Studium

Statistik ist ein Teilgebiet der Mathematik und beschäftigt sich mit der Sammlung, Organisation, Analyse und Interpretation von Daten. Statistische Methoden erlauben die Quantifizierung von Unsicherheit und werden daher in vielen Gebieten verwendet, um schwierige Entscheidungen in komplexen Situationen zu treffen. Typische Anwendungsgebiete sind Biologie, Medizin, Psychologie, Soziologie, Wirtschaft und Finanz. Weiters sind statistische Methoden die Grundlage der modernen KI.

Interesse und Begabung sind wichtige Faktoren bei der Studienwahl. Wichtig im Fall eines Statistik-Studiums sind ein Interesse am Umgang mit Daten und Software sowie eine gewisse mathematische Begabung. Später, im Berufsleben, wird von den AbsolventInnen Bereitschaft bzw. Fähigkeit zur Teamarbeit mit Fachleuten anderer Disziplinen erwartet.

Wegen der relativ kleinen Zahl an AbsolventInnen einerseits und deren vielseitigen Einsatzmöglichkeiten andererseits sind die Chancen einen passenden Arbeitsplatz zu finden sehr gut. Typische Arbeitgeber sind Markt- und Meinungsforschungsinstitute, Technologiekonzerne und Technologie-StartUps, Finanzunternehmen wie z.B. Banken und Versicherungen, Pharmaunternehmen sowie Hochschulen und Forschungseinrichtungen. Daneben gibt es auch die Möglichkeit einer selbstständigen Beratungs- bzw. Gutachtertätigkeit.

Die AbsolventInnen des Bachelorstudiums Statistik und Data Analytics sind mit den wichtigsten statistischen Konzepten und Methoden sowie deren Anwendungsmöglichkeiten vertraut. Sie sind sowohl für eine einschlägige Berufstätigkeit als auch für ein einschlägiges weiterführendes Masterstudium qualifiziert.

Mit 1. Oktober 2013 sind zwei Erweiterungscurricula im Bereich Statistik mit jeweils 15 ECTS-Punkten in Kraft getreten. Sie sind nicht für StudentInnen der Fakultät für Wirtschaftswissenschaften gedacht.

Das Erweiterungscurriculum Statistik I: Grundlagen wird für StudentInnen mit sehr geringen statistischen Vorkenntnissen empfohlen.

Das Erweiterungscurriculum Statistik II: Inferenz und Data Analytics wird für StudentInnen empfohlen, die bereits grundlegende Kenntnisse der Statistik erworben haben, beispielsweise im Rahmen des Erweiterungscurriculums Statistik I: Grundlagen.

Das aktuelle Curriculum ist mit 1. Oktober 2026 in Kraft getreten.

Die AbsolventInnen des Masterstudiums Statistik und Data Analytics verfügen über vertiefte Kenntnisse der theoretischen Grundlagen und Konzepte der Statistik sowie über Problemlösungskompetenz in angewandten Gebieten wie Ökonometrie, Quantitative Finance, Decision Support und Biometrie.

Das PhD Studium in Statistik und Data Analytics ist Teil der PhD Studiengänge in Wirtschaftswissenschaften und wird am Institut für Statistik und Operations Research ausgerichtet.

Ein Vorläufer dieses Studiums startete bereits 2008 unter dem Namen Abraham Wald PhD in Statistik und Operations Research.

Der Namensgeber Abraham Wald studierte und lehrte zwischen 1927-1938 an der Universität Wien. Seine Arbeiten in Statistischer Entscheidungstheorie und auch in Linearer Optimierung und Ausgleichstheorie waren wegweisend.