• 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. 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. Bachelor of Science in de wiskunde

    1. Grondige kennis hebben van en inzicht hebben in wiskundige kernbegrippen, basismethoden en technieken en de aanwending ervan op een gepast abstractieniveau. 2. Grondige fundamentele kennis en inzicht hebben in de belangrijkste deelgebieden (analyse, algebra, meetkunde, statistiek, kanstheorie, numerieke wiskunde) en hun onderling verband. 3. Verbredende kennis en inzicht hebben m.b.t. verbanden van wiskunde met één of meerdere wetenschapsgebieden. 4. De taal van de wiskunde beheersen: een tekst opgesteld in termen van definities, stellingen en bewijzen begrijpen; logisch redeneren, correct hanteren van wiskundige taal en symbolen. 5. Zelfstandig een wiskundige redenering volgen, analyseren en hiaten onderkennen. Verschillende technieken beheersen om zelf een correcte wiskundige bewijsvoering op te bouwen. 6. Zelfstandig relatief eenvoudige wiskundige problemen analyseren en oplossen door het toepassen van theorieën en standaardmethoden. Kritisch reflecteren over het oplossingsproces en het eindresultaat. 7. Gevorderde wiskundige rekenvaardigheid bezitten. 8. De ICT-vaardigheden bezitten die aansluiten bij de wiskunde, zoals programmeren, werken met computeralgebra- en texgebaseerde pakketten en statistische dataverwerking. 9. Wiskundige literatuur (zeker ook Engelstalige) begrijpen. Zelfstandig wetenschappelijke bronnen opzoeken en raadplegen. 10. Binnen een afgelijnd kader een probleemstelling formuleren en een wiskundeproject plannen en uitwerken. 11. Schriftelijk en mondeling rapporteren over onderzoek en ...

    Category: Qualifications Location: Belgium, Flemish Community
  5. Mathematical-technical software developer

    Type of qualification This qualification is a dual vocational education and training (3-year and 3½-year training course). The vocational education and training system is highly significant in Germany. Central importance in this regard is attached to training within the dual system, which facilitates access to many areas of occupational activity for which in other countries training at an institute of higher education is required. The system is described as “dual” because training is conducted at two independent training venues, the company and the vocational school. Training combines the acquisition of theoretical knowledge and practically related competences with company practice. Successful completion of training confers the right directly to exercise the occupation in question as a qualified skilled worker in a state recognised training occupation. It also leads to the subsequent opportunity to access a wide range of upgrading training. Those completing training hold the professional skills, knowledge and competences (employability skills) necessary for the exercising of a qualified occupational activity. 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. Description of the qualification (learning outcomes) Apply mathematical models to solve problems in the areas of computing, technology, natural sciences and trade and industry , Analyse problems ...

    Awarding bodyChamber of Commerce and Industry

    Category: Qualifications Location: Germany
  6. 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
  7. Maths for STEM

    Maths for STEM ...

    Awarding bodyQuality and Qualifications Ireland

    Category: Qualifications Location: Ireland
  8. 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
  9. 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
  10. 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

Pages