Cílem této magisterské práce je poskytnout studentům či absolventům oboru čínská filologie slovníček sestávající celkem z 1 215 odborných technických termínů používaných v praxi, jež byly sesbírány ve třech strojírenských firmách. Ten mohou využít jako výukový materiál k samostudiu, při překladu neznámého textu technického charakteru či jako příručku při vstupu do praxe samotné. Při utváření seznamu slovní zásoby jsme brali v potaz lexikografická pravidla stejná jako při tvorbě slovníku, tudíž jsme se v této práci nejprve seznámili s teoretickou stránkou tvoření slovníků, s pojmy mikrostruktura a makrostruktura a také jsme stanovili profil typického uživatele slovníku. V druhé části práce jsme provedli frekvenční analýzu, při které jsme nejdříve zadali všechna slova, fráze a výrazy z utvořeného seznamu do internetových vyhledávačů Google a Baidu a také do čínského jazykového korpusu CCL Beijing. Počty výskytů na internetu nám pomohly zejména při určování pořadí více čínských ekvivalentů pro jeden český výraz. Na základě získaných dat jsme provedli porovnání mezi jednotlivými vyhledávači a korpusem.The aim of this thesis is to provide the Chinese philology students or graduates with the glossary containing altogether 1 215 technical terms used in practice. This set of vocabulary was collected in three different mechanical engineering companies during the internships of the author. The final version of this lexical database could be used as a self-study material, as a helping guide for doing technical text translations or as a sort of manual for preparing oneself before entering the working life. When building the vocabulary book we took into consideration the same lexicographical rules as are required for making a dictionary. Hence we went through the lexicographical terminology including microstructure and macrostructure of the dictionary and we defined the typical user of our vocabulary list too. In the second part of this paper, we carried out a frequency analysis where we put all the gained vocabulary into Google and Baidu web search engines and then into the Chinese language corpus Bejing CCL as well. The number of occurences on the Internet helped us determine the order of several Chinese equivalents refering to the same Czech lemma. On the basis of the data gained we made several comparisons among both web search engines and the corpus.