Languages

Search results

Internet Technologies (4+1)

1. General Information

 

Postgraduate studies in Internet technologies aim to provide quality and top European education and training of ICT engineers with deep knowledge of Internet networks, technologies and security. Upon completion of their studies, these engineers will be able to take responsible positions in the processes of planning, design, management and security of Internet networks and work with various types of the latest technologies, including their business aspects.

  • Name of the proposer: University "Ss. Cyril and Methodius" University in Skopje, Faculty Computer Scienses and Engineering - FCSE
  • Name of the study program: academic second cycle studies in Internet technologies
  • Scientific-research area: technical-technological
  • Field: Computer Engineering & Informatics
  • Area: Information Systems and Networks
  • The value of postgraduate studies is 60 ECTS   or 120 ECTS credits
  • Duration of studies: 2 or 4 semesters.
  • One academic year consists of two semesters lasting 30 weeks (1 semester = 15 weeks).
  • The first semester consists of subjects, while the second has a smaller number of subjects and is reserved for the final project, ie. for the master's thesis.
  • Admission Requirements : Completed undergraduate studies in the field of informatics or computer technology and informatics with a minimum of 240 credits. For study directions that carry less than 240 credits, exams offered in the introductory layer are added.
  • Introductory layer : Students who have earned less than 240 credits during their studies are offered a set of differential introductory courses. After their successful realization, the student acquires the right to continue with the second year of postgraduate studies.
  • First semester: 3 compulsory courses and 2 electives, one of which may be from the University list.
  • Second semester: 1 compulsory and 1 elective, which can be from the university list (only if in the first semester the subjects are selected at the Faculty level) and a final project of 18 ECTS
  • 1 ECTS credit corresponds to 30 hours of total work engagement
  • The number of contact hours is 4
  • The academic title or degree obtained after graduation is

 

- Master in Information Science and Computer Engineering in the field of Internet Technologies

 

2. Studies

Table 3: List of Postgraduate Courses

РБ CODE / Course Semester M / E ECTS
1 IT-Z-01 Network Analysis IX M 6
2 IT-Z-02 Advanced mobile and web applications IX M 6
3 IT-Z-03 Internet Security and Privacy IX M 6
4 Elective IX E 6
5 Elective IX E 6
6 IT-Z-04 DevOps for networking  X M 6
7 Elective X E 6
8 Master Thesis X M 18

 

At least one elective should be chosen from the offered electives in Table 4. At most one of the electives can be chosen from the University list of master's degree programs. A maximum of two courses can be selected from the courses offered at the other postgraduate studies at the Faculty of Computer Scienses and Engineering.

 

Table 4: Electives

РБ New code /  Course Semester ECTS
1 IT-I-01   5G communication networks IX 6
2 IT-I-02   Parallel processing IX 6
3 IT-I-03   ICT Management  IX 6
4 IT-I-04   E-business IX 6
5 IT-I-05   Data visualization IX 6
6 IT-I-06   Network penetration testing  IX 6
7 EI-I-07   Client server programming paradigms X 6
8 IT-I-08   Digital Marketing  X 6
9 IT-I-09   Advanced Distributed and Parallel Systems IX 6
10 IT-I-10   Internet Infrastructure Management  IX 6
11 IT-I-11   Smart Sensor Networks  X 6
12 IT-I-12   Architectures and services for distribution of video contents X 6
13 IT-I-13   Network Virtualization and Cloud Computing X 6
14 IT-I-14   Network Optimization IX 6
15 IT-I-15   Advanced Topics in Computer Architecture X 6
16 IT-I-16   Security incident and response management  IX 6
17 IT-I-17   Cyber threat intelligence X 6
18 IT-I-18   Data Science IX 6
19 IS-I-04   Mobile web services IX 6
20 IS-I-17   Collaborative computer systems X 6
21 PS-I-08   Linked Open Data X 6
22 PS-I-05   Smart grid IX 6

 

The student can choose a subject from the list of offered elective courses from all study programs of the second cycle of studies. The list of offered electives can be found on this   link .

Cloud computing (3+1+1)

Cloud computing (3+1+1)

Cloud computing postgraduate studies aim at top European education and training, which after graduation will be able to deliver scalable and resilient infrastructure, platforms and software, which are high quality and reliable and which meet the needs of local industry.

The cloud computing program is compatible with the respective studies offered at most of the world's universities that support this topic and provide student mobility.

  • Name of the proposer: University "St. Cyril and Methodius University in Skopje,   Faculty of Information Sciences and Computer Engineering - FINKI
  • Name of the study program:   Academic   second cycle cloud computing studies
  • Scientific-research area:   2 technical-technological
  • Поле:   212   Computer Technology & Informatics
  • Област:   21208   other
  • The value of postgraduate studies is   60 ECTS credits .
  • Duration of studies:   2 semesters .
  • An academic year consists of two semesters lasting 30 weeks (1 semester = 15 weeks).
  • Conditions for enrolling in the studies : The studies can be enrolled in cloud computing graduate students who have 240 or 180 undergraduate credits.
  • Introductory layer : students who earned less than 240 credits during their studies a set of differential introductory courses is offered. After their successful realization, the student acquires the right to continue with the first semester of postgraduate studies.
  • First semester: 2 compulsory subjects, 1 elective general education subject, 2 elective subjects in the field, one of which can be from the list of free elective subjects at UKIM.
  • Second semester: 2 elective courses in the field, one of which can be from the list of UKIM (only if in the first semester the courses are selected at the faculty level) and completed project - master's thesis (18 ECTS)
  • 1 ECTS credit corresponds to 30 hours of total work engagement
  • The number of contact hours is 4

Acquired title:     Master of Information Science and Computer Engineering in the field of cloud computing.

2.   Introductory layer

The introductory layer is intended for students who study for less than four years or have earned less than 240 credits from previous studies.

Table 1: List of introductory layer items

 

code

subject

SEMESTER

ECTS

Prerequisite

1

CSEW506

Web programming 

seventh

VII

6

Internet technologies

2

CSEW705

Innovation in ICT  

seventh

VII

6

no

3

 

Elective course 1

seventh

VII

6

 

4

 

Elective course 2

seventh

VII

6

 

5

 

Elective course 3

seventh

VII

6

 

6

CSES802

Cloud Virtualization and Computing

eighth

VIII

6

Computer Network Design, Network Services Administration, Computer Networks, Internet

7

CSES628

Service Oriented Architectures

eighth

VIII

6

Internet programming

8

 

Elective course 4

eighth

VIII

6

 

9

 

Elective course 5

eighth

VIII

6

 

10

 

Optional *

eighth

VIII

6

 

* Course can be selected from the University list of free elective courses

 

Table 2: List of electives in introductory layer

 

 

code

subject

SEMESTER

ECTS

Prerequisite

1

CSEW526

High performance computing

seventh

VII

6

Computer architecture and organization or computer architectures

2

CSEW513

Distributed Systems

seventh

VII

6

Computer Networks, Algorithms and Data Structures

3

CSEW702

Web based systems 

seventh

VII

6

None

4

CSEW718

Distributed and parallel processing

seventh

VII

6

Operating systems, parallel programming

5

CSEW312

Multimedia Technologies

seventh

VII

6

Introduction to IT or

Fundamentals of Software Engineering

6

CSEW515

Computer Ethics

seventh

VII

6

None

7

CSEW514

Implementation of Free and Open Source Systems  

seventh

VII

6

None

8

CSEW522

Advanced Web Design 

seventh

VII

6

None

9

CSES621

Parallel programming

eighth

VIII

6

Advanced Software Development

10

CSES602

Security of computer systems

eighth

VIII

6

Operating systems

11

CSES634

ICT Project Management 

eighth

VIII

6

None

12

CSES601

Administering IT systems

eighth

VIII

6

None

13

CSES618

Network Security 

eighth

VIII

6

Data and Computer Communications, Operating Systems

14

CSES622

Data Mining 

eighth

VIII

6

None

15

CSES630

Modern computer architectures 

eighth

VIII

6

Computer Architecture and Organization or Computer Architectures

16

CSES619

Advanced Databases 

eighth

VIII

6

Databases

17

CSES609

Computer Network Design

eighth

VIII

6

Data and computer communications

 

After usOn completion of all ten courses and 60 credits, the student with previously acquired 180 ECTS credits (or completed three-year studies) continues with the courses from the second year of postgraduate studies.

3. Studies
 

Table 1: List of Postgraduate Courses

 

 

Name of the subject

Status

Семестар

ECTS

1

Virtualized Data Centers 

M

winter

6

2

Scalability and multitenancy for SaaS applications 

M

winter

6

3

Elective general education subject *

E

winter

6

4

Elective

E

winter

6

5

Elective

E

winter

6

6

Elective

M

summer

6

7

Elective

E

summer

6

8

Master Thesis

M

summer

18

* Select one item from Table 2

Table 2. General education subjects  

 

Code

Name of the subject

Status

Семестар

ECTS

1

СЕ-E2-08

Business modeling 

E

winter

6

2

ОО-M-01

Research Methods and Writing Techniques

E

winter

6

3

СЕ-E1-04

 Privacy, ethics and social responsibility

E

winter

6

3.1 Electives

Configure
The student can choose a subject from the list of offered elective courses from all study programs of the second cycle of studies. The list of offered elective courses can be found at this link.

Статистика за аналитика на податоци (4+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 60 ЕКТС кредити.
  • Траење на студиите: 2 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 240 кредити.
  • Прв семестар: 3 задолжителни предмети и 2 изборни, од кои еден може да биде од Универзитетска листа.
  • Втор семестар: 1 задолжителен и 1 изборен предмет 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 информатички науки – Статистика за аналитика на податоци

         Master of Science in Informatics - Statistics for Data Analytics

 

2. Студии

Табела 2: 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 3: 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 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.

 

IT Management (3 +1+1)

IT Management   (3 + 1 + 1)

1. General Information

Postgraduate studies in Information Technology Management aim to provide quality and top European education and training of highly educated staff with in-depth knowledge of methods and techniques for managing ICT projects and systems. Upon completion of their studies, these staff will be able to take responsible positions in the processes of planning, design, management and monitoring of ICT projects and systems, including their business aspects.

The program in Management Studies in Information Technology is compatible with the relevant studies offered at most of the world's universities that support this topic and enable student mobility.

  • Name of the proposer: University "Ss. Cyril and Methodius University in Skopje,   Faculty of Information Sciences and Computer Engineering - FINKI
  • Study Program Name:   Information Technology Management
  • Scientific-research area:   2 technical-technological
  • Field
  • The value of postgraduate studies is   60 ECTS credits .
  • Duration of studies:   2 semesters .
  • One academic year consists of two semesters lasting 30 weeks (1 semester = 15 weeks).
  • Admission Requirements : Students in Information Technology Management can enroll in graduate students who have 240 or 180 undergraduate credits.
  • Introductory layer : Students who have earned less than 240 credits during their studies are offered a set of differential introductory courses. After their successful realization, the student acquires the right to continue with the first semester of postgraduate studies.
  • First semester: 2 mandatory courses, 2 elective courses in the field.
  • Second semester: 1 mandatory subject in the field, 1 elective subject in the field and 1 elective subject from the list of UKIM and final project - master's thesis (18 ECTS)
  • 1 ECTS credit corresponds to 30 hours of total work engagement
  • The number of contact hours is 4

Upon successful completion of the postgraduate studies in Information Technology Management, the successful student will possess the following general abilities and qualifications:

  • Ability to work in interdisciplinary teams
  • Power of analysis and synthesis
  • Power to apply knowledge in practice
  • Power to generate new ideas (creativity)
  • Power of learning
  • Ability to critique and self-critique
  • Ability to make decisions
  • Knowledge of English
  • Research skills

Upon successful completion of the postgraduate studies in Information Technology Management, the successful student will possess the following specific abilities and qualifications:

    Knowledge and Understanding

 

Provides in-depth knowledge and understanding of the theoretical foundations of software and innovation project management, information systems and risk management and other disciplines.

Acquiring the necessary knowledge in the field of management with ICT systems and projects.

Development of advanced skills in planning, design, design, management, testing, and implementation of ICT systems and projects.

Demonstrates a high level of professional competence in the analysis of empirical data in the fields of business, industry, economics and government.

 

Work with applied projects to manage projects, resources, money and people.

Governs the latest industry standards and best practices, as well as opportunities for improvement and future development in the area.

  Applying knowledge and   understanding

 

Can apply knowledge and understanding for professional development in a narrower area of ​​Information Technology Management.

Demonstrates skills and knowledge necessary for the individual to be competent in managing IT systems and projects at a high level.

The competenciesQualify with solid management and technical foundation with the ability to include a selected range of broader aspects of Management in Information Technology and the like that will meet the needs of the professional in this field with constant and rapid development.

 

In-depth management knowledge required for effective work of ICT manager, independent specialist or member of specialized team.

  Ability to evaluate

 Demonstrates a commitment to self-improvement and continuous professional development

Demonstrates in-depth knowledge of advanced analysis and design techniques in the fields of Information Technology Management.

Demonstrates knowledge of best practices for improving productivity and mutual understanding in business organizations taking into account personal, social, scientific and ethical aspects.

Demonstrates the ability to make managerial decisions independently and link business practice with application solutions.

  Communication Skills

Demonstrates the ability to communicate with colleagues and work in a team through a high level of awareness of the importance and power of communication.

Illustrates effective exchange of information, ideas and reasoned proposals.

Demonstrates high ability to work and lead multidisciplinary teams

Demonstrates ability to plan and manage time at managerial level and professional socialization and conflict resolution.

Recognizes complex organizational structures and the need to restructure them,   understands their impact on effectiveness and efficiency in combination with modern technologies.

 

  Learning Skills

 Demonstrates an understanding of the basics of research methodology, with the ability to evaluate, design and conduct research in the field, formulate, plan a research project and communicate in depth on a topic.

 

Demonstrates the ability to reasonably evaluate and generate ideas with creative and critical thinking, mastering new theories, models, techniques and technologies, while appreciating the need for continuous professional development.

Able to select and understand procedures and methods for structuring, consolidating, and handling information and data in an environment.

Has high self-confidence and independence, proactivity and self-awareness to perform and delegate tasks and manage further career.

 

Acquired title:   Master of Information Science and Computer Engineering in Information Technology Management. & Nbsp;

2.   Introductory layer

The introductory layer is intended for students who study for less than four years or have earned less than 240 credits from previous studies.

Table 1: List of introductory layer items

 

 

Code

Subject

Weekly fund

Semester

ECTS

1  

  CSEW501

 Management Information Systems  *

2 + 2 + 1

winter

6

2  

  CSEW705

  Innovation in ICT   *

2 + 1 + 2

winter

6

3  

 

  Selected from Table 2

 

winter

6

4  

 

  Selected from Table 2

 

winter

6

5  

 

  Selected from Table 2

 

winter

6

  6  

  CSES811

  Entrepreneurship *  

2 + 1 + 2

summer

6

7  

  CSES634

  ICT Project Management *  

2 + 2 + 1

summer

6

8  

 

  Selected from Table 2

 

summer

6

9  

 

  Selected from Table 2

 

summer

6

10  

 

  Elective **

 

summer

6

* If the student has passed the course in his / her undergraduate studies, he / she will have to choose another course from the list of elective courses from the introductory layer (Table 2).

** The course can be selected from the list of electives from Table 2 or from the university list of free electives

Table 2: List of introductory electives

 

Code

Subject

Weekly fund

Semester

ECTS

1  

  CSEW528

User support 

2 + 1 + 2

winter

6

2  

  CSEW505

Software requirements analysis

2 + 2 + 1

winter

6

3  

  CSEW701

Information Systems Analysis and Design 

2 + 2 + 2

winter

6

4  

  CSEW704

Design of integrated systems

2 + 1 + 2

winter

6

5  

  CSEW511

Software design and architecture

2 + 1 + 2

winter

6

6  

  CSEW514

Implementation of Free and Open Source Systems  

2 + 1 + 2

winter

6

7  

  CSEW515

 Computer Ethics

4 + 0 + 0

winter

6

8  

  CSEW310

Marketing 

2 + 2 + 1

winter

6

9

  CSES631

Software quality and testing

2 + 1 + 2

summer

6

10

  CSES625

IS development process

2 + 2 + 2

summer

6

11

  CSES612

Electronic & Mobile Commerce 

2 + 2 + 2

summer

6

12

  CSES610

e-Government 

2 + 1 + 2

summer

6

13

  CSES617

Business Process Modeling

2 + 1 + 2

summer

6

14

  CSES606

Geographic Information Systems 

2 + 1 + 2

summer

6

15

  CSES205

Business and Management

2 + 2 + 1

summer

6

16

  CSES628

Service Oriented Architectures

2 + 2 + 2

summer

6

17

  UKIM-I

Selection from University list of free courses

 

 

 

 

After successfully completing all ten courses and achieving 60 credits, the student with previously acquired 180 ECTS credits (or completed three-year studies) continues with the subjects from the second academic year of postgraduate studies.

 

3. Studies
 

Table 1: List of Postgraduate Courses

 

 

Code

Item name

Status

Semester

ECTS

П

А

Л

1

ITMW01

Advanced software project management 

M

winter

6

2

1

0

2

ITMW02

Advanced ICT Innovation and Entrepreneurship 

M

winter

6

2

1

0

3

 

Elective

E

winter

6

 

 

 

4

 

Elective

E

winter

6

 

 

 

5

 

Elective

E

winter

6

 

 

 

6

ITMS01

Advanced Software Requirements Engineering 

M

summer

6

2

1

0

7

 

Elective

E

summer

6

 

 

 

8

 

Master Thesis

M

summer

18

 

 

 

3.1 Elective Courses

Configure
The student can choose a subject from the list of offered elective subjects from all study programs of the second cycle of studies. The list of offered elective courses can be found at   this link.

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 VII З 6
2 Задолжителен предмет 2 од Табела 2 VII З 6
3 Задолжителен предмет 3 од Табела 2 VII З 6
4 Задолжителен предмет 4 од Табела 2 VII З 6
5 Изборен предмет 1* VII И 6
6 Задолжителен предмет 5 од Табела 2 VIII З 6
7 Задолжителен предмет 6 од Табела 2 VIII З 6
8 Задолжителен предмет 6 од Табела 2 VIII З 6
9 Изборен предмет 5* VIII И 6
10 Избор од универзитетската листа слободни предмети VIII 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 VII/VIII 6
2 F18L1S013 Калкулус VII 6
3 F18L2W006 Веројатност и статистика VII 6
4 F18L3W035 Линеарна алгебра и примени VII 6
5 F18L3W008 Вовед во науката за податоци VII 6
6 F18L3W161 Социјални мрежи и медиуми VII 6
7 F18L3W108 Интернет на нештата VII 6
8 F18L3W004 Бази на податоци VII 6
9 F18L3W068 Пресметување во облак VII 6
10 F18L3S036 Машинско учење VIII 6
11 F18L3S150 Податочно рударство VIII 6
12 F18L3S163 Статистичко моделирање VIII 6
13 F18L3S157 Складови на податоци и аналитичка обработка VIII 6
14 F18L1S023 Бизнис статистика VIII 6
15 F18L3W076 Вовед во анализа на временски серии VIII 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 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.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Табови

Slobodan Kalajdzhiski Ph.D.

Табови

Sashko Ristov Ph.D.

Табови

Vesna Dimitrievska Ristovska Ph.D.

02/02/2026

Компанијата Loka со задоволство ја објавува осмата ML пракса наменета за студентите на ФИНКИ!

Ако сте страстни за Machine Learning, Generative AI, LLMs, Data Analysis, Data Mining и

Data Processing, ова е одлична можност за вас!

Што нудиме?

Ќе се соочите со предизвици кои опфаќаат работа со големи податоци и реални апликации. Притоа ќе се запознаете со процесите како:

  • Анализа на податоци
  • Развивање и користење на ML и GenAI модели
  • Развивање податочни pipeline-и
  • Серверска интеграција на модели
  • Развој на апликации
  • Можност за вработување по успешно завршување на праксата

Технологии и алатки

Во текот на праксата ќе имате можност да работите и да се усовршувате во:

  • Core ML & Data Science:
    • Програмски јазици: Python (NumPy, Pandas, Scikit-learn)
    • Deep Learning рамки: PyTorch, Transformers, trl
  • Generative AI & LLM Orchestration:
    • Рамки: LangChain / LangGraph, CrewAI, Strands-Agents
    • LLM услуги: Amazon Bedrock, vLLM
    • Vector Databases
  • MLOps & Cloud Infrastructure (AWS Focus):
    • Платформи: Amazon SageMaker, MLFlow
    • Контејнеризација: Docker
  • Data Engineering & APIs:
    • Обработка на податоци: SQL, Apache Spark
    • Backend интеграција: FastAPI
    • Верзионирање: Git
  • Познавање на македонски и aнглиски јазик

Што очекуваме од вас?

  • Љубопитност и желба за учење
  • Познавање на ML и програмски јазик Python
  • Способност за тимска работа и решавање комплексни проблеми

Зошто Loka?

Ќе станете дел од креативна и амбициозна средина каде што ќе стекнете искуство, ќе научите од врвни професионалци и ќе работите на проекти кои прават разлика.

Придружете ни се и станете дел од нашата визија за иднината на технологијата, пријавете се на следниот линк: https://grnh.se/esejp0hm7us

1
13/06/2023

 

 

 

 

 

 

 

 

Почитувани,

 

Ни претставува голема чест и задоволство, како ценета и реномирана образовна институција да ве информираме дека А1 Македонија и оваа година, трет пат по ред ја имплементира  програмата за платена пракса, A1 WayUp.

Во оваа прилика го најавуваме почетокот на пријавувањето за сите заинтересирани кандидати кои ги исполнуваат условите. Повикот е отворен за 15 дипломци кои дипломирале во последните 12 месеци или кои годинава ќе ги завршат своите студии, а својата кариера сакаат да ја градат во А1 Македонија во една од следниве области: E-commerce/Digital Transformation, Data Science & Analytics, Infrastructure & Cloud, ICT Solutions и IT Systems & Technology.

Доколку бидат избрани, кандидатите ќе имаат можност да започнат да го градат својот кариерен пат со работа на реални проекти заедно со нашите искусни тимови, од кои ќе добијат целосна поддршка и едукација за да ги усовршат своите знаења и да стекнат нови вештини.

Периодот за аплицирање започнува од денес 12 јуни и трае до 12 јули 2023 година, а сите заинтересирани може да испратат кратка биографија и преку формулар да се пријават за една од позициите предвидени во оваа програма. Процесот на селекција ќе се изврши во согласност со потребните компетенции и вештини на кандидатите, дополнителна евалуација на компетенции и тестови за лични карактеристики, а селектираните кандидати ќе бидат повикани на финално интервју за детално запознавање со сите услови за работа.

Програмата е платена и трае 6 месеци, со полно работно време од 40 часа, со можност за вработување и пред завршување на програмата. Практикантите ќе имаат можност да работат на проекти поврзани со автоматизација, анализа на податоци и виртуализација, развој на дигитални решенија, мрежна инфраструктура, ИТ системи и развој на ИТ решенија. Повеќе информации за позициите и за профилите може да се најдат на кариерната страница https://jobs.a1.com/mk/aplicirajte/a1-wayup-2023/.

1