Статистика за аналитика на податоци (3+1+1)

1. Општи информации

Оваа програма е дизајнирана да обучи кадар со солидни статистчки познавања со фокус на новопризнаеното поле наука за податоци. Наставната програма ја комбинира ригорозната статистичка теорија со пошироко практично искуство за примена на статистички модели во работа со податоци.Завршенте студенти ќе бидат во голема побарувачка. Се очекува дека поголемиот дел од студентите да се вработат како статистичари, аналитичари и експерти за работа со податоци во рамките на приватните и јавните институции кои обезбедуваат статистички консултации.

Назив на предлагачот: Универзитет „Св. Кирил и Методиј“ во Скопје, Факултет за информатички науки и компјутерско инженерство - ФИНКИ
Назив на студиската програма: Академски студии од втор циклус по Статистика за аналитика на податоци
Научно - истражувачко подрачје: техничко-технолошко / природно математичко
Поле: Информатика / математика
Области: Математичка статистика и операциони истражувања, Процесирање на податоци, Применета математика и математичко моделирање, Програмирање, Вештачка интелегенција, Алгоритми, Обработка на информации.
Вредноста на постдипломските студии изнесува 120 ЕКТС кредити.
Траење на студиите: 4 семестри.
Една академска година се состои од два семестра во траење од 30 недели (1 семестар= 15 недели).
Услови за запишување на студиите: согласно конкурсот кој го распишува универзитетот, завршени додипломски студии на информатички науки, компјутерски или сродни насоки кои носат минимум 180 кредити.
Воведувачки слој: Воведувачки слој се првите два семестри, во кои на студентите им се нуди множество диференцијални воведувачки предмети. По нивното успешно реализирање, студентот стекнува право да продолжи со втората година на постдипломските студии.
Трети семестар: 3 задолжителни предмети и 2 изборни, од кои еден може да биде од Универзитетска листа.
Четврти семестар: 1 задолжителен предмет и 1 изборен предмет, изборниот предмет може да биде од Универзитетската листа (само доколку во првиот семестар предметите се избрани на ниво на Факултет) и завршен проект – магистерска тема од 18 ЕКТС.
1 ЕКТС кредит соодветствува на 30 часови вкупен работен ангажман.
Бројот на контактни часови е 4.
Академскиот назив или степен кој се стекнува со завршување на студиите е Mагистер по информатикчки науки – Статистика за аналитика на податоци

Master of Science in Informatics - Statistics for Data Analytics

2. Воведувачки слој

Првата година на студии претсттавува воведувачкиот слој за студентите чии студии траеле помалку од четири години, односно студентите кои се стекнале со 180 кредити од претходните студии. Студентите треба да положат диференцијални испити кои ќе им овозможат навлегување во основите на математика и компјутерски науки кои се потребни за успешно завршување на студиите.

Табела 1: Листа на предмети во првата година на студии

РБ	КОД / Предмет	Семестар	З/И	ЕКТС
1	Задолжителен предмет 1 од Табела 2	IX	З	6
2	Задолжителен предмет 2 од Табела 2	IX	З	6
3	Задолжителен предмет 3 од Табела 2	IX	З	6
4	Задолжителен предмет 4 од Табела 2	IX	З	6
5	Изборен предмет 1*	IX	И	6
6	Задолжителен предмет 5 од Табела 2	X	З	6
7	Задолжителен предмет 6 од Табела 2	X	З	6
8	Задолжителен предмет 6 од Табела 2	X	З	6
9	Изборен предмет 5*	X	И	6
10	Избор од универзитетската листа слободни предмети	X	И

Изборните предмети може да се одберат од предложената листа на предмети на студиската програма (Табела 2), или пак од предложените листи на предмети од воведувачки слој на другите студиски програми на Факултетот за информатички науки и компјутерско инженерство. Изборот на предмети треба да е направен соодветно на претходните знаења на кандидатот и потребните знаења за продолжување со постдипломските студии по статистика за аналитика на податоци. При изборот на предметите, студентот треба да се координира со раководителот на студиската програма. Дозволен е и еден слободен избор на предмет кој се наоѓа на универзитетската листа на предмети за првата година од двогодишни постдипломски студии.

По успешното завршување на сите десет предмети и остварени 60 кредити, студентот со претходно стекнати 180 ЕКТС кредити (или завршени тригодишни студии) продолжува со предметите од втората студиска година на постдипломски студии – Табела 3 (III и IV семестар).

* Избор од листите на предмети од воведувачкиот слој на сите магистерски студии на Факултетот за информатички науки и компјутерско инженерство

Табела 2: Листа на препорачани предмети првата година на студии

РБ	Нов код / Предмет	Семестар	ЕКТС
1	F18L1W011 Дискретна математика	IX/X	6
2	F18L1S013 Калкулус	IX	6
3	F18L2W006 Веројатност и статистика	IX	6
4	F18L3W035 Линеарна алгебра и примени	IX	6
5	F18L3W008 Вовед во науката за податоци	IX	6
6	F18L3W161 Социјални мрежи и медиуми	IX	6
7	F18L3W108 Интернет на нештата	IX	6
8	F18L3W004 Бази на податоци	IX	6
9	F18L3W068 Пресметување во облак	IX	6
10	F18L3S036 Машинско учење	X	6
11	F18L3S150 Податочно рударство	X	6
12	F18L3S163 Статистичко моделирање	X	6
13	F18L3S157 Складови на податоци и аналитичка обработка	X	6
14	F18L1S023 Бизнис статистика	X	6
15	F18L3W076 Вовед во анализа на временски серии	X	6

Табела 3: Листа на предметите на постдипломски студии по Статистика за аналитика на податоци

РБ	КОД / Предмет	Семестар	З/И	ЕКТС
1	СНП-З-1 Анализа на податоци со статистички пакети	IX	З	6
2	СДП-З-3 Бајесова анализа на податоци	IX	З	6
3	СДП-З-4 Подготовка и истражувачка анализа на податоци	IX	З	6
4	Изборен предмет од табела 4	IX	И	6
5	Изборен предмет од табела 4	IX	И	6
6	СНП-З-2 Регресиони модели	X	З	6
7	Изборен предмет од табела 4	X	И	6
8	Магистерска тема	X	З	18

Во табела 3 се дадени изборните предмети од студиската програма Статистика за аналитика на податоци. Освен овие предмети, студентот може да избира и од сите изборни предмети, дефинирани за сите студиски програми, од вториот циклус кои ги сервисира факултетот. Дозволено е еден изборен предмет да се избере од универзитетската листа на слободни изборни предмети.

Табела 4: Понудена листа на изборни предмети

РБ	Нов код / Предмет	Семестар	ЕКТС
1	Методи на статистичко заклучување	IX	6
2	Концепти и примена на големи податоци	IX	6
3	СИ-И-01 Анализа и предвидување на временски серии	IX	6
4	Напредни алгоритми (Advanced algorithms)	IX	6
5	Моделирање и фузирање на неструктурирани податоци	IX	6
6	Процесирање информации во биолошки системи	IX	6
7	Анализа на податоци од поврзани системи	IX	6
8	Обработка на текстуални податоци	IX	6
9	Методи за оптимизација	IX	6
10	Обработка на податоци во биоинформатика	IX	6
11	Анализа на мрежи	IX	6
12	Амбиентална интелегенција	IX	6
13	Веб на иднината	IX	6
14	Статистичко прoграмирање	X	6
15	Статистичко учење	X	6
16	Повеќедимензионална статистичка анализа	X	6
17	Нумерички методи за податочни науки	X	6
18	Статистички истражувачки вештини: уредување, репортирање и визуализација на податоци	X	6
19	Бизнис аналитика	X	6
20	Случајни процеси	X	6
21	Моделирање и управување на големи податоци	X	6
22	Откривање знаење во големи граф податоци	X	6
23	Отворени и поврзани податоци	X	6
24	Модерни симулации и моделирање	X	6
25	Пресметковни парадигми во интернет на нештата	X	6
26	Анализа на податоци од мобилни сензори/извори	X	6
27	Интелегентни мобилни апликации	X	6

Студентот може да избере предмет од листата на понудени изборни предмети од сите студиски програми од втор циклус на студии. Листата на понудени изборни предмети може да се најде на овој линк.

Search form

Languages

Решенија