентима омогућују дубоко разумевање практичних примена са којима се упознају на предметима попут Анализа временских серија, Елементи актурске математике, Елементи финансијске математике, Линеарни статистички модели, Теорија информације, Теорија узорака. Поред ових предмета, кроз практичне предмете Статистички софтвер 1, Статистички софтвер 2, Статистички софтвер 3 и Статистички софтвер 4, студенти стичу рутину рада у програмском језику R и другим програмским алатима.

Кроз самосталне пројекте студенти стичу праксу рада с реалним подацима која им је јако важна приликом првог запослења. Након завршеног модула статистика, актуарска и финансијска математика студенти су обучени да праве, софтверски имплементирају и примењују разне математичке моделе. То им отвара врата свих компанија које раде са подацима (банке, осигуравајућа друштва, ревизорске куће, ИТ компаније, фармацеутске куће…). Поред тога стечена теоријска знања су довољна за наставак научне каријере. Области којима се баве чланови катедре су актуелне и пружају пуно могућности за научно-истраживачки рад.