Πολλά παιδιά προσπερνούν τα τμήματα Στατιστικής στο μηχανογραφικό, είτε επειδή τα θεωρούν «στεγνά μαθηματικά», είτε επειδή αγνοούν το εύρος των επαγγελματικών της εφαρμογών. Η Στατιστική δεν είναι απλώς μαθηματικά – είναι μια πρακτική τέχνη που μετατρέπει τη γνώση σε πρόβλεψη, και την πρόβλεψη σε στρατηγική και προσφέρει μεγάλη ευελιξία όσον αφορά τη σταδιοδρομία των αποφοίτων.
Συνδυάζεται εύκολα με μεταπτυχιακά σε Οικονομικά, Πληροφορική, Δημόσια Υγεία, Χρηματοοικονομικά, ακόμα και Τεχνητή Νοημοσύνη και Ανάλυση Δεδομένων. Έτσι, λίγο πριν το μηχανογραφικό, αν θέλεις να σπουδάσεις κάτι που έχει νόημα, μέλλον και εφαρμογή σχεδόν παντού, σκέψου τη Στατιστική.
Μπορεί να μη «φωνάζει» όπως άλλες σχολές, αλλά μιλά με δεδομένα – και τα δεδομένα δεν λένε ποτέ ψέματα. Δείτε ποιες επιλογές έχουν πριν υποβάλλουν το μηχανογραφικό, οι απόφοιτοι πανεπιστημιακών τμημάτων όπως τις αναλύει η Βασιλική Κουτρούμπα, Σύμβουλος Σταδιοδρομίας.
► Βάσεις 2025: Οι πρώτες εκτιμήσεις για όλα τα πεδία – Το «μυστικό» για τη σωστή επιλογή σχολής
Τα τμήματα Στατιστικής που θα βρείτε στο Μηχανογραφικό για σπουδές στην Ελλάδα:
Οικονομικό Πανεπιστήμιο Αθηνών (ΟΠΑ) – 13.982 μόρια
- Πανεπιστήμιο Πειραιά – 12.755 μόρια
- Πανεπιστήμιο Αιγαίου – 8.825 μόρια
- Πανεπιστήμιο Δυτικής Μακεδονίας – 7.415 μόρια
Οι σπουδές στα τμήματα Στατιστικής εστιάζουν στην ανάλυση, επεξεργασία και ερμηνεία δεδομένων, καθώς και στην ανάπτυξη μαθηματικών και πιθανολογικών μοντέλων για τη λήψη τεκμηριωμένων αποφάσεων σε ποικίλα πεδία — από τις επιστήμες υγείας και την οικονομία έως την τεχνολογία και το περιβάλλον. Το πρόγραμμα σπουδών περιλαμβάνει βασικά μαθήματα όπως Μαθηματικά, Πιθανότητες, Στατιστική Θεωρία, Ανάλυση Δεδομένων, Στοχαστικές Διαδικασίες, Σειρές Χρόνου και Αναλογιστικά Μαθηματικά, ενώ εμπλουτίζεται με σύγχρονα γνωστικά αντικείμενα όπως Εφαρμοσμένη Στατιστική με Η/Υ, Προγραμματισμός (σε γλώσσες όπως R ή Python), Μηχανική Μάθηση, Εξόρυξη Δεδομένων (Data Mining) και Οικονομετρία. Έμφαση δίνεται τόσο στη θεωρητική κατάρτιση όσο και στην πρακτική εφαρμογή μέσω μελετών περίπτωσης, εργαστηριακών μαθημάτων, ανάλυσης πραγματικών δεδομένων, αλλά και στη χρήση εξειδικευμένων λογισμικών στατιστικής ανάλυσης και εργαλείων επεξεργασίας big data. Οι απόφοιτοι Στατιστικής μπορούν να ακολουθήσουν πολλούς κλάδους, γιατί η στατιστική είναι εργαλείο (και αν διαλέγαμε εργαλείο, αυτό θα ήταν ο ελβετικός σουγιάς).
Ενδεικτικές εξειδικεύσεις για τους αποφοίτους δημιουργούνται σε τομείς όπως:
Data Analysis / Data Science
Οι Data Analysts και Data Scientists επεξεργάζονται μεγάλους όγκους δεδομένων (big data), εξάγουν συμπεράσματα, δημιουργούν dashboards και προβλεπτικά μοντέλα. Χρησιμοποιούν εργαλεία όπως Python, R, SQL, Power BI, Tableau και εφαρμόζουν τεχνικές όπως μηχανική μάθηση (machine learning), εξόρυξη δεδομένων (data mining) και οπτικοποίηση. Οι επαγγελματικές εφαρμογές εκτείνονται σε πληθώρα εταιριών π.χ. εταιρείες τεχνολογίας, τράπεζες, startups, e-commerce, ασφαλιστικές, τηλεπικοινωνίες αλλά και στον δημόσιο τομέα (π.χ. πολιτικές αποφάσεις βάσει δεδομένων).
Βιοστατιστική & Επιδημιολογία
Ιδανική εξειδίκευση για όσους ενδιαφέρονται για τον τομέα της υγείας και της έρευνας. Οι Βιοστατιστικοί σχεδιάζουν και αναλύουν κλινικές μελέτες, ερευνητικά πρωτόκολλα, αξιολογούν φαρμακευτικές θεραπείες, παρακολουθούν την εξάπλωση νοσημάτων και συνεισφέρουν σε κρίσιμες αποφάσεις δημόσιας υγείας. Συνεργάζονται με νοσοκομεία, φαρμακευτικές εταιρείες, ινστιτούτα υγείας και ερευνητικά κέντρα.
Αναλογιστική Επιστήμη
Ο αναλογιστής αξιολογεί ρίσκα, σχεδιάζει ασφαλιστικά προϊόντα, μοντελοποιεί την οικονομική βιωσιμότητα συνταξιοδοτικών προγραμμάτων και εργάζεται σε ασφαλιστικές εταιρείες, χρηματοπιστωτικούς οργανισμούς και εταιρείες διαχείρισης κινδύνου. Η αναλογιστική περιλαμβάνει μαθήματα στατιστικής, πιθανοτήτων, οικονομικών και χρηματοοικονομικής θεωρίας και είναι ένας από τους πιο καλά αμειβομένους κλάδους.
Marketing & Consumer Analytics
Η εφαρμογή της στατιστικής στην κατανόηση του καταναλωτή και του τρόπου με τον οποίο λαμβάνονται αγοραστικές αποφάσεις. Οι ειδικοί σε αυτόν τον τομέα αναλύουν τάσεις, προτιμήσεις, συμπεριφορά πελατών και απόδοση διαφημίσεων και εργάζονται σε εταιρείες marketing, συμβουλευτικές, τμήματα πωλήσεων/προϊόντων, e-commerce κ.ά..
Sports Analytics
Ένας συνεχώς ανερχόμενος κλάδος, ιδανικός για όσους αγαπούν τον αθλητισμό. Περιλαμβάνει τη συλλογή και ανάλυση δεδομένων από αγώνες, παίκτες και ομάδες με στόχο τη βελτιστοποίηση της απόδοσης, τον σχεδιασμό στρατηγικών και την πρόληψη τραυματισμών. Χρησιμοποιείται από επαγγελματικές ομάδες, αθλητικούς οργανισμούς, προπονητές, αθλητικούς επιστήμονες αλλά και στοιχηματικές εταιρείες για την κατασκευή προβλεπτικών μοντέλων.
