Login

Членовите на универзитетскиот кадар треба да ја употребат нивната Webmail сметка за да се најават на системот.

Универзитет на Југоисточна Европа
оживеј го знаењето!
Export

Програма:

Компјутерски науки

Насока: Наука за податоци (2023/2024)
Циклус на студии: Втор циклус (Постдипломски)
Факултет: Современи науки и технологии
Код на програмата: DS-120
Академска година: 2024 / 2025
Титула: Магистер по компјутерски науки - Насока: Наука за податоци
ЕКТС: 120 (2 години)
Решение:

Промените во областа на компјутерските науки и нивната примена се многу динамични. Оттука главен предизвик за истражувањата и студиите во оваа област е развојот на нови напредни системи и технологии кои ќе обезбедат решенија во областите на информациските и комуникациските технологии. Информациските и комуникациските технологии станаа најголемите и најпознатите сектори кои брзо се прошируваат и се најразвиeни сектори во Европската унија и во светската економија. Покрај тоа, појавата на нови пазари за софтверот и во телекомуникацискиот сектор во Југоисточна Европа доведе до зголемена побарувачка за висококвалификувани и специјализирани професионалци во оваа област. Дипломираните студенти можат да работат како професионален софтверски инженер или како софтверски архитект во развој на софтверски компании или во ИТ-одделот на претпријатијата. Високото ниво на професионални вештини ќе им овозможи на дипломираните студенти брзо да станат успешни лидери во софтверската индустрија.

Преку програмата студентите ќе ги стекнат потребните знаења и вештини за да придонесат во сите аспекти на процесот на развој на софтвер, вклучувајќи и планирање, соработка, спецификација, дизајн, кодирање, испорака и одржување на софтверски производи. Студентите ќе стекнат и општи вештини за аналитичко и критичко размислување, за тимска работа и работа во мултикултурни средини, планирање и организирање итн. По завршувањето на оваа програма, дипломираните студенти ќе имаат можности за кариера во различни индустрии, главно исполнувајќи ги потребите за дизајн на компјутерски системи, како развивач на софтвер, развивач на мобилен и веб-софтвер, инженер на бази на податоци, менаџер на софтверски проекти и процеси или дизајнирање на информациски системи, а во зависност од насоката што ќе ја одберат во оваа студиска програма. Последниот семестар на студии вклучува пишување на магистерскиот труд, овозможувајќи им на дипломираните студенти да ги продолжат своите студии на докторски студии по компјутерски науки.

Знаење и разбирање
  • Има способност за развој и за примена на оригинални и креативни ИТ- идеи со цел обезбедување квалитет и креирање и водење апликации поврзани со телекомуникациските области како апликации, сигурност и обезбедување квалитет.
  • Има способност за примена на ИТ-вештини и знаење и за демонстрација на специјалистички компетенции од компјутерски науки и информатика со цел организирање и поврзување на телекомуникациските процеси како структура која се менаџира и се следи како од аспект на проток на податоци така и од аспект на креирање интерфејси за корисниците.
  • Стекнува знаење и разбирање од областите на компјутерски науки, инженерство и информатика (програмирање, веб-технологии, дата-бази, мрежи, компјутерски и информациски системи и мултимедиуми.
  • Стекнува знаење од една или од повеќе области од телекомуникациската индустрија со кои може да се оквалификува студентот како професионалец за применување знаења во дадената област.
Примена на знаењето и разбирањето
  • Способност за критичко, независно и за креативно решавање проблеми во нови средини или средини за кои нема претходно искуство во телекомуникациите.
  • Планирање, водење и евалуација на независни истражувања во областа на телекомуникациите, но и креирање и имплементација на соодветни алатки за тестирање, симулација и за имплементација.
  • Креативност и оригиналност при интерпретацијата на знаењето од информатиката при решавање проблеми поврзани со целите на индустриското производство во телекомуникациската област.
Способност за проценка
  • Способност за креативна интеграција и синтеза на знаење од повеќе области во телекомуникациската област, како и администрирање на процесите и на системите со примена на ИТ-алатки наменети и креирани за одредена проблематика.
  • Креирање едукативни процеси со користење компјутерски алатки и техники.
  • Способност за справување со комплексни ситуации поврзани со специфични процеси кои произлегуваат во реално време во телекомуникацискиот простор.
  • Способност за идентификација на соодветни специјализирани инстанци и донесување издржани процени во ситуации на недостиг на комплетни информации или податоци и врз основа на лични, социјални и етички принципи и одговорности поврзани со примената на знаењето и разбирањето.
Комуникациски вештини
  • Способност за размена на заклучоци и предлози со аргументирање и со нивно рационално поткрепување, како со стручни, така и со нестручни лица, јасно и недвосмислено;
  • Преземање значителна одговорност за заедничките резултати; водење и иницирање активности.
Вештини на учење
  • Способност за идентификација на личните потреби и насоки за индивидуално и автономно дообразование во вообичаените информатички области;
  • Способност за преземање одговорност за континуирано индивидуално учење во специјализирани бизнис и информатички области во рамки на вмрежената економија;
  • Способност за преземање одговорност за понатамошен професионален развој и усовршување.

Семестар 1

  • [CM206] [6 ЕКТС] Податочно инжињерство
    Целта на овој предмет е да студентите да ги научат основите на моделирање на податоци, чистење, трансформација и складирање. Како такви, студентите ќе научат различни начини за моделирање на SQL и NoSQL податоци, да ги организираат во различни складишта на податоци, да дизајнираат и да управуваат со проточна обработка на податоци. Студентите, исто така, ќе научат како да користат најсовремени алатки имплементирани во простории или облак.
  • [CM207] [6 ЕКТС] Напредни бази податоци
    Целите на овој предмет се да се продолжи со длабинско проучување на базите на податоци. Предметот е продолжение на предметот Бази на податоци од првиот циклус на студии, започнува со повторување на концептуалниот дизајн и нормализација на шемите на базите на податоци. Продолжува со начините на складирање на податоци, претставување на податоците, архитектурата на системот за управување со базите на податоци, процесирање и оптимизација на пребарувањата, концептите за обработка на трансакции, техниките на паралелна контрола, алгоритмите на обновување на базата на податоци и сигурност и овластување.
  • [CM208] [6 ЕКТС] Машинско учење
    Во рамките на овој предмет се дава вовед во машинското учење. Предметот е поделен на неколку теми и вклучен е преглед на многу концепти, техники и алгоритми од секоја од нив. При завршување на предметот студентите ќе креираат системи кои врз база на знаења ќе донесат одлуки. Во рамките на предметот, исто така, ќе се анализираат бројни студии на случај и апликации преку кои студентите ќе научат како да ги применуваат алгоритмите за учење на компјутерска визија, медицинска информатика и анализа на сигнали.
  • [6 ЕКТС] Општ изборен (од СП)
    • [EM575] Програмирање во Java
    • [EM576] Програмирање во .NET
    • [EM577] Криптографија
    • [EM578] Програмирање во Python
    • [EM579] Развој на мобилни апликации
    • [EM580] Програмирање игри
    • [EM581] Паралелно процесирање
    • [EM582] Е-трговија
    • [EM583] Управување со компјутерска мрежа
    • [EM574] NoSQL бази на податоци
    • [EM584] Мобилни и безжични мрежи
    • [EM585] Професионална ИТ-етика
    • [EM586] Дигитално логично дизајнирање и симулација
    • [EM587] Нумерички методи
    • [EM588] Интернет на нештата
    • [EM572] Вовед во вештачка интелигенција
    • [EM589] Cyber безбедност
    • [EM573] Вовед во информациски системи
    • [E2802] Бизнис-аналитика
  • [6 ЕКТС] Изборен стручен предмет (од насоката)
    • [EM598] Пронаоѓање на информации
    • [EM599] Анализа на податоци со Python/R
    • [EM600] Математика за наука за податоци
    • [EM601] Анализа на социјална и информативна мрежa
    • [EM602] Неврални мрежи и длабоко учење
    • [EM603] Обработка на природен јазик
    • [EMCS-02] Визуелизација на податоци

Семестар 2

  • [CM194] [6 ЕКТС] Практикум
    По успешно завршување на предметот, студентите ќе бидат во можност да го поврзат академското знаење со реалните услови за предавање на работното место; да се здобијат со искуство за различни аспекти на предавање на ИКТ како што се планирање, организирање, избор на наставни материјали и предавање на лекциите, како и да се адаптираат на организациската култура во институцијата во која ќе работат; да развијат соодветни работни навики и професионален став преку опсервирање на искусни предавачи; ефективно да комуницираат во различни форми со ученици, родители и колеги и да работат како дел од тим.
  • [CM209] [6 ЕКТС] “Big Data” системи
    Неодамнешните технолошки достигнувања, насочени кон намалување на трошоците за хардвер, како и Интернетот на нештата (Internet of things) доведоа до брзо зголемување на количината на податоци генерирани од различни области, вклучувајќи ги науките водени од податоци, телекомуникациите, социјалните медиуми, е-трговијата, медицинската евиденција и е-здравството, итн. Бизнисот и индустријата користат Big data за да идентификуваат и да извлечат подобро разбирање на потребите на управувањето, како и да го разберат однесувањето и потребите на нивните клиенти, да развијат нови производи и услуги насочени и побарани од клиентите и да ги намалат оперативните трошоци. Конкурентните предности и профитот што ги носат Big data доведоа до голем број проекти за Big data, но тоа беше придружено со празнина во човечките ресурси способни да манипулира со оваа голема количина на податоци наречена Big data. Целта на овој предмет е студентите да се воведат во оваа област, имено таканареченото поле на Big data, предметот е дизајниран студентите да се запознаат со знаењата за Big data, разбирањето на архитектурите на системи за Big data и да ги опреми со знаење за главните, актуелни технологии кои се користат во различни проекти од областа на Big data.
  • [CM204] [6 ЕКТС] Компјутерска безбедност
    Преку овој предмет студентите ги изучуваат принципите на компјутерска безбедност од применета гледна точка и се стекнуваат со практично искуство со безбедносни закани и контрамерки. Предметот дополнително ги опфаќа принципите и вештините кои се корисни за донесување одлуки за безбедноста и за разбирање на безбедноста во интеракција со светот околу неа. Применетите теми вклучуваат криптографија, овластување за контрола, оперативни системи за безбедност, веб и мрежна безбедност. Другите теми ги вклучуваат општите принципи за безбедност, човечките фактори како доверба и социјален инженеринг, безбедноста на комплексни системи и на економијата на безбедност. Предметот има за цел да се балансира теоријата и практиката.
  • [6 ЕКТС] Општ изборен (од СП)
    • [EM575] Програмирање во Java
    • [EM576] Програмирање во .NET
    • [EM577] Криптографија
    • [EM578] Програмирање во Python
    • [EM579] Развој на мобилни апликации
    • [EM580] Програмирање игри
    • [EM581] Паралелно процесирање
    • [EM582] Е-трговија
    • [EM583] Управување со компјутерска мрежа
    • [EM574] NoSQL бази на податоци
    • [EM584] Мобилни и безжични мрежи
    • [EM585] Професионална ИТ-етика
    • [EM586] Дигитално логично дизајнирање и симулација
    • [EM587] Нумерички методи
    • [EM588] Интернет на нештата
    • [EM572] Вовед во вештачка интелигенција
    • [EM589] Cyber безбедност
    • [EM573] Вовед во информациски системи
    • [E2802] Бизнис-аналитика
  • [6 ЕКТС] Изборен стручен предмет (од насоката)
    • [EM598] Пронаоѓање на информации
    • [EM599] Анализа на податоци со Python/R
    • [EM600] Математика за наука за податоци
    • [EM601] Анализа на социјална и информативна мрежa
    • [EM602] Неврални мрежи и длабоко учење
    • [EM603] Обработка на природен јазик
    • [EMCS-02] Визуелизација на податоци

Семестар 3

  • [MCS-303] [6 ЕКТС] Методологија на истражување
    Целта на овој предмет е студентите да стекнат знаење и да ги разберат различните научни теории и методологии. На почетокот на студентите ќе им бидат објаснети основните концепти и теоретските дефиниции и примероците за сите постојни методи на истражување, хипотеза, директни и индиректни варијабли, валидација на резултатите, BIAS заклучоците, како и научни квалитативни и квантитативни методологии на истражување, но и други методолошки пристапи. За секое поглавје студентот ќе изврши и практични задачи. По успешното завршување на овој предмет, студентите ќе бидат во можност: да го знаат и да го разберат значењето на основните научни концепти; да ги научат техниките за ефикасно пребарување информации и за ефикасен пристап до релевантни информации и литература; да ги идентификуваат, опишат и да ги формулираат научните проблеми; да направат внимателен избор на алтернативните истражувачки пристапи, внимателно опишани; да ги споредат и да ги објаснат предностите и недостатоците на различните научни методи за прибирање и за анализа на податоци кај квантитативно и квалитативно истражување; да ги применат основните научни методи за анализирање квантитативни и квалитативни податоци; да ја совладаат основната теоретска рамка врз која ќе се надградат; да рецензираат и да направат процена на стручни и научни публикации.
  • [CM191] [6 ЕКТС] Напредни алгоритми и структури на податоци
    Овој предмет се базира на претходни знаења од областа на алгоритми и структури на податоци. Целта на овој предмет е студентите да се запознаат со напредни ефикасни алгоритми и соодветни структури на податоци кои се користат за организација, барање и оптимизација на податоци. Исто така, се разгледува и теоретска ефикасност на алгоритми и нејзино практично утврдување со цел да може да се споредат различни алгоритми. Во текот на предметот, студентите ќе се запознаат со неколку познати алгоритми, особено за барање и оптимизација во комплексни нелинеарни структури, како на пр. стебла и графикони.
  • [CM192] [6 ЕКТС] Формални методи во компјутерските науки
    Преку овој предмет студентите ќе ги научат формалните методи и нивната примена во спецификацијата и верификацијата на софтверот. Со предметот се опфатени некои основи во формалните методи, вклучувајќи теорија на множества, функции, машини за конечни состојби, логика на изрази, временска логика, како и проверка на модели. Во рамките на овој предмет студентите ќе ги проучуваат примерите за примена на овие формални техники во реалниот свет.
  • [6 ЕКТС] Изборен стручен предмет (од насоката)
    • [EM598] Пронаоѓање на информации
    • [EM599] Анализа на податоци со Python/R
    • [EM600] Математика за наука за податоци
    • [EM601] Анализа на социјална и информативна мрежa
    • [EM602] Неврални мрежи и длабоко учење
    • [EM603] Обработка на природен јазик
    • [EMCS-02] Визуелизација на податоци
  • [6 ЕКТС] Изборен стручен предмет (од насоката)
    • [EM598] Пронаоѓање на информации
    • [EM599] Анализа на податоци со Python/R
    • [EM600] Математика за наука за податоци
    • [EM601] Анализа на социјална и информативна мрежa
    • [EM602] Неврални мрежи и длабоко учење
    • [EM603] Обработка на природен јазик
    • [EMCS-02] Визуелизација на податоци

Семестар 4

  • [CST-THESIS-120] [30 ЕКТС] Магистерски труд
    Овој модул им овозможува на студентите да ги пренесат своите вештини и знаења за истражување и за составување на покомплицираната задача - пишувањето на магистерскиот труд. Модулот е целосно практичен за студентите да ги стекнат потребните знаења, способности, вештини и доверба за да пристапат кон истражување и пишување на тезата. Модулот има единствен повратен резултат - да им овозможи на студентите да ја пишуваат магистерската теза со минимални тешкотии и со максимална ефективност. Сѐ што е предвидено е во насока на подобрување на техниките на истражување и на стилот на пишување на магистерската теза, водејќи сметка притоа за забраната со служење со недозволените средства како: плагијаторство и повреда на авторските права, кои се забранети со Статутот на УЈИЕ.
Google+