Profesní přehled

Matematik/matematička

Snímek

Matematici zkoumají a prohlubují stávající matematické teorie za účelem rozšíření lidského poznání a nalezení nových paradigmat v této oblasti. Tyto vědomosti uplatňují při zvládání dosud neřešitelných problémů v oblasti inženýrských a vědeckých projektů. Měřením veličin a využíváním matematických zákonů prokazují jejich proveditelnost.

Trh práce
Více uchazečů než míst v zemi Rakousko a 7 dalších zemí
ELA/EURES 2025
Regulovaná profese
8 zemí
EQF 6–7
Průmysl
Digitální technologie
Vzdělávání
Bakalářský stupeň
43%
Odolnost Skóre · 2026 (Čím vyšší, tím lepší)
Bakalářský stupeň 46% Expozice AI · 2026
Trh práce

Kde je toto povolání žádané

Nahlášený nedostatek a přebytek pracovních sil, podle roku. Zveřejňuje se pro skupiny povolání, nikoli pro jednotlivé pracovní pozice.

Čísla se týkají skupiny Specialisté v oblasti vědy a techniky — 274 povolání včetně tohoto.

4 z 10 s nedostatkem20252 z 4 regulovaných29 z 30 roste3.9Mvolná místa do roku 2035

Nedostatek: Dánsko, Itálie, Lucembursko, Nizozemsko.

Nejdéle trvající nedostatek: Lucembursko, 3 roky.

Tam, kde je povolání regulované, by vaše kvalifikace musela být formálně uznána, než byste je mohli vykonávat.

Vyberte území na mapě a zobrazí se jeho čísla.

O tomto zdroji›

Zdroj: ELA/EURES, nedostatek a přebytek pracovních sil. Údaje se zveřejňují na úrovni skupiny povolání a pokrývají Evropu. Vydání se liší uspořádáním přílohy i rozsahem zemí, takže rozdíl mezi roky neznamená vždy, že se trh práce změnil. Země v šedé nebyly nahlášeny, což není totéž jako být v rovnováze.

Co tato slova znamenají

Čtyři věci, které tato část uvádí

Nahlášená poptávka
Nahlášená poptávka vyjadřuje, zda zaměstnavatelé uvádějí, že pro tuto práci potřebují lidi — jde o posouzení zveřejněné národním orgánem nebo orgánem EU, nikoli o počet.
Kterým směrem míří
Kterým směrem míří vyjadřuje, kterým směrem se podle oficiální prognózy v příštích letech pravděpodobně vydá zaměstnanost v této práci.
Volná místa
Volná místa přibližně ukazují, kolik pracovních míst vzniká v důsledku růstu a odchodů lidí z této práce.
Obvyklá odměna
Obvyklá odměna vyjadřuje, kolik lidé v této práci obvykle vydělávají, pokud to zdroj zveřejňuje. Prázdné pole neznamená, že je práce neplacená; znamená, že pro dané místo tuto hodnotu nikdo nezveřejňuje.

Údaj se neuvádí, pokud ho pro dané místo nikdo nezveřejňuje, místo aby se zobrazila nula.

Kterým směrem se trh přiklání ve váš prospěch

Ve váš prospěch
Volných míst je více než uchazečů — zaměstnavatelé o kandidáty soutěží.
Vyrovnané
Volná místa a uchazeči jsou zhruba v rovnováze.
Konkurenční
Uchazečů je více než volných míst — počítejte s konkurencí.
Rozporuplné údaje
Zdroje se neshodují, nebo v téže skupině povolání je někde nedostatek a jinde přebytek.

Každý zdroj vede k jednomu ze čtyř označení: Ve váš prospěch, Vyrovnané, Konkurenční nebo Rozporuplné údaje, takže se stačí naučit jediný soubor označení. Liší se podklady, které jsou uvedeny pod každým označením — jde buď o změřený poměr volných míst k uchazečům o zaměstnání, nebo o posouzení zveřejněné národním orgánem.

Jak si tato práce vede ve srovnání s jinými pracemi ve stejné zemi

Silná
Mezi nejsilnějšími v zemi that country
Dobrá
Silnější než většina povolání v zemi that country
Smíšená
Zhruba obvyklá pro zemi that country
Slabá
Slabší než většina povolání v zemi that country

Jde o pořadí v rámci jedné země, nikoli o skóre, které lze přenášet přes hranice — evidence za dvě země zahrnuje různé lidi, takže stejné číslo znamená v každé zemi něco jiného. Proto také může práce patřit v zemi do kategorie Silná a přesto se zobrazovat jako Konkurenční: vede v trhu, který je celkově přeplněný.

Odkud tyto údaje pocházejí

Každý údaj zveřejňuje národní statistický úřad, veřejná služba zaměstnanosti nebo orgán EU a každá karta uvádí jeho zdroj i období, které pokrývá. Údaje za některá místa se shromažďují měsíčně, jinde se vyhodnocují jednou nebo dvakrát ročně, takže dvě místa na stejné mapě mohou popisovat různé okamžiky — datum je vždy uvedeno.

Nic z toho nepředpovídá šance jednoho člověka. Popisuje to trh.

Nahlášená poptávka · Obvyklá odměna · Kterým směrem míří (Česko, Slovensko, Německo, Rakousko, Polsko, Nizozemsko)
Nahlášená poptávka · Obvyklá odměna · Kterým směrem míří
Nahlášená poptávka Obvyklá odměna Kterým směrem míří
Česko Nenahlášeno — +50,3% 2023–2035 · Cedefop 2026 *
Slovensko Nahlášen nedostatek ELA/EURES 2024 * — +24,3% 2023–2035 · Cedefop 2026 *
Německo Nahlášen přebytek ELA/EURES 2025 * — +2,6% 2023–2035 · Cedefop 2026 *
Rakousko Nahlášen přebytek ELA/EURES 2025 * — +40,1% 2023–2035 · Cedefop 2026 *
Polsko Nenahlášeno — +22,1% 2023–2035 · Cedefop 2026 *
Nizozemsko Nahlášen nedostatek ELA/EURES 2025 * — +28,8% 2023–2035 · Cedefop 2026 *

* Zveřejňuje se pro skupiny povolání, nikoli pro jednotlivé pracovní pozice.

Poskytujete kariérní poradenství studentům, klientům nebo zaměstnancům? Využijte tato data o povolání ve své organizaci.

NexFuture™

Budoucí perspektiva pro matematik/matematička

The outlook for matematik/matematička reflects a balanced mix of automation exposure and durable, human-led work.

Jak se tyto výsledky počítají?

Index odolnosti (0–100) odhaduje, jak strukturálně chráněno je toto povolání před automatizací a narušením AI na základě analýzy na úrovni úkolů. Vyšší skóre znamená více úkolů náročných na lidský úsudek. Expozice AI ukazuje odhadované procento pracovních hodin, které by mohly být ovlivněny současnými možnostmi AI. Jedná se o strukturální ukazatele odvozené z modelu, nikoli předpovědi individuální jistoty zaměstnání.

Hrajte na budoucnost
Jak by se mohlo matematik/matematička změnit s rostoucím zaváděním umělé inteligence?

Tato role se bude pravděpodobně postupně měnit, AI bude podporovat vybrané úkoly, spíše než nahrazovat celé povolání.

Významná transformace na úrovni úkolů se odhaduje za 13 let (kolem roku 2039) v rámci vybraného scénáře „Očekávané“.
~40%
Odolnost
Riziko automatizace
EXP~50%
Lidská hrana
MOAT~45%

Ilustrativní scénář založený na automatizovatelnosti úkolů — nikoli předpověď. Hodnoty se zaokrouhlují, čím dále do budoucna se díváte.

2026
2033
2044
Rychlost přijetí AI:

Odhad založený na modelu. Použijte jej jako plánovací signál, nikoli jako záruku.

Jak může AI změnit tuto roli

Deterministická, na modelu založená interpretace signálů aktuální role – není zárukou nahrazení.

43% Vlastněno lidmi

Co ještě záleží na lidech

  • udržovat profesní kontakty ve výzkumu a v profesním prostředí
  • hodnotit činnosti výzkumu
  • spravovat práva duševního vlastnictví
Lidská výhoda Aby jste zůstali vpředu v této roli, zaměřte se na algebra a číselné řady. Tyto dovednosti zaměřené na člověka jsou nejobtížněji replikovatelné pro AI v příštích 20 let.
20% Asistujte

Kde se AI může stát druhým pilotem

  • spravovat veřejně přístupné publikace
  • prokázat odborné znalosti
  • spravovat nalezitelná, přístupná, interoperabilní a opakovaně použitelná data
46% automatizovat

Úkoly nejvíce vystavené automatizaci

  • syntetizovat informace
  • žádat o financování výzkumu
  • provádět analytické matematické výpočty
Podrobná analýza

Životní funkce a AI vektory

vektory expozice AI

0-100%
AI / strojové učení 20%

Expozice vůči analýze podporované AI, rozpoznávání vzorů a úlohám prediktivního modelování

Generativní AI 11%

Expozice vůči generování obsahu, kreativnímu zvýšení a nástrojům velkých jazykových modelů

Kognitivní software 1%

Expozice vůči automatizaci pracovního toku, softwaru na podporu rozhodování a digitalizaci procesů

Robotická a fyzikální automatizace 0%

Expozice vůči fyzické automatizaci, robotice a senzorem řízenému posunu úloh

Technické detaily
Metodologie: NexFuture v3.0 Zdroje: O*NET® 30.3, ESCO v1.2.1 Aktualizováno: říjen 2026

NexFuture v3.0 odhaduje expozici automatizaci přímo ze základních skupin dovedností ESCO, vážených podle objemu dovedností a kalibrovaných podle expertních kotev. Skóre jsou pravděpodobnostní odhady, nikoli záruky. Úplné podrobnosti naleznete v metodickém dokumentu NexFuture.

Měří vystavení automatizaci. Neměří mzdu, poptávku ani počet pracovních míst ve vašem okolí.

Den v životě

Co lidé v této roli obvykle dělají

Digitální technologie

Den v životě

Typický den jako matematik/matematička

09
09:00 · ráno
spravovat práva duševního vlastnictví
Zabývat se soukromými právy na ochranu duševního vlastnictví proti jeho nezákonnému porušování.
10
10:30 · Dopoledne
vyvinout software s otevřeným zdrojovým kódem
Vytvořit a provozovat software s otevřeným zdrojovým kódem. Znát hlavní modely softwaru s otevřeným zdrojovým kódem, režimy licencí a postupy kódování, které se běžně používají při tvorbě softwaru s otevřeným zdrojovým kódem.
12
12:00 · poledne
hodnotit činnosti výzkumu
Hodnotit pokrok, dopad a výsledky výzkumu výzkumných pracovníků.
14
14:00 · odpoledne
hovořit různými jazyky
Ovládat cizí jazyky a být schopen komunikovat v jednom nebo více cizích jazycích.
15
15:30 · Pozdě odpoledne
komunikovat o vědeckých poznatcích
Komunikovat o vědeckých poznatcích s nevědeckým publikem, včetně široké veřejnosti. Přizpůsobit sdělování vědeckých pojmů, debat, poznatků publiku s využitím různých metod pro různé cílové skupiny, včetně vizuálních prezentací.
17
17:00 · Zábal
podporovat předávání znalostí
Podporovat rozsáhlou osvětu o procesech zhodnocení znalostí, jejichž účelem je maximalizovat obousměrný tok technologie, duševního vlastnictví, odborných znalostí a schopností mezi výzkumnou základnou a průmyslem nebo veřejným sektorem.

Pořadí úkolů je ilustrativní. Jednotlivé dny se liší.

Dovednosti a znalosti

Co potřebujete k této práci

Dovednosti, znalosti a nástroje, které tato role vyžaduje — a rysy a přínosy, které s ní souvisejí.

Základní dovednosti
provádět akademický výzkum nebo průzkum trhu
  • spravovat nalezitelná, přístupná, interoperabilní a opakovaně použitelná data

    Vytvářet, popisovat, ukládat, uchovávat a (znovu) používat vědecké údaje na základě zásad FAIR (Findable, Accessible, Interoperable, and Reusable - nalezitelnost, přístupnost, interoperabilita a opětovné použití) tak, aby údaje byly co nejotevřenější a podle potřeby uzavřené.

  • provádět vědecký výzkum

    Získat, korigovat nebo zlepšit znalosti o jevech pomocí vědeckých metod a technik na základě empirických nebo měřitelných pozorování.

  • uplatňovat vědecké metody

    Uplatňovat vědecké metody a techniky k vyšetřování fenoménu, a to získáním nových poznatků nebo opravou a integrací předchozích znalostí.

  • provádět kvantitativní výzkum

    Provádět systematické empirické vyšetření pozorovatelných jevů pomocí statistických, matematických nebo počítačových technik.

  • uplatňovat zásady etiky výzkumu a vědecké integrity při výzkumných činnostech

    Uplatňovat základní etické zásady a právní předpisy při vědeckém výzkumu, a to včetně otázek integrity výzkumu. Provádět, přezkoumat nebo nahlásit výzkum a vyhnout se pochybení, jako je vymýšlení údajů, falsifikace a plagiátorství.

  • podpořit otevřené inovace ve výzkumu

    Podporovat integrovanou spolupráci, kdy různé zúčastněné strany spoluvytvářejí inovace, jež jsou založeny na společných hodnotách.

  • začlenit genderový aspekt do výzkumu

    Zohlednit v rámci celého výzkumného procesu biologické vlastnosti a vyvíjející se sociální a kulturní aspekty žen a mužů (gender).

  • studovat vztahy mezi veličinami

    Používat čísla a symboly ke zkoumání souvislostí mezi veličinami, rozsahy a formami.

  • provádět mezioborový výzkum

    Používat výsledky výzkumu a data napříč oborovými a funkčními hranicemi.

  • podpořit zapojení veřejnosti do výzkumu

    Zapojit občany do vědeckých a výzkumných činností a podporovat jejich přínos z hlediska znalostí, stráveného času nebo investovaných prostředků.

psát technické nebo vědecké texty
  • vypracovávat vědecké nebo akademické články a technickou dokumentaci

    Vypracovávat a upravovat vědecké, akademické nebo technické texty týkající se různých témat.

  • šířit výsledky v rámci vědecké obce

    Zveřejnit vědecké výsledky jakýmikoliv vhodnými prostředky, včetně konferencí, seminářů, kolokvií a vědeckých publikací.

  • publikovat akademický výzkum

    Provádět ve svém oboru akademický výzkum na vysoké škole nebo samostatně, a publikovat jeho výsledky v knihách nebo akademických časopisech s cílem přispět k oboru a dosáhnout osobního akademického uznání.

  • psát vědecké publikace

    Prezentovat hypotézu, zjištění a závěry vědeckého výzkumu ve své oblasti odbornosti v odborných publikacích.

prezentovat informace z výzkumu nebo technické informace
  • sdělovat matematické informace

    Používat matematické symboly, jazyk a nástroje pro prezentaci informací, nápadů a procesů.

  • komunikovat o vědeckých poznatcích

    Komunikovat o vědeckých poznatcích s nevědeckým publikem, včetně široké veřejnosti. Přizpůsobit sdělování vědeckých pojmů, debat, poznatků publiku s využitím různých metod pro různé cílové skupiny, včetně vizuálních prezentací.

vypracovávat řešení
  • řešit problémy

    Řešit problémy, které vznikají při plánování, stanovování priorit, organizaci, řízení/usnadňování činnosti a hodnocení výkonů. Využívat systematické postupy shromažďování, analýzy a syntézy informací k hodnocení stávající praxe a vytváření nových poznatků vyplývajících z této praxe.

spravovat informace
  • spravovat výzkumná data

    Získávat a analyzovat vědecká data prostřednictvím kvalitativních a kvantitativních výzkumných metod. Ukládat data do výzkumných databází a uchovávat je. Podporovat opětovné využívání vědeckých dat a být obeznámen se zásadami správy otevřených dat.

spolupracovat s ostatními
  • udržovat profesní kontakty ve výzkumu a v profesním prostředí

    Ctít vzájemnou soudržnost mezi spolupracovníky a kolegialitu. Poslouchat, poskytovat a přijímat zpětnou vazbu a vnímat ostatní a reagovat na ně. To rovněž zahrnuje dohled nad zaměstnanci a jejich vedení v pracovním prostředí.

programovat počítačové systémy
  • vyvinout software s otevřeným zdrojovým kódem

    Vytvořit a provozovat software s otevřeným zdrojovým kódem. Znát hlavní modely softwaru s otevřeným zdrojovým kódem, režimy licencí a postupy kódování, které se běžně používají při tvorbě softwaru s otevřeným zdrojovým kódem.

používat cizí jazyky
  • hovořit různými jazyky

    Ovládat cizí jazyky a být schopen komunikovat v jednom nebo více cizích jazycích.

provádět výpočty
  • provádět analytické matematické výpočty

    Používat matematické metody a využívat výpočetní techniku k provádění analýz a hledání řešení konkrétních problémů.

poskytovat zpětnou vazbu
  • hodnotit činnosti výzkumu

    Hodnotit pokrok, dopad a výsledky výzkumu výzkumných pracovníků.

Oblasti znalostí & Software a technologie
Oblasti znalostí
  • kvantová výpočetní technika

    Odvětví informatiky, které se řídí principy kvantové teorie. Využívá subatomární částice, které mohou existovat ve více než jednom stavu díky kvantovým bitům neboli qubitům.

  • matematická ekonomie

    Interdisciplinární obor mezi matematickými metodami a ekonomií, který se zabývá využitím matematických principů k vytvoření modelů pro ekonomickou teorii, z nichž lze vyvozovat závěry podle matematické logiky.

Meziodvětvové dovednosti
  • algebra
  • číselné řady
  • matematické modelování
  • matematika
  • metodologie vědeckého výzkumu
  • Simulace Monte Carlo
  • statistika
  • vědecké modelování
Software a technologie
Structured query language SQLSASPythonRThe MathWorks MATLABIBM SPSS StatisticsSalesforce softwareMicrosoft Visual BasicExtensible markup language XMLC++Hypertext markup language HTMLTableauOracle JavaJavaScriptCAtlassian JIRAPerlPHPMySQLC#Cascading style sheets CSSMicrosoft Visual StudioMinitabStataCorp StataFormula translation/translator FORTRANWolfram Research MathematicaMathsoft MathcadData visualization softwareInsightful S-PLUSMaplesoft MapleVersion control softwareWeb server softwareSTATISTICAUser interface design softwareAptech Systems GAUSSSystat Software SigmaPlotAnalyse-itChatbot softwareObject oriented development environment softwarePerforce software
Klíčové vlastnosti, které potřebujete
Analytické myšlení Uznání Rozmanitost Integrita Inovace Úspěch/Snaha Úspěch Nezávislost Spolehlivost Tolerance ke stresu Spolupráce Přizpůsobivost/Flexibilita Sebekontrola Vedení Zájem o druhé Sociální orientace
Klíčové odměny, které můžete očekávat
ÚspěchPracovní podmí…UznáníVztahyPodporaNezávislost
Jak se kvalifikovat

Matematik: jak získat kvalifikaci a kde studovat

Co je obvykle potřeba ke kvalifikaci: úroveň vzdělání, kde se jedná o regulované povolání a kde studovat.

Typická úroveň vzdělání

Bakalářský stupeň

Regulovaná profese

Podle záznamů regulováno v 8 zemích. Minimální EQF 6–7 v závislosti na zemi.

Dánsko · EQF 6 Polsko · EQF 6 Švédsko · EQF 6 Slovensko · EQF 6 Švýcarsko · EQF 7 Španělsko · EQF 7 Itálie · EQF 7 Slovinsko · EQF 7

Odráží databázi regulovaných profesí EU. Nejedná se o právní poradenství – ověřte si požadavky u příslušného vnitrostátního orgánu, než se na něj budete spoléhat při rozhodování o kariéře nebo přistěhovalectví.

Kde studovat

1 268 studijních programů v 27 zemích nabízí výuku základních dovedností pro toto povolání. Navíc 161 krátkých kurzů, z nichž každý rozvíjí jednu dovednost.

Několik příkladů vyučovaných v jazyce této stránky:

Diplom Statistics and Data Science

Prague University of Economics and Business · Česko

EQF 7 Zdroj 1
Diplom Aplikovaná matematika

University of South Bohemia in České Budějovice · Česko

EQF 6 Zdroj 1
Zdroje
  1. 1. Source: Study in Czechia, Czech National Agency for International Education and Research (studyin.gov.cz).
Kariérní postup

Cesty růstu a podobné role

Prozkoumejte typické cesty kariérního postupu, související dovednosti a podobné role a naplánujte si další přechod.

Kariérní krajina

Kam se vejde matematik/matematička?

Tato role
matematik/matematička Tato role

Skóre podobnosti založené na překrývání dovedností z dat ESCO.

Pro organizace

Data na této stránce ve službách vašich studentů, klientů a zaměstnanců.

Běžné otázky

Často kladené otázky

Jaké typy projektů mohou matematici/matematičky řešit?
Matematici/matematičky se mohou podílet na široké škále projektů, například vývoji algoritmů pro umělou inteligenci, modelování finančních trhů, optimalizaci logistiky, analýze dat v medicíně nebo vývoji nových materiálů.
Jaké dovednosti jsou pro tuto pozici nejdůležitější?
Kromě hlubokých znalostí matematiky je klíčové mít analytické myšlení, schopnost řešit problémy, kreativitu, logické uvažování a schopnost efektivně komunikovat a spolupracovat s ostatními odborníky.
Kde matematici/matematičky nejčastěji pracují?
Většina matematiků/matematiček pracuje jako zaměstnanci ve výzkumných institucích, univerzitách, průmyslových podnicích (zejména v oblasti IT, financí, strojírenství) a státní správě.
Matematik/Matematička — je v Evropě nedostatek?
Ne. Ve vydání ELA/EURES z roku 2025 byl přebytek nahlášen v 6 z 9 evropských zemí, které tuto skupinu povolání hodnotily: Rakousko, Bulharsko, Německo, Řecko a dalších 2. 3 nahlásily nedostatek. Tato hodnocení se zveřejňují za skupiny povolání, nikoli za jednotlivé názvy pozic.
Matematik/Matematička — kolik se za to platí ve Spojených státech?
121 680 dolarů ročně v mediánu, k 2025-05. Mediány jednotlivých států se pohybují od 65 510 do 162 280 dolarů. Zdroj: US Bureau of Labor Statistics. Údaj se týká Spojených států a není projekcí pro Evropu.
Matematik/Matematička — jde o regulované povolání?
Je uvedeno jako regulované povolání v 8 evropských zemích: Španělsko, Švédsko, Polsko, Dánsko a dalších 4. Nejnižší požadovaná úroveň kvalifikace mezi nimi je ERK 6. Tam, kde je povolání regulované, musí být kvalifikace získaná jinde formálně uznána, než je možné je vykonávat. Zdroj: databáze regulovaných povolání EU.

Zdroje: ESCO O*NET ELA/EURES Cedefop BLS Data aktualizována 3. října 2026 O našich datech