​​​​​​Képzési információk
A képzés tanterve

Képzési és kimeneti követelmények

1. A képzés megnevezése:
   a) magyar nyelven: agrárstatisztikus mesterképzési szak
   ​​​​​​b) angol nyelven: agricultural statistician master programme
2. A képzésben szerezhető szakképzettség oklevélben szereplő megnevezése:
   a) magyar nyelven: okleveles agrárstatisztikus
   b) angol nyelven: agricultural statistician
    
3. A képzés besorolása:

3.1. képzési terület szerinti besorolása: agrár képzési terület

3.2. a végzettségi szint besorolása:

• mesterfokozat (magister, master of science, rövidítve: MSc)

3.3. a szakképzettség képzési területek egységes osztályozási rendszere szerinti tanulmányi területi besorolása ISCED-F 2013 szerint: 0888

3.4. orientáció szerinti besorolása: gyakorlatorientált (60-70 százalék)

4. A képzési idő félévekben: 4 félév
5. A szakképzettség megszerzéséhez összegyűjtendő kreditek száma: 120 kredit
6. A képzés célja és a szakmai kompetenciák, tanulási eredmények:

6.1. A képzés célja:

A szak célja olyan szakemberek képzése, akik ismerve az agrártudomány területeinek struktúráját, szilárd elméleti és gyakorlati alapokra épülő statisztikai módszertani tudással alkalmasak az ott megjelenő kísérletek, megfigyelések önálló tervezésére, a kísérletek, megfigyelések során keletkezett adatok önálló, tudományos igényű elemzésére és közlésére, ideértve a különféle komplex adathalmazok mögött lévő struktúrák, kapcsolatok, összefüggések megértését és feltárását, azokból megfelelő következtetések levonását, illetve az élő rendszerek folyamatainak modellezését. A képzés jellegéből adódóan rendelkeznek ezen tevékenységek magas színvonalú kivitelezéséhez nélkülözhetetlen problémamegoldó és együttműködési készséggel is. A szakon végzettek felkészültek tanulmányaik doktori képzésben történő folytatására.

6.2. Az elsajátítandó szakmai kompetenciák:

A szakon végzett

1. a) tudása:

• részletes ismeretekkel bír a statisztikai módszerek és azok agrártudományi alkalmazásainak tekintetében;
• átfogóan ismeri az agrártudományi kutatásokban megjelenő adatstruktúrákat, azok elemzését, modellezését;
• ismer a statisztikai módszerek alkalmazásához szükséges szoftveres környezetet és programnyelvet;
• ismeri az agrártudomány szakterületein felmerülő mérési módszereket, a mérésekhez használt eszközöket és a mérések módszertanát;
• ismeri az agrártudományi kísérletekhez és megfigyelésekhez szükséges adatgyűjtés, valamint adatelemzés folyamatát, annak kockázatait, felismeri a képződött hibákat és tudása alkalmassá teszi azok korrigálására;
• ismeri és szakszerűen használja az agrártudomány területeinek kutatásaihoz szükséges hazai és nemzetközi adatbázisokat;
• ismeri és szakszerűen használja a kutatási jelentésekhez szükséges tudományos igényű eredményközlés nyelvét és szabályait, azokat magas szinten alkalmazza;
• ismeri és használja a statisztikai adatközléshez szükséges vizualizációs technikákat.

1. b) képességei:

• képes hatékonyan együttműködni az agrártudomány különbözői területeinek képviselőivel az adattudományhoz kapcsolódó kérdésekben;
• képes az agrártudományban felmerülő adattudományi kérdések megértésére, azok lefordítására a statisztika nyelvére;
• képes az adatgyűjtéséhez és elemzéséhez szükséges tudományos igényességű kísérleti terv önálló készítésére;
• képes a megszerzett szaktudásán alapuló problémák felismerésén túl eredeti ötleteket felvetni;
• munkája során képes vizsgálni a kutatási, fejlesztési és innovációs célok kitűzésének lehetőségét és azok megvalósításában aktív szerepet vállalni;
• szakmai irányítás mellett képes a magasabb szintű tudományos kutatásokban való eredményes részvételre is.

1. c) attitűdje:

• munkája során elkötelezett a magas színvonal és minőség iránt, feladatait precízen elvégzi, a határidőket pontosan betartja és betartatja;
• szakmájának képviseletében és eredményeinek bemutatásában a hitelességet szem előtt tartva jár el;
• tiszteletben tartja és figyelembe veszi az övétől eltérő véleményeket, kizárólag a szakmai érvekkel történő meggyőzést tartja elfogadhatónak;
• elkötelezett új kompetenciák elsajátítására és világképének bővítésére;
• keresi a továbbképzés, valamint saját szakmai fejlődésének lehetőségeit;
• figyelemmel kíséri az adattudomány és a kapcsolódó szakterületek elsősorban matematikai, statisztikai, informatikai vonatkozású, valamint mesterséges intelligenciával kapcsolatos legújabb eredményeit;
• megszerzett ismeretei felhasználásával törekszik új kutatási eredmények, fejlesztések és innováció kialakítására;
• elkötelezett a környezettudatos magatartás közvetítése és megvalósítása iránt;
• tudatosan vállalja szakmája etikai normáit és e szemléletet közvetíti munkatársai felé is.

1. d) autonómiája és felelőssége:

• alkalmas önállóan, csoport tagjaként vagy annak vezetőjeként kísérletek és megfigyelések tervezésére, elemzésére, modellezői feladatok elvégzésére, az eredmények szakszerű, tudományos igényű közlésére;
• tisztában van az agrártudomány területeinek szakmai kereteivel és korlátaival, véleményét ezek ismeretében alakítja ki; 
• felelősséget vállal a szakvéleményében közölt megállapításokért és szakmai, döntéseiért, az általa, illetve irányítása alatt végzett munkafolyamatokért;
• az aktuális szabályozásoknak megfelelően kezeli a rábízott érzékeny, esetlegesen bizalmas adatokat;
• felelősséget vállal a vele együtt dolgozók vagy irányítása alatt állók munkájáért;
• döntései során kiemelt fontossággal kezeli a környezetvédelmi szempontokat;
• a szakmai és vállalati minőségügyi, a munkahelyi egészségügyi és biztonság elvekre vonatkozó szabályozásokat betartja;
• munkája során a műszaki, gazdasági és jogi szabályozásoknak megfelelően jár el, kiemelt figyelmet fordítva az etikai alapelvek betartására.

7. A képzés szakmai jellemzői, a szakképzettséghez vezető szakterületek és azok kreditaránya, amelyből a szak felépül:

7.1. Alkalmazott statisztika ismeretek: 45-60 kredit

Alkalmazott statisztikai módszerek, többváltozós statisztikai módszerek, kísérlettervezés, survey analízis, idősorelemzés, gépi tanulási módszerek, adatbáziskezelés, statisztikai szoftverek ismerete, vizualizációs technikák, kutatásmódszertan.

7.2. Agrártudományi ismeretek: 30-45 kredit

Biológiai struktúrák, mezőgazdasági és környezettudományi ismeretek, kísérlettervezés az agrártudomány területein, agrártudományi és agrárgazdasági adatbázisok, bioinformatika, precíziós mezőgazdasági ismeretek, méréstechnika

7.3. A szakdolgozat vagy diplomamunka elkészítéséhez rendelt kreditek száma: 30 kredit

8. A szakmai gyakorlat és a gyakorlati képzés követelményei: -
9. A képzést megkülönböztető speciális jegyek: -
10. Idegen nyelven folyó tanulmányok esetében az elérendő idegennyelvtudás szintje:-