Did you mean
analysis

Резултати од пребарување

Во BI&DWH има седум отворени позиции:

Data Analyst

What you do

Producing reports using data collected from different databases

Data analysis and troubleshooting

Analyzing requests from other business units and translating them into coherent and easily presentable reports

Create dashboards that consolidate and organize business KPIs that are informative, intuitive, and actionable using modern visualization tools

Reviewing and validating data quality

 

What you offer

Strong analytical skills to help collect, measure, organize and analyze data

SQL knowledge

Knowledge of data visualization tools (like Microsoft Power BI)

Knowledge of Data Warehouse, databases and ETL processes

Self – Starter

Curious and forward-looking

Agile and responsive

An understanding of the ethics of gathering and working with sensitive or confidential data

 

DWH Developer

What you do

Thorough understanding of Data warehousing concepts

Develop, improve, test and integrate ETL Data Warehouse and Business Intelligence Solutions

Building dimensional models based on user requirements

Identifying data sources and working with source system team and data analysts to define data target solutions

End to end responsibility for specification and implementation for various areas in DWH model for tel-co industry

 

What you offer

University Degree - IT, mathematics, telecommunications or similar

Relevant working experience in DWH/BI environment

Good knowledge in writing complex queries in SQL

Understanding of Data Models: Conceptual, Logical, and Physical & Dimensional/Relational Data Model Design.

Proficient in ETL development tools for Teradata (Fast Load, BTEQ, Fast Export)

 

Data Engineer

What you do

Design, create and maintain data architectures that enable data extraction and transformation for predictive modeling

Design, implement, test, deploy, and maintain batch and stream data processing solutions

Build the infrastructure required for optimal extraction, transformation, and loading of data from a wide variety of data sources

Build cloud, scalable, real time, and high-performance data lake solutions using Azure stack

Maintain data dictionary documentation on ML datasets

Create data tools for analytics and data scientist team members

 

What you offer

Degree in Computer Science or related fields

Advanced SQL proficiency

Knowledge of scripting languages (e.g. python, bassh, shell)

Experience building and optimizing data pipelines, architectures and datasets

Experience with cloud platforms (MS Azure, AWS, Google Cloud)

Experience with data pipeline and workflow management tools (e.g. Data Factory, Informatica, SSIS, Pentaho…)

Design and development of ETL/ELT workflows

Familiarity with source control tools (e.g. Gitlab, Github, Bitbucket) and CI/CD process

Strong problem-solving skills

Plus points:

Knowledge of Azure services- Synapse, Data Factory, AML Studio, Azure Data Lake, Azure Databricks

Hands-on experience on big data frameworks like Spark, Kafka

Experience working on real-time data and streaming applications

Knowledge of python and python data packages (e.g. numpy, pandas…)

Machine learning concepts

 

Customer Service Data Analyst

What you do

Explore creative and innovative ways to make customer feedback more accessible, more accurate, and more meaningful.

Innovate and experiment with ways of collecting, measuring, and examining data that lead to useful analysis and business insights, detect customer pain points and customer needs to improve customer experience.

Design and develop useful metrics, predictive models, dashboards, analysis, and data reporting to support a variety of Customer Service needs.

Builds tools to bring customer insights to drive data-driven actions.

Create presentations that simplify complex ideas, focus on actionable results/insights, and showcase the power of customer data for better customer experience.

 

What you offer

Strong background in statistics and data analysis

Strong applied mathematical, statistical, and analytical skills to design and interpret predictive, descriptive, and inferential statistics

Data visualization aptitude using both quantitative and qualitative data

Demonstrated experience with business intelligence visualization tools

(e.g., Qlik Sense, Tableau, or Power BI)

Intermediate MS Office skills, especially Excel and PowerPoint

Strive for higher levels of achievement and ability

 

Digital Transformation Specialist

What you do

Create, develop and articulate a vision, strategy and roadmap for delivering the best customer experience on the web and online platforms.

Build consensus and alignment with cross-functional team, buy in from stakeholders and senior leadership.

Integrate usability studies, research and market analysis, into product requirements to drive impactful, premium user experiences.

Gather, analyze and document customer’s business requirements including information on products and services offered by competitors.

Understand market needs and user pain points and translate them into product solutions and write the product requirements.

Translate requirements and specifications for new features into user stories and associated acceptance criteria, and partner with design, engineering and analytics to follow through to execution.

Define and analyze metrics that inform the success of products, discover optimization opportunities, hypothesize, and launch A/B tests to inform product decisions.

Measure post-delivery performance and optimize to drive customer experience benefit and cost savings.

Lead cross-functional commercial and IT teams in local and A1 Group-driven projects.

 

What you offer

2+ years of web product development experience;

Experience in working with partners, vendors and stakeholders;

Experience in making data-driven decisions (A/B experimentation, user testing, data analysis, competitors and market analysis, defining metrics);

Experience with UX, user flows, wireframes and prototyping;

Experience in Agile/Scrum and traditional SDLC methodologies;

Fluency in JIRA, MS Office and Analytic tools (Google Analytics preferred);

Degree with focus on E-Business, Marketing or related areas, or equivalent combination of education and experience;

Challenges the status quo, and is not afraid of doing whatever needs to get done to unblock yourself and the team;

Strong capability to think strategically;

Proactive, initiative and confidential personality;

Fluent in English both verbally and written.

 

Video Service Engineer

What you do

Participate in the process of development and operations of video platforms (Cable, Terrestrial, IPTV, OTT, etc)

Take part in implementation and testing process of Set Top Box (STB) devices and Smart TV/OTT applications.

Hold a Standby duty (on-call) according to a rotation schedule with other colleagues from the unit.

Prepare technical reports and perform analysis of statistical report on video service related KPI-s.

 

What you offer

University degree in Engineering/Computer Science disciplines.

Experience with good system engineering practices and vendor engagement.

A working knowledge and experience with some of the following technologies would be an asset:

Digital video system solutions (Cable, Terrestrial, IPTV, OTT, etc.)

Working knowledge with video/audio compression formats

Video processing equipment

Basic Linux & Unix operating system knowledge

Content protection (CAS/DRM)

Basic IP network knowledge (unicast and multicast)

 

Video Services Intern

What you do

Assist with video equipment installation & configuration

Assist with channels reception & processing

Assist with test of latest software builds of STB

Assist with test of new application versions for OTT & Smart TV/Android TV

Track and report data from service quality monitoring platforms

 

What you offer

Current enrollment in a bachelor’s degree program

Prior internship experience is a plus but not required

Experience using Linux & IP networks is a plus but not required

Strong desire to learn along with professional drive

Passion for the telecommunication industry and its best practices

1-1.jpg

1-2.jpg

1-3.jpg

customer_service_dataanalyst.jpg

digital-transformation-specialist.jpg

 

0

Statistics for data analysis (4+1)

1. General Information

This program is designed to train staff with solid statistical knowledge with a focus on the newly recognized field of data science. The curriculum combines rigorous statistical theory with broader practical experience in applying statistical models to data work. Graduates will be in high demand. Most students are expected to be employed as statisticians, analysts and data experts within private and public institutions providing statistical consultations.

  • Name of the proposer: University "Ss. Cyril and Methodius University in Skopje, Faculty of Information Sciences and Computer Engineering - FINKI
  • Title of the study program: Second cycle academic studies in Statistics for Data Analysis
  • Scientific-research area: technical-technological / natural mathematical
  • Field: Informatics / Mathematics
  • Areas: Mathematical Statistics and Operations Research, Data Processing, Applied Mathematics and Mathematical Modeling, Programming, Artificial Intelligence, Algorithms, Information Processing .
  • 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).
  • Conditions for enrollment : according to the competition announced by the university, completed undergraduate studies in information science, computer or related fields with a minimum of 240 credits.
  • First semester: 3 compulsory courses and 2 electives, one of which may be from the University list.
  • Second semester : 1 compulsory and 1 elective course and completed project - master's thesis 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 upon completion of the studies is Master of Information Science - Statistics in Data Analysis

                Master of Science in Informatics - Statistics for Data Analytics

 

2. Studies

Table 2: List of Postgraduate Courses in Statistics for Data Analysis

РБ CODE / Subject Semester M / E ECTS
1 SNP-Z-1 Data analysis with statistical packages IX M 6
2 SDP-Z-3 Bayesian data analysis IX M 6
3 SDP-Z-4 Data preparation and research IX M 6
4 Elective item from Table 4 IX E 6
5 Elective item from Table 4 IX E 6
6 SNP-Z-2 Regression Models X M 6
7 Elective item from Table 4 X E 6
8 Masterrska topic X M 18

 

Table 3 shows the electives from the study program Statistics for Data Analysis. In addition to these courses, the student can choose from all elective courses, defined for all study programs, from the second cycle that are serviced by the faculty. It is allowed to choose one elective course from the university list of free elective courses.

 

 

Table 3: Optional list of offered items

РБ New code /   Subject Semester ЕКТС
1 Methods of statistical locking IX 6
2 Concepts and application of big data IX 6
3 Analysis and forecasting time series IX 6
4 Advanced Algorithms IX 6
5 Modeling and fusing IX 6
6 Information Processing in Biological Systems IX 6
7 Analysis of data from related systems IX 6
8 Text Data Processing IX 6
9 Optimization methods IX 6
10 Data processing in bioinformatics IX 6
11 Network Analysis IX 6
12 Ambiental intelligence IX 6
13 Web of the Future IX 6
14 Statistical programming X 6
15 Statistical Learning X 6
16 Multidimensional statistical analysis X 6
17 Numerical methods for data science X 6
18 Statistical research skills: editing , reporting and visualization of data X 6
19 Business Analytics X 6
20 Random processes X 6
21 Big Data Modeling and Management X 6
22 Discovering knowledge in big graph data X 6
23 Open and related data X 6
24 Modern Simulations and Modeling X 6
25 Computational paradigms in the Internet of Things X 6
26 Data analysis from mobile sensors / sources X 6
27 Intelligent mobile applications X 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 .

 

Табови

Vesna Dimitrievska Ristovska Ph.D.

 

 

 

 

Transform your vision into working IT solutions faster, without compromising quality or overburdening your team. For over 15 years, we’ve been helping companies like yours stay ahead of the competition and complete projects on budget and on time - every time. We enable Software Companies and Managed Service Providers with reliable, responsive and efficient services, while never competing in your product or services market. ISO 20000 and 27001 Certified in Managed ICT services.

Responsibilities

  • Analyzing current approaches and developing a strategy for automating the testing process.
  • Coding automated tests for the web / mobile applications
  • Contributing to CI/CD pipeline design, build and maintenance to support quality engineering practices.
  • Creating and reviewing solution documentation.
  • Collaborate with group of Engineers
  • Write clear and concise defect reports
  • Provide consistent and clear status in verbal and written communications

 

Qualifications And Experience

  • Strong interest in software testing (no previous experience required)
  • Willing to test Web, Desktop or Mobile applications
  • You have solid skills in programming & scripting
  • Demonstrated ability to manage expectations and timelines according to project needs
  • You are familiar with test automation (mobile or web)
  • You are familiar with the concept of CI/CD
  • Strong analytical and organizational skills
  • Highly driven, positive attitude, self-motivated team player
  • Very good written and spoken English skills

 

We offer:

  • Competitive salary package
  • Ongoing learning opportunities – complex projects, training, coaching, conferences, workshops, certifications, online learning platforms, subscriptions, etc.
  • Work-Life balance with flexible working hours & home-office possibilities
  • Sport activities & Team buildings
  • Private health insurance

 

We are looking forward to receiving your CVs at jobs@vestel.net.mk

1

 

 

 

 

 

 

 

 

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

Are you ready to gain hands-on experience, work with cutting-edge technologies and learn from industry experts? IT Labs is offering three exciting internship opportunities where you'll have the chance to develop real-world skills, collaborate with top engineers and make an impact! 

Available Internship Positions:

  • AI/ML Engineer Intern 
    • Work on building machine learning models and fine-tuning AI algorithms
    • Conduct exploratory data analysis, feature engineering and model experimentation.
    • Gain experience in deploying AI solutions in production environments. 
  • Data Engineer Intern 
    • Design and implement data pipelines and ETL/ELT processes. 
    • Ensure data quality, availability and integration for AI and analytics. 
    • Engage in feature engineering and data-driven insights. 
  • Software Development Engineer in Test (SDET) Intern
    • Develop and implement automated testing solutions within the software lifecycle. 
    • Ensure software quality by combining development and QA.
    • Gain experience in test automation, debugging and continuous integration.

Why Join IT Labs?

  • Gain hands-on knowledge on real projects with experienced mentors. 
  • Gain exposure to the latest industry tools and technologies. 
  • Learn in a collaborative and innovation-driven environment.

About IT Labs

For 20 years, we are focused on providing a platform on which bright and curious minds can grow and develop into knowledgeable professionals via continuous mentorship and work on exciting, international projects. 
Don’t miss this opportunity to jumpstart your career with IT Labs!

Apply now and start your journey

ДокументГолемина на документ
PDF icon it_labs_internship_2025.pdf1.53 MB
1

Metergram is excited to welcome "Powering the Future", an event dedicated to the latest trends and breakthroughs in EV charging with the support of our friends at Women in Tech® Macedonia.

No matter your background – industry expert, EV enthusiast, student, or forward-thinking professional – join us to gain valuable insights into the latest EV charging technologies and trends.

Key topics to be covered:

  • Turning Data into Insights: The Architecture Behind a Modern Data Platform with Fabric – Explore how data analytics is contributing to business intelligence and decision-making
  • EV Charging Flow in Action: Understanding the Process – A deep dive into the EV charging flow, from authorization to session completion
  • Comprehensive Technical Audit of an EV Charging Software System – A closer look at what a technical audit involves to ensure optimal performance and reliability
  • Breaking the QA Myth: It's Not Just Testing, It's Business Success – Unravel the critical role of quality assurance in EV charging solutions
  • Overview of EV Charging Protocols and the Role of OCPP – Understand the significance of communication protocols in ensuring interoperability
  • OCPI: An Overview of EV Roaming – Understand how the Open Charge Point Interface enhances interoperability
  • Beyond the Plug: The Digital Transformation of EV Charging Solutions – Discover how digital technologies are revolutionizing the EV charging landscape

Be at the forefront of EV charging innovation!

Register here: https://lnkd.in/dVgG6fWw

1

Statistics for data analysis (3+1+1)

1. General Information

This program is designed to train staff with solid statistical knowledge with a focus on the newly recognized field of data science. The curriculum combines rigorous statistical theory with broader practical experience in applying statistical models to data work. Graduates will be in high demand. Most students are expected to be employed as statisticians, analysts and data experts within private and public institutions providing statistical consultations.

  • Name of the proposer: University "Ss. Cyril and Methodius University in Skopje, Faculty of Information Sciences and Computer Engineering - FINKI
  • Title of the study program: Second cycle academic studies in Statistics for Data Analysis
  • Scientific-research area: technical-technological / natural mathematical
  • Field: Informatics / Mathematics
  • Areas: Mathematical Statistics and Operations Research, Data Processing, Applied Mathematics and Mathematical Modeling, Programming, Artificial Intelligence, Algorithms, Information Processing .
  • The value of postgraduate studies is 120 ECTS credits.
  • Duration of studies: 4 semesters .
  • One academic year consists of two semesters lasting 30 weeks (1 semester = 15 weeks).
  • Requirements for enrollment : according to the competition announced by the university, completed undergraduate studies in information science, computer or related fields with a minimum of 180 credits.
  • Introductory Layer : The introductory layer is the first two semesters in which students 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.
  • Third semester: 3 Mandatory courses and 2 electives, one of which may be from the University list.
  • Fourth semester : 1 Mandatory course and 1 elective course, the elective course can be from the University list (only if in the first semester the courses are selected at the Faculty level) and the final project - master's thesis from 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 upon completion of the studies is Master of Science in Information Science - Statistics for Data Analysis

                Master of Science in Informatics - Statistics for Data Analytics

 

2. Introductory layer

The first year of study is the introductory layer for students whose studies lasted less than four years, ie students who gained 180 credits from previous studies. Students must pass differential exams that will enable them to enter the basics of mathematics and computer science needed to successfully complete their studies.

Table 1: List of subjects in the first year of study

РБ CODE / Subject Semester M / E ECTS
1 Mandatory subject 1 from Table 2 VII M 6
2 Mandatory subject 2 from Table 2 VII M 6
3 Mandatory subject 3 from Table 2 VII M 6
4 Mandatory subject 4 from Table 2 VII M 6
5 Elective course 1 * VII E 6
6 Mandatory subject 5 from Table 2 VIII M 6
7 Mandatory subject 6 from Table 2 VIII M 6
8 Mandatory subject 6 from Table 2 VIII M 6
9 Elective course 5 * VIII E 6
10 Selection from the university list of free courses VIII E  

 

Elective courses can be selected from the proposed list of courses of the study program (Table 2), or from the proposed lists of courses from the introductory layer of other study programs of the Faculty of Information Sciences and Computer Engineering. The selection of courses should be made in accordance with the previous knowledge of the candidate and the necessary knowledge to continue with the postgraduate studies in statistics for data analysis. When choosing courses, the student should coordinate with the head of the study program. A free choice of subject is also allowed, which is on the university list of subjects for the first year of two-year postgraduate studies.

After the successful 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 academic year of postgraduate studies - Table 3 (III and IV semester).

  * Selection from the lists of subjects from the introductory layer of all master studies at the Faculty of Information Sciences and Computer Engineering

 

Table 2: List of recommended courses in the first year of study

РБ New code /   Subject Semester ECTS
1 F18L1W011 Discrete Mathematics VII / VIII 6
2 F18L1S013 Calculus VII 6
3 F18L2W006 Probability and statistics VII 6
4 F18L3W035 Linear Algebra and Applications VII 6
5 F18L3W008 Introduction to Data Science VII 6
6 F18L3W161 Social Networks and Media VII 6
7 F18L3W108 Internet of Things VII 6
8 F18L3W004 Databases VII 6
9 F18L3W068 Computing in the Cloud VII 6
10 F18L3S036 Machine learning VIII 6
11 F18L3S150 Data Mining VIII 6
12 F18L3S163 Statistical Modeling VIII 6
13 F18L3S157 Data warehousing and analytics VIII 6
14 F18L1S023 Business Statistics VIII 6
15 F18L3W076 Introduction to time series analysis VIII 6

 

Table 3: List of Postgraduate Courses in Statistics for Data Analysis

РБ CODE / Subject Semester M / E ECTS
1 SNP-Z-1 Data analysis with statistical packages IX M 6
2 SDP-Z-3 Bayesian data analysis IX M 6
3 SDP-Z-4 Data preparation and research IX M 6
4 Elective item from Table 4 IX E 6
5 Elective item from Table 4 IX E 6
6 SNP-Z-2 Regression Models X M 6
7 Elective item from Table 4 X E 6
8 Master Thesis X M 18

 

Table 3 lists the electives from the Statistics for Data Analysis study program. In addition to these courses, the student can choose from all elective courses, defined for all study programs, from the second cycle that are serviced by the faculty. It is allowed to choose one elective subject from the university list nand free electives.

 

 

Table 4: Optional list of offered items

РБ New code /   Subject Semester ECTS
1 Methods of statistical locking IX 6
2 Concepts and application of big data IX 6
3 Analysis and forecasting time series IX 6
4 Advanced algorithms IX 6
5 Modeling and fusing IX 6
6 Information Processing in Biological Systems IX 6
7 Analysis of data from related systems IX 6
8 Text Data Processing IX 6
9 Optimization methods IX 6
10 Data processing in bioinformatics IX 6
11 Network Analysis IX 6
12 Ambiental intelligence IX 6
13 Web of the Future IX 6
14 Statistical Programming X 6
15 Statistical Learning X 6
16 Multidimensional statistical analysis X 6
17 Numerical methods for data science X 6
18 Statistical research skills: editing , reporting and visualization of data X 6
19 Business Analytics X 6
20 Random processes X 6
21 Big Data Modeling and Management X 6
22 Discovering knowledge in big graph data X 6
23 Open and related data X 6
24 Modern Simulations and Modeling X 6
25 Computational paradigms in the Internet of Things X 6
26 Data analysis from mobile sensors / sources X 6
27 Intelligent mobile applications X 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 .

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.

 

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.