• 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 85 items
  1. Mathematician

    A képzés célja matematikusok képzése, akik olyan elméleti és alkalmazott matematikai ismeretekkel rendelkeznek, melyek képessé teszik őket arra, hogy alapszintű matematikai ismereteiket műszaki, gazdasági, statisztikai és számítógépes területen alkalmazzák. Felkészültek tanulmányaik mesterképzésben történő folytatására. A matematikus a) tudása - Ismeri a matematika alapvető módszereit az analízis, algebra, geometria, véges matematika, operációkutatás és valószínűség-számítás (statisztika) területén. - Ismeri az elméleti matematika alapvető összefüggéseit az analízis, algebra, geometria, véges matematika, operációkutatás és valószínűség-számítás (statisztika) területén. - Ismeri a matematika különböző részdiszciplínái közötti alapvető kapcsolatokat. - Tisztában van az absztrakt fogalmak definiálásának követelményeivel, az alkalmazott problémákban rejlő általános sémákat, fogalmakat felismeri. - Ismeri a matematikai bizonyítás követelményeit, alapvető módszereit. - Tisztában van a matematikai gondolkodás sajátos jellemzőivel. b) képességei - Képes logikus, igaz matematikai állítások megfogalmazására azok feltételeinek és fontosabb következményeinek pontos megadásával. - Képes a mennyiségi adatokból minőségi következtetéseket levonni. - Képes az analízis, algebra, geometria, véges matematika, operációkutatás és valószínűségszámítás (statisztika) területen megszerzett ismereteinek alkalmazására. - Képes az analízis, algebra, geometria, véges matematika, operációkutatás és valószínűségszámítás (statiszt ...

    Category: Qualifications Location: Hungary
  2. 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
  3. doktor (PhD)- mathematics and computer sciences

    A doktori képzés a mesterfokozat megszerzését követő tudományos képzésben a doktori fokozat megszerzésére készít fel. A doktori képzés a tudományterület és az azon belüli tudományág kutatási területeihez igazodó doktori iskola keretében folyó tudományos vagy művészeti tevékenység, amely képzési és kutatási, valamint kutatási és disszertációs szakaszból áll. A doktori képzés szervezése és a doktori fokozat odaítélése a felsőoktatási intézmény doktori tanácsának joga. A doktori fokozatot megszerző személy: • Rendelkezik az adott tudományterület tárgykörének, általános és specifikus jellemzőinek, legfontosabb irányainak és pontosan kidolgozott határainak, megállapodott és vitatott összefüggéseinek kutatási szintű ismeretével. • Alkotó módon megérti az adott szak, illetve tanulmányi terület összefüggéseit, elméleteit és az ezeket felépítő fogalmi rendszereket, terminológiát. • Rendelkezik adott tudomány/szakterület önálló kutatásához szükséges kutatás-módszertani ismeretekkel. • Képes az adott szakterület kreatív analízisére, átfogó és speciális összefüggések szintetikus, új szemléletű megfogalmazására és az ezekkel adekvát értékelő és kritikai tevékenységre. • Alkalmazni, illetve továbbfejleszteni tudja szakterületének sajátos ismeretszerzési és probléma-megoldási módszereit. • Képes az elvi kérdések újszerű, eddig ismeretlen gyakorlati vonatkozásainak kreatív kidolgozására. • Képes új projektek tervezésére, megvalósítására, adott tudományterületen kutatást végezni, új technikákat és megközelítéseket kialakítani. ...

    Category: Qualifications Location: Hungary
  4. üzleti adatelemző

    A képzés célja, hogy fejlessze és erősítse az üzleti intelligencia és a data science területhez tartozó  szakmai ismereteket, elsődlegesen az elemzési kompetenciák vonatkozásában. Elsősorban azokat a munkavállalókat szólítja meg, akiknek munkájukhoz szükségük van az üzleti intelligencia és a data science által nyújtott elméleti és gyakorlati támogatásra, valamint üzleti intelligencia rendszert akarnak kialakítani, fejleszteni, működtetni.           A képzés során elsajátítandó tudáselemek, megszerezhető ismeretek:- vállalati architektúra menedzsment;- üzleti intelligencia és részterületei;- döntéselmélet, döntéstámogató rendszerek, vezetői döntések támogatása, kontrolling;- adattárházak, adatminőség és menedzsmentje;- üzleti analitika, vizualizáció és analitika, az adatelemzés eszközei, módszerei;- üzleti teljesítménymenedzsment;- intelligens alkalmazások, big data technológiák;- adatbányászat folyamata, modelljei, webbányászat és szövegbányászat;- informatikai vezetési ismeretek, IT Projekt menedzsment.      A képzés során elsajátítandó kompetenciák:- a hallgató képes lesz adatmenedzsment/adatéletciklushoz kötődő feladatok megoldására;- a hallgató le tudja fordítani az üzleti kihívásokat analitikai problémákká;- a hallgató képes lesz üzleti analitikai problémák felismerésére és megoldására;- a hallgató fel tud ismerni és meg tud oldani adat, web és szövegbányászati problémákat;- a hallgató ismeri az adatelemzés legújabb technológiáit, képes lesz ”big data” menedzsment feladatok azonosítására és megoldására;- a ...

    Awarding bodyBudapesti Corvinus Egyetem

    Category: Qualifications Location: Hungary
  5. 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
  6. 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
  7. 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
  8. 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
  9. Maths for STEM

    Maths for STEM ...

    Awarding bodyQuality and Qualifications Ireland

    Category: Qualifications Location: Ireland
  10. Mathematisch-technischer Assistent (Staatlich geprüfter)/Mathematisch-technische Assistentin (Staatlich geprüfte)

    Type of qualification This qualification is a vocational education and training at a vocational school governed by federal state law. Attendance at full-time vocational school for a period of two years imparts the necessary qualifications for the exercising of a state recognised training occupation under federal state law. This is a full-time school-based training course with a minimum duration of two years. Teaching encompasses a cross-occupational, an occupationally related and possibly also a practical area of learning. Courses are aligned towards occupational work processes and company business processes. A practical placement is integrated into training. Successful completion of training confers the right directly to exercise the occupation in question as a qualified skilled worker in a training occupation governed by federal state law. Those completing the qualification acquire the necessary employability skills for the exercising of a qualified occupational activity. These bring together professional competence, autonomy and social competence to form overall occupational competence. Methodological competence, communicative competence and learning competence are also intrinsic components of employability skills. They are in possession of competences for the autonomous planning and processing of professional tasks assigned within a comprehensive area of learning or field of occupational activity which is subject to change. ...

    Awarding bodyPublic or state recognised vocational school

    Category: Qualifications Location: Germany

Pages