• EQF Home Page Icon
Find information on the EQF, NQF's

The European Qualifications Framework (EQF) is a translation tool that helps communication and comparison between qualifications systems in Europe. Its eight common European reference levels are described in terms of learning outcomes: knowledge, skills and competences. This allows any national qualifications systems, national qualifications frameworks (NQFs) and qualifications in Europe to relate to the EQF levels. Learners, graduates, providers and employers can use these levels to understand and compare qualifications awarded in different countries and by different education and training systems.

For more information on NQF's and their relation to the EQF click on the buttons below:

 

Documentation

Legal documents, Studies, Documents agreed by the EQF Advisory Group and

European Qualifications Framework Series 

Find information on qualifications

Qualifications that are part of national qualifications framework are listed on this page. You can scroll down to find all information. Filter by Subject Field, EQF level and Location and you will find more detailed information on qualifications, and a link to the national database. The qualifications are part of national qualifications frameworks that have formally referenced to the EQF

Find information on qualifications

Search results

Search found 28 items
  1. Master of Science in de statistiek

    Graduates 1. Have advanced knowledge of and insight into a wide range of statistical techniques, their interrelations, and their application. 2. Can act as a statistical expert and effectively collaborate in a team with subject-matter scientists and/or practitioners in the area of the chosen specialization. 3. Can properly handle quantitative scientific research questions, independently, effectively and creatively, using proper design and analysis methodology. 4. Are able to contribute to statistical and/or substantive scientific research, in the area of the chosen specialization. 5. Can critically appraise the statistical process, from design, over data collecting process, data quality, and data analysis to reporting. 6. Are able to select and use a suitable analysis technique (i.e. sufficiently robust, efficient, practically feasible, etc.) as well as an appropriate software tool, interpret the ensuing results, assess and quantify uncertainty and formulate an evidence based answer for a specific problem arising within a given area of specialization. 7. Are capable of independently and systematically acquiring new knowledge through critically consulting appropriate sources in the international statistical and scientific literature and/or through professional networks. 8. Are effective written and oral communicators, as well as negotiators, both towards an audience of statistical experts as well as subject-matter experts. 9. Can act as a responsible statistician in collaboration with other statistical and/or su ...

    Category: Qualifications Location: Belgium, Flemish Community
  2. Master of Science in de wiskunde

    – Geavanceerde kennis hebben van en inzicht hebben in complexe wiskundige theorieën, modellen, methoden en technieken. – Verdiepende kennis en inzicht hebben in minstens één deelgebied van de wiskunde. – Complexe wiskundige redeneringen kritisch verwerken. Hiermee creatief logische en analytische redeneringen opbouwen. – Zelfstandig complexe wiskundige of wetenschappelijke problemen analyseren, modelleren en oplossingen ontwerpen. Bestaande resultaten en oplossingsmethoden kritisch interpreteren en waar nodig aanpassen. – Wetenschappelijke probleemstellingen of oplossingsstrategieën kritisch evalueren en de intrinsieke onzekerheden en beperkingen plaatsen. – Bij de wiskunde aansluitende gepaste technologische hulpmiddelen zelfstandig selecteren en ze constructief gebruiken. – Zelfstandig wetenschappelijke (zeker ook Engelstalige) bronnen opzoeken, raadplegen en kritisch verwerken. – Zelfstandig wetenschappelijk wiskunde-onderzoek plannen en uitvoeren op het niveau van een beginnend onderzoeker. – Complexe wiskundige resultaten en conclusies kaderen, interpreteren en beargumenteren. Hierover helder en accuraat schriftelijk rapporteren. Zowel voor een gespecialiseerd als breder publiek een presentatie verzorgen. – In staat zijn wetenschappelijke ontwikkelingen, in de gekozen specialisatie, op te volgen en kritisch te situeren in het bredere kader van de discipline; de relevantie ervan voor de bredere maatschappelijke context desgevallend inschatten en verantwoorden. – Kritisch inzicht verwerven in de internationa ...

    Category: Qualifications Location: Belgium, Flemish Community
  3. Master of Science in Statistical Data Analysis

    Graduates 1. Have advanced knowledge of and insight into a wide range of statistical techniques, their interrelations, and their application. 2. Can properly handle quantitative scientific research questions, independently, effectively and creatively, using appropriate designs and analysis methodology. 3. Are able to correctly use the theory, either methodologically or in an application context, or both, thus contributing to scientific research. 4. Can critically appraise the statistical process, from design, over data quality and data analysis to reporting. 5. Are able to select and use a statistical analysis technique and software tool, suitable for answering a specific research question within a given area of specialization. 6. Are capable of independently and systematically acquiring new knowledge through consulting appropriate sources in the relevant international literature. 7. Are effective written and oral communicators, both towards an audience of statistical experts as well as subject-matter experts. 8. Are aware of the ethical and social context of statistics and behave accordingly. 9. Can handle combined knowledge of at least one specific scientific discipline and the statistical sciences from a mature perspective and with a broad sense of responsibility, both independently and in a multidisciplinary context. (MaNaMa-specific DLR) 10. Can act as a responsible statistician in collaboration with subject-matter scientists. (MaNaMa-specific DLR) ...

    Category: Qualifications Location: Belgium, Flemish Community
  4. Applied Mathematician

    A képzés célja alkalmazott matematikusok képzése, akik tudományos kutatási szintet elérő szakmai felkészültségükkel magas szintű matematikai ismereteik és modellezési tapasztalataik birtokában képesek alkotó módon a gyakorlatban felmerülő matematikai problémák megoldására. Nyitottak szakterületük és a rokon területek új tudományos eredményeinek kritikus befogadására. Felkészültségük alapján képesek a gyakorlati problémák modellezésére, megoldására és a megoldások gyakorlati kivitelezésének irányítására. Felkészültek tanulmányaik doktori képzésben történő folytatására. Az elsajátítandó szakmai kompetenciák Az alkalmazott matematikus a) tudása Rendszerszinten és összefüggéseiben ismeri a matematika tudományának módszereit az algoritmuselmélet, az alkalmazott analízis, a diszkrét matematika, az operációkutatás, a valószínűségszámítás és a matematikai statisztika területén. Összefüggéseiben ismeri az alkalmazott matematika eredményeit az algoritmuselmélet, az alkalmazott analízis, a diszkrét matematika, az operációkutatás, a valószínűségszámítás és a matematikai statisztika területén. Ismeri az alkalmazott matematika különböző részdiszciplínái közötti mélyebb, átfogóbb kapcsolatokat, egymásra épülésüket. Ismeri az absztrakt matematikai gondolkodást, az absztrakt matematikai fogalmakat. Ismeri az alkalmazott matematikai modellek megalkotásához és szimulálásához szükséges informatikai, számítástechnikai ismeretanyagot. Specializáció választása nélkül továbbá Ismeri a differenciálegyenletek, a közelítő szám ...

    Category: Qualifications Location: Hungary
  5. Hydrobiologist

    A képzés célja hidrobiológus szakemberek képzése, akik természettudományi, mezőgazdasági, matematikai és informatikai alapismereteik, valamint a hidrobiológia fogalmainak, alapvető összefüggéseinek és ismereteinek birtokában alkalmasak a mára már stratégiai elemmé vált vízzel, a vízi élőlényekkel kapcsolatos kutatás-fejlesztési, gyakorlati és szakmai menedzsmenti feladatok ellátására. A képzés során szerzett ismeretanyag és szaktudás hasznosítható minden olyan tevékenység esetében, ahol a víznek, a vízi ökológiai rendszereknek, a vízi élőlényeknek a vizek vagy a vizeket felhasználók szempontjából jelentősége van. Felkészültek tanulmányaik doktori képzésben történő folytatására. Az elsajátítandó szakmai kompetenciák A hidrobiológus a) tudása Ismeri a hidroszférában lejátszódó folyamatokat, valamint a folyamatok kapcsolatrendszerének feltárására, értékelésére és rendszerben való kezelésére alkalmas módszereket. Ismeri, használja és fejleszti azokat a terepi, laboratóriumi gyakorlati módszereket és eszközöket, melyeket a modern hidrobiológia alkalmaz, valamint a saját munkájához, illetve kutatásaihoz szükséges. Birtokában van a hidrobiológia tudományára jellemző elméletek, paradigmák és elvek alkalmazói szintű ismereteinek, ismeri a víz, mint környezeti elem és erőforrás fenntartható használatának, hasznosításának és megőrzésének lehetőségeit. Megtalálja az összefüggéseket a különböző hidrobiológiai diszciplínák keretében elsajátított ismeretkörök között, érti az interdiszciplináris megközelítés fontosságá ...

    Category: Qualifications Location: Hungary
  6. Mathematician

    A képzés célja tudományos kutatásra szakmai felkészültséggel rendelkező matematikusok képzése, akik megszerzett matematikai szaktudásukat képesek alkotó módon a gyakorlatban is felhasználni. Nyitottak szakterületük és a rokon szakterületek új tudományos eredményeinek kritikus befogadására. Egyaránt alkalmasak elméleti és gyakorlati matematikai problémák modellezésére, megoldási eljárások kidolgozására és ezen eljárások tényleges folyamatának irányítására. Felkészültek tanulmányaik doktori képzésben történő folytatására. Az elsajátítandó szakmai kompetenciák A matematikus a) tudása Rendszerszinten és összefüggéseiben ismeri a matematika tudományának módszereit az analízis, algebra, számelmélet, geometria, diszkrét matematika, operációkutatás és valószínűségszámítás (matematikai statisztika) területén. Összefüggéseiben ismeri az elméleti matematika eredményeit az analízis, algebra, számelmélet, geometria, diszkrét matematika, operációkutatás és valószínűségszámítás (matematikai statisztika) területén. Jártas a matematika különböző részdiszciplínái közötti mélyebb, átfogóbb kapcsolatokban. Jártas az absztrakt matematikai gondolkodásban, a matematikai fogalomalkotásban. Alkotó módon ismeri a matematikai bizonyítás alapelveit, módszereit. Ismeri az új matematikai eredmények eléréséhez vezető kutatások speciális módszereit, problémamegoldó technikáit. b) képességei Képes az analízis, algebra, számelmélet, geometria, diszkrét matematika, operációkutatás és valószínűségszámítás (matematikai statisztika) terü ...

    Category: Qualifications Location: Hungary
  7. Survey Statistician

    A képzés célja statisztikusok képzése, akik társadalomtudományi elméleti és gyakorlati, valamint matematikai, statisztikai ismereteik birtokában felkészültek a társadalom- és piackutatásban alkalmazott statisztikai adatelemzésre, rendelkeznek a nagy adatbázisok kezeléséhez és elemzéséhez (adatbányászat) szükséges alapvető ismeretekkel. Képesek új eljárások elsajátítására és alkalmazására, statisztikai tudásuk szakirányú kiegészítésével egyéb tudományterületek, így például közgazdaságtan, egészségügy területén statisztikai elemzések végzésére. Felkészültek tanulmányaik doktori képzésben történő folytatására. Az elsajátítandó szakmai kompetenciák A survey statisztikus a) tudása Megértette és elsajátította a társadalom- és piackutatásban alkalmazott statisztikai matematika alapismereteit, a vektorterek alapfogalmait, lineáris leképezéseket és mátrixokat, a matematikai analízis alapfogalmait, a deriválást és integrálást egy- és többváltozós esetben. Ismeri a társadalomtudományok alapvető összefüggéseit a mai magyar társadalom szerkezete, demográfiai helyzete, a társadalmi egyenlőtlenségek, a társadalmi változásokat leíró elméletek, a piaci mechanizmusok működésének közgazdasági szabályai vonatkozásában. Ismeri a piac- és a társadalomkutatásban, illetve döntés előkészítésben alkalmazott statisztika elméletét és módszertanát, a legfontosabb nemzetközi szakirodalmat, és ismeri a vonatkozó angol nyelvű szakkifejezéseket a valószínűségi mező, egy- és többváltozós valószínűség-eloszlások és momentumaik, a feltétel ...

    Awarding bodyEötvös Loránd Tudományegyetem

    Category: Qualifications Location: Hungary
  8. alkalmazott biostatisztikus

    A képzés célja: mind a biológiai, mind az orvosi és állatorvosi tudományokban egyre fontosabb követelmény a vizsgálatok és kísérletek szakszerű megtervezése, valamint az adatok korszerű statisztikai módszerekkel való kiértékelése. A gyógyszeripari kísérletekben az engedélyező hatóság Európában is és az USA-ban is megköveteli biostatisztikus részvételét. Általános kompetenciák: -    a statisztikai elemzésekhez szükséges matematikai módszerek (vektorterek alapfogalmai, lineáris leképezések és mátrixok, a matematikai analízis alapfogalmai, deriválás és integrálás egy és többváltozós esetben); -    a statisztika és az azt alkalmazó tudományágak viszonyának ismerete; -    jó kommunikációs készség a nem statisztikus szakemberekkel (a megrendelőkkel vagy felhasználókkal, kliensekkel); -    a megrendelő által szakmai (biológiai, orvosi stb.) nyelven megfogalmazott problémák matematikai, illetve statisztikai modellekké formálása és az annak megfelelő vizsgálatok megtervezése és kivitelezése; -    informatikai ismeretek, szoftverek használata, programnyelvek ismerete és használata -    publikációk, kutatási tervek, kutatási jelentések kritikai elemzése, a logikai, illetve módszertani hibák felderítése; -    publikációk készítésének gyakorlati tudnivalói, különös tekintettel a statisztikai eredmények helyes közlésének ismeretére; -    képesség ismert elemző módszerek új feladatok, illetve új körülmények között történő innovatív alkalmazására. Szakmai kompetenciák, tudáselemek, megszerezhető ismeretek: -    valószínűségsz ...

    Awarding bodyÁllatorvostudományi Egyetem

    Category: Qualifications Location: Hungary
  9. Master of Biology

    A person who has acquired the qualification of master of biology should: Be able to organize and perform experiments of biological research, disclose biological features of an investigated subject, use different theoretical and experimental methods of investigation, partake in the flow of knowledge and information using advanced methods of investigation and information technologies and summarize and announce investigation results.Know processes described by modern theories of biology sciences, biological phenomena and different principles of organizing research.Be able to communicate with colleagues and trainees/students in solving scientific problems of research; work under market conditions. ...

    Category: Qualifications Location: Lithuania
  10. Master's Degree in "Science, Technology, Engineering and Mathematics" (MSc). Department of Education. School of Pedagogical and Technological Education (ASPETE).

    The subject of the programme is to provide quality knowledge on issues connecting Didactics with Natural Sciences, Informatics and Computers, Engineering and Mathematics, as well as the promotion of research in this scientific field. The objective purposes of the programme are the following: A. Supporting research on the didactics of the natural sciences (Physics, Chemistry, Biology), Informatics and Computation Science, Engineering and Mathematics. B. The creation of an organisational structure for the development of a depository about the above cognitive subjects. C. Production of specialised scientific and research workforce, specialised on the above cognitive subjects, who are called to reduce the chasm between the technological potential and the reality, and submit proposals connecting Didactics to these subjects within the context of the research and development programmes of the European Union. D. The preparation of education employees and educators for the development of best practices for the analytical programmes for education. E. Production and use of materials produced by the postgraduate programme on teaching of the undergraduate students of the School of Pedagogical & Technological Education (ASPETE). ...

    Awarding bodySchool of Pedagogical and Technological Education (ASPETE)

    Category: Qualifications Location: Greece

Pages