Matematičar/matematičarka
Brz pregled
Matematičari proučavaju i produbljuju postojeće matematičke teorije kako bi proširili znanje i pronašli nove paradigme u tom području. Ta znanja mogu primjenjivati na izazove u inženjerskim i znanstvenim projektima kako bi se osiguralo da se mjerenjima, količinama i matematičkim zakonima dokaže njihova održivost.
Rad matematičara/matematičarke uključuje dubinsko proučavanje i razvoj matematičkih teorija, modela i algoritama. Primjenjujete ta znanja kako biste rješavali složene probleme u različitim područjima, od inženjerstva i znanosti do financija i računarstva. Dnevno ćete se baviti analizom podataka, razvojem matematičkih modela, provjerom izvedivosti rješenja i suradnjom s drugim stručnjacima na projektima.
- • Istraživanje i razvoj novih matematičkih teorija i modela.
- • Primjena matematičkih znanja na rješavanje praktičnih problema u različitim industrijama.
- • Analiza podataka i stvaranje matematičkih modela za simulaciju i predviđanje.
Gdje se traži ovo zanimanje
Prijavljeni manjak i višak radne snage, po godinama. Objavljuje se za skupine zanimanja, ne za pojedinačne nazive radnih mjesta.
Brojke obuhvaćaju Znanstvenici/znanstvenice,, inženjeri/inženjerke i stručnjaci/stručnjakinje — 274 zanimanja, uključujući ovo.
Manjak: Danska, Italija, Luksemburg, Nizozemska.
Najdulji manjak: Luksemburg, 3 godine.
Ondje gdje je zanimanje regulirano, vaša bi kvalifikacija morala biti službeno priznata prije nego što ga možete obavljati.
Odaberite područje na karti kako biste vidjeli njegove podatke.
O ovom izvoru›
Izvor: ELA/EURES, manjak i višak radne snage. Podaci se objavljuju na razini skupine zanimanja i obuhvaćaju Europu. Izdanja se razlikuju po ustroju priloga i po obuhvaćenim zemljama, pa razlika među godinama ne znači uvijek da se tržište rada promijenilo. Zemlje u sivoj nisu prijavljene, što nije isto što i uravnoteženost.
Što ove riječi znače
Četiri stvari koje ovaj odjeljak prikazuje
- Prijavljena potražnja
- Prijavljena potražnja pokazuje navode li poslodavci da im trebaju ljudi za ovo zanimanje — riječ je o procjeni koju objavljuje nacionalno tijelo ili tijelo EU-a, a ne o brojčanom podatku.
- U kojem smjeru ide
- U kojem smjeru ide pokazuje u kojem se smjeru očekuje da će se zaposlenost u ovom zanimanju kretati tijekom sljedećih godina, na temelju službene projekcije.
- Slobodna mjesta
- Slobodna mjesta pokazuju koliko se otprilike otvara radnih mjesta — zbog rasta i zbog ljudi koji napuštaju to zanimanje.
- Uobičajena plaća
- Uobičajena plaća pokazuje koliko ljudi u ovom zanimanju obično zarađuju ondje gdje izvor objavljuje taj podatak. Ako je podatak prazan, to ne znači da se posao ne plaća; znači da ga nitko ne objavljuje za to mjesto.
Mjera se izostavlja kada je nitko ne objavljuje za to mjesto, umjesto da se prikaže kao nula.
Na koju stranu tržište naginje
- U vašu korist
- Više slobodnih mjesta nego tražitelja — poslodavci se natječu za kandidate.
- Uravnoteženo
- Slobodna mjesta i tražitelji približno su izjednačeni.
- Konkurentno
- Više tražitelja nego slobodnih mjesta — očekujte konkurenciju.
- Proturječni podaci
- Izvori se ne slažu ili u istoj skupini zanimanja negdje nedostaje ljudi, a drugdje ih je višak.
Svaki izvor rezultat svrstava u jednu od ove četiri kategorije: U vašu korist, Uravnoteženo, Konkurentno ili Proturječni podaci, pa trebate naučiti samo jedan skup naziva. Razlikuju se dokazi koji stoje iza toga, a oni su navedeni ispod svake kategorije — izmjereni omjer slobodnih mjesta i tražitelja posla ili procjena koju objavljuje nacionalno tijelo.
Kako se ovo zanimanje uspoređuje s drugim zanimanjima u istoj zemlji
- Snažna
- Među najjačima u državi that country
- Dobra
- Jače od većine zanimanja u državi that country
- Mješovita
- Otprilike uobičajeno za državu that country
- Slaba
- Slabije od većine zanimanja u državi that country
Ovo je poredak unutar jedne zemlje, a ne ocjena koju možete uspoređivati preko granica — registri na kojima se podaci temelje u dvjema zemljama obuhvaćaju različite ljude, pa isti broj u svakoj zemlji znači nešto drugo. Zato se zanimanje može ubrajati među najjača u zemlji, a ipak biti označeno kao Konkurentno: predvodi područje na tržištu koje je u cjelini pretrpano.
Odakle dolaze ovi podaci
Svaki podatak objavljuje nacionalni statistički ured, javna služba za zapošljavanje ili tijelo EU-a, a na svakoj je kartici naveden izvor i razdoblje na koje se podatak odnosi. U nekim se mjestima podaci prikupljaju mjesečno, a u drugima se procjenjuju jednom ili dvaput godišnje, pa dva mjesta na istoj karti mogu opisivati različite trenutke — datum je uvijek naveden.
Ništa od ovoga ne predviđa izglede pojedinca. Opisuje tržište.
Prijavljena potražnja · Uobičajena plaća · U kojem smjeru ide (Hrvatska, Slovenija, Austrija, Njemačka, Italija, Irska)
| Prijavljena potražnja | Uobičajena plaća | U kojem smjeru ide | |
|---|---|---|---|
| Hrvatska | Nije prijavljeno | — | +22,9% 2023–2035 · Cedefop 2026 * |
| Slovenija | Nije prijavljeno | — | +25,3% 2023–2035 · Cedefop 2026 * |
| Austrija | Prijavljen višak ELA/EURES 2025 * | — | +40,1% 2023–2035 · Cedefop 2026 * |
| Njemačka | Prijavljen višak ELA/EURES 2025 * | — | +2,6% 2023–2035 · Cedefop 2026 * |
| Italija | Prijavljen manjak ELA/EURES 2025 * | — | +17,7% 2023–2035 · Cedefop 2026 * |
| Irska | Nije prijavljeno | — | +35,5% 2023–2035 · Cedefop 2026 * |
* Objavljuje se za skupine zanimanja, ne za pojedinačne nazive radnih mjesta.
Pružate li karijerno savjetovanje učenicima, klijentima ili zaposlenicima? Upotrijebite ove podatke o zanimanju u svojoj organizaciji.
Budućnost za matematičar/matematičarka
The outlook for matematičar/matematičarka reflects a balanced mix of automation exposure and durable, human-led work.
Kako se računaju ovi rezultati?
Indeks otpornosti (0–100) procjenjuje koliko je ovo zanimanje strukturalno zaštićeno od automatizacije i AI ometanja, temeljen na analizi na razini zadataka. Viši rezultati znače više zadataka koji zahtijevaju ljudsku prosudbu. AI izloženost prikazuje procijenjeni postotak radnih sati koje bi trenutačne AI mogućnosti mogle zahvatiti. Ovo su strukturalni pokazatelji izvedeni iz modela, ne predviđanja o individualnoj sigurnosti posla.
Kako bi se matematičar/matematičarka mogao promijeniti kako usvajanje umjetne inteligencije raste?
Ova će se uloga vjerojatno postupno mijenjati, pri čemu će AI podržavati odabrane zadatke, a ne zamijeniti cijelo zanimanje.
Ilustrativni scenarij na temelju automatizacije zadataka — nije prognoza. Vrijednosti se zaokružuju što gledate dalje unaprijed.
Ova će se uloga vjerojatno postupno mijenjati, pri čemu će AI podržavati odabrane zadatke, a ne zamijeniti cijelo zanimanje.
Ilustrativni scenarij na temelju automatizacije zadataka — nije prognoza. Vrijednosti se zaokružuju što gledate dalje unaprijed.
Procjena na temelju modela. Koristite ga kao signal za planiranje, a ne jamstvo.
Usporedite ovo sa svojim profilom
Kako AI može promijeniti ovu ulogu
Deterministička interpretacija trenutnih signala uloga na temelju modela — nije jamstvo zamjene.
Što još ovisi o ljudima
- Komunicirati na profesionalnoj razini u istraživačkom i poslovnom okruženju.
- ocjenjivati istraživačke aktivnosti
- upravljati pravima intelektualnog vlasništva
Gdje AI može postati kopilot
- upravljati otvorenim publikacijama
- pokazivati stručno znanje u svojem području
- upravljati pristupačnim, interoperabilnim podacima koji se mogu pronaći i ponovno upotrijebiti
Zadaci koji su najviše izloženi automatizaciji
- objedinjavati informacije
- prijavljivati se za financiranje istraživanja
- izvršiti analitičke matematičke izračune
Vitalni znakovi i AI vektori
Vektori izloženosti umjetnoj inteligenciji
0-100%Izloženost AI-podržanoj analizi, prepoznavanju uzoraka i zadacima prediktivnog modeliranja
Izloženost generiranju sadržaja, kreativnom povećanju i alatima velikih jezičnih modela
Izloženost automatizaciji toka rada, softveru za podršku odlučivanju i digitalizaciji procesa
Izloženost fizičkoj automatizaciji, robotici i pomicanju zadataka vođenom senzorima
Tehnički detalji
NexFuture v3.0 procjenjuje izloženost automatizaciji izravno iz ESCO-ovih ključnih skupina vještina, ponderiranu masom vještina i kalibriranu prema stručnim sidrima. Rezultati su vjerojatnosne procjene, ne jamstva. Za potpune pojedinosti pogledajte NexFuture metodološku bijelu knjigu.
Mjeri izloženost automatizaciji. Ne mjeri plaću, potražnju ni koliko poslova postoji u vašoj blizini.
Što ljudi u ovoj ulozi obično rade
Digitalna tehnologija
Tipičan dan kao matematičar/matematičarka
09 09:00 · jutro razvijati softver otvorenog koda
10 10:30 · Sredina jutra upravljati pravima intelektualnog vlasništva
12 12:00 · podne dijeliti i širiti rezultate u znanstvenoj zajednici
14 14:00 · poslijepodne govoriti različite jezike
15 15:30 · Kasno popodne izvršiti analitičke matematičke izračune
17 17:00 · Zaključak Komunicirati na profesionalnoj razini u istraživačkom i poslovnom okruženju.
Redoslijed zadataka je ilustrativan. Pojedini dani variraju.
Što vam je potrebno za ovaj posao
Vještine, znanja i alati koje ova uloga zahtijeva — te osobine i nagrade koje s njom dolaze.
-
upravljati pristupačnim, interoperabilnim podacima koji se mogu pronaći i ponovno upotrijebiti
Izrađivati, opisivati, pohranjivati, čuvati i (ponovno) upotrebljavati znanstvene podatke na temelju načela „FAIR” (pristupačni, interoperabilni podaci koji se mogu pronaći i ponovno upotrijebiti), čime se podaci čine što otvorenijima i zatvorenima prema potrebi.
-
provoditi znanstvena istraživanja
Sudjelovati u osmišljavanju ili stvaranju novih znanja oblikovanjem istraživačkih pitanja, istraživanjem, poboljšanjem ili razvojem koncepata, teorija, modela, tehnika, instrumenata, softvera ili operativnih metoda te korištenjem znanstvenih metoda i tehnika.
-
primjenjivati znanstvene metode
Primjenjivati znanstvene metode i tehnike za istraživanje fenomena, stjecanjem novog znanja ili ispravljanjem i integracijom prethodnog znanja.
-
provesti kvantitativna istraživanja
Provesti sustavnu empirijsku istragu pojava koje se mogu promatrati putem statističkih, matematičkih ili računalnih tehnika.
-
primjenjivati načela istraživačke etike i znanstvenog integriteta u istraživačkim aktivnostima
Primjenjivati temeljna etička načela i zakonodavstvo na znanstvena istraživanja, uključujući pitanja istraživačkog integriteta. Provoditi, preispitivati ili izvještavati o istraživanjima izbjegavajući kršenje tih načela izmišljanjem, krivotvorenjem i plagijatima.
-
promicati otvorene inovacije u istraživanju
Poticati integriranu suradnju u okviru koje različiti dionici zajedno stvaraju inovacije kao zajedničku vrijednost.
-
uključivati rodnu dimenziju u istraživanje
U cijelom istraživačkom procesu uzeti u obzir biološke karakteristike te društvene i kulturne značajke žena i muškaraca koje se mijenjaju (rod).
-
proučavati odnose između količina
Upotrebljavati brojeve i simbole za istraživanje veze između količina, veličina i oblika.
-
provoditi istraživanja u različitim disciplinama
Provoditi istraživanja u različitim područjima i izvan uobičajenih granica djelovanja.
-
promicati sudjelovanje javnosti u istraživanju
Surađivati s javnošću u oblikovanju, provedbi i diseminaciji istraživanja.
-
pisati znanstvene i stručne radove, izrađivati tehničku dokumentaciju
Pisati i uređivati znanstvene, akademske ili tehničke tekstove o različitim temama.
-
dijeliti i širiti rezultate u znanstvenoj zajednici
Objavljivati znanstvene rezultate javnosti svim prikladnim sredstvima, uključujući na konferencijama, radionicama, seminarima i u znanstvenim publikacijama.
-
objavljivati znanstvena istraživanja
Provoditi znanstvena istraživanja u svojem području na visokoj školi, sveučilištu ili samostalno i objavljivati rezultate u knjigama ili znanstvenim i stručnim časopisima kako bi ostvarili znanstveni doprinos i postigli osobnu akademsku akreditaciju.
-
pisati znanstvene publikacije
Prezentirati hipotezu, pronalaske i zaključke znanstvenog istraživanja u vašem stručnom području u profesionalnoj publikaciji.
-
upotrebljavati matematičke informacije
upotrebljavati matematičke simbole, jezik i alate za predstavljanje informacija, ideja i postupaka.
-
komunicirati o znanstvenim rezultatima
Razmjenjivati najnovije spoznaje i entuzijazam za znanost s javnošću, unapređivati poznavanje, uvažavanje i razumijevanje znanosti među građanima, promicati upotrebu znanstvenih rezultata u oblikovanju mišljenja.
-
rješavati probleme
Rješavati probleme koji nastaju planiranjem, određivanjem prioriteta, organiziranjem, usmjeravanjem/olakšavanjem djelovanja i ocjenjivanjem uspješnosti. Koristiti se sustavnim procesima prikupljanja, analize i sintetiziranja informacija radi procjene postojeće prakse i stvaranja novih razumijevanja o praksi.
-
upravljati istraživačkim podacima
Proizvoditi i analizirati znanstvene podatke koji proizlaze iz kvalitativnih i kvantitativnih istraživačkih metoda. Pohranjivati i održavati podatke u istraživačkim bazama podataka. Podupirati ponovnu uporabu znanstvenih podataka i biti upoznat s načelima otvorenog pristupa podacima.
-
Komunicirati na profesionalnoj razini u istraživačkom i poslovnom okruženju.
Odnositi se s poštovanjem prema drugima i biti kolegijalan. Slušati, davati i primati komentare o radu, obazrivo postupati s drugima neovisno o ulozi – to uključuje nadzor nad osobljem i vođenje u profesionalnom okruženju.
-
razvijati softver otvorenog koda
Koristiti i proizvoditi softvera otvorenog koda. Poznavati glavne modele otvorenog koda, sustave licenciranja i prakse kodiranja koje se obično primjenjuju u proizvodnji softvera otvorenog koda.
-
govoriti različite jezike
Savladati strane jezike radi komuniciranja na jednom ili više stranih jezika.
-
izvršiti analitičke matematičke izračune
Primjenjivati matematičke metode i koristiti se tehnologijama izračuna kako bi se provele analize i osmislila rješenja za određene probleme.
-
ocjenjivati istraživačke aktivnosti
Procijeniti napredak, utjecaj i rezultate istraživača u srodnim disciplinama.
kvantno računalstvo
Grana računalstva koja slijedi načela kvantne teorije. Upotrebljava subatomske čestice koje mogu postojati u više od jednog stanja zahvaljujući kvantnim bitovima (qubitima).
matematička ekonomija
Interdisciplinarno područje koje povezuje matematičke metode i ekonomiju i bavi se primjenom načela matematike za konstruiranje modela ekonomske teorije u kojima se zaključci mogu donijeti na temelju matematičke logike.
- algebra
- matematičko modeliranje
- matematika
- metodologija znanstvenog istraživanja
- numerički nizovi
- simulacija Monte Carlo
- statistika
- znanstveno modeliranje
Matematičar: kako steći kvalifikacije i gdje studirati
Što je obično potrebno za kvalifikaciju: razina obrazovanja, gdje je to regulirana profesija i gdje studirati.
Preddiplomski sveučilišni studij
Regulirano u 8 zemalja do sada. Minimalni EQF 6–7, ovisno o zemlji.
Odražava bazu podataka o reguliranim profesijama EU-a. Nije pravni savjet — potvrdite zahtjeve s relevantnim nacionalnim tijelima prije nego što se oslonite na ovo za odluku o karijeri ili imigraciji.
1.268 studijskih programa u zemljama kojih ukupno ima 27 poučava temeljnim vještinama ovog zanimanja. Uz to 161 kratki tečaj koji razvija jednu vještinu.
Putovi rasta i slične uloge
Istražite tipične putove napredovanja u karijeri, srodne vještine i slične uloge kako biste planirali svoj sljedeći prijelaz.
Gdje se uklapa matematičar/matematičarka?
Rezultati sličnosti temeljeni na preklapanju vještina iz ESCO podataka.
Za organizacije
Podaci na ovoj stranici u službi su vaših učenika, klijenata i zaposlenika.
Često postavljana pitanja
Koje su tipične industrije u kojima rade matematičari/matematičarke?
Koji su najvažniji vještini za uspjeh u ovom poslu?
Kako izgleda tipičan radni dan matematičara/matematičarke?
Matematičar/Matematičarka — postoji li manjak u Europi?
Matematičar/Matematičarka — kolika je plaća u Sjedinjenim Državama?
Matematičar/Matematičarka — je li to regulirano zanimanje?
Izvori: ESCO O*NET ELA/EURES Cedefop BLS Podaci ažurirani 3. listopada 2026. O našim podacima