Предмети, области и контакт подаци наставника за полагање квалификационог испита за упис на докторске академске студије у школској 2023/2024. години

1. Развој, структура, подела рачуноводства и положај рачуноводства у предузећу;
2. Рачуноводствена регулатива: професионална, законска и интерна регулатива;
3. Имовина и извори имовине предузећа;
4. Биланс стања и биланс успеха;
5. Системи рачуноводства;
6. Пословни догађаји и њихов утицај на билансе;
7. Хронолошка и систематска евиденција пословних догађаја и
8. Обрачун трошкова и учинака.

1. Значај статистике у економским истраживањима;
2. Дескриптивна статистичка анализа;
3. Средње вредности;
4. Мере варијације;
5. Вероватноћа;
6. Метод узорка;
7. Регресиона анализа;
8. Корелациона анализа и
9. Увод у динамичку статистичку анализу.

1. Модел понуде и тражње;
2. Еластичност тражње (ценовна, доходна и унакрсна);
3. Оптималан избор потрошача;
4. Потпуна, савршена или перфектна конкуренција - Компетитивно тржиште;
5. Монопол;
6. Монопсон;
7. Олигопол;
8. Монополистичка конкуренција;
9. Парето ефикасност и
10. Екстерналије.

1. Значај макроекономске анализе у економији;
2. Агрегатна производња;
3. Макроекономски индикатори;
4. Кратак рок: Тржиште добара;
5. Кратак рок: Финансијска тржишта;
6. Инвестиције и штедња;
7. Инфлација;
8. Стопа незапослености;
9. Економски раст и
10. Глобализација, транзиција.

1. Маркетинг средина;
2. Процес маркетинг истраживања;
3. Сегментација тржишта;
4. Истраживање понашања потрошача;
5. Својства производа као инструмента маркетинг микса;
6. Поступак развијања новог производа;
7. Фактори који утичу на формирање цена;
8. Избор канала дистрибуције;
9. Процес комуницирања и
10. Привредна пропаганда.

1. Менаџмент процес;
2. Нивои менаџмента;
3. Улоге менаџера;
4. Вештине менаџера;
5. Врсте одлука;
6. Процес одлучивања;
7. Карактеристике и врсте циљева;
8. Моћ, ауторитет, лидерство;
9. Комуникација и комуникациони процес и
10. Потребе, задовољство и мотивација.

1. Процесни приступ и пословни процеси;
2. Концепт процесне оријентације;
3. Особине процесне оријентације;
4. Предности и недостаци процесног концепта;
5. Процесна и функционална организација;
6. Модели и моделовање пословних процеса;
7. Перспективе моделовања пословних процеса;
8. Утврђивање кључних пословних процеса;
9. Анализа и приказивање пословних процеса;
10. Унапређивање и мерење успешности пословних процеса;
11. Интегрални информациони системи и промена пословних процеса;
12. Системи за управљање токовима пословних процеса;
13. Системи за управљање пословним процесима и
14. Мерење зрелости пословних процеса.

1. Базе података и складишта података;
2. Системи за управљање базама података (функције, компоненте, ...);
3. Модели података (ЕР модел података, релациони модел података), компоненте модела података (структурална, интегритетна и операциона), модели података и складиштење;
4. Структурни упитни језик (SQL) и T-SQL;
5. Поступци пројектовања база података (концептуално, имплементационо и физичко) и аномалије ажурирања;
6. Методе нормализације (алгоритми метода синтезе и метода декомпозиције) и нормалне форме (I NF, II NF, III NF, BC NF, Iv NF и V NF);
7. Поступци превођења ЕР модела у релациони модел података;
8. Концепти и технике дистрибуираних база података (репликација, фрагментација, ...);
9. Различите архитектуре NoSQL базе података (Sharding, Amazon DynamoDB, Apache Cassandra, Oracle NoSQL, MongoDB са JSON нотацијом);
10. Концепт BigData са нагласком на Google решења: MapReduce, GFS и Hadoop;
11. Модели конзистентности података у SQL и NoSQL базама података;
12. Поступак пројектовања складишта података (димензионално моделовање - звездаста и пахуљаста шема) и
13. Приступи изградњи складишта података и ETL process.

1. Архитектура и основни принципи Web 1.0 и Web 2.0 платформи;
2. Интернет технологије, протоколи и стандарди;
3. Front-end програмирање (HTML, CSS, JavaScript) пословних апликација;
4. Back-end програмирање (C#, Java) пословних апликација;
5. Full-stack програмирање пословних апликација;
6. UX и UI дизајн;
7. Основни концепти, методе и технике програмирања у C / C++ / C# / Java програмском језику и
8. Методе и технике тестирања - црна кутија, бела кутија, аутоматски тестови.

1. Дескриптивна, предиктивна и прескриптивна аналитика;
2. OLAP архитектуре и технике;
3. Технике и алати за визуализацију података;
4. Машинско учење и стратегије учења;
5. Откривање знања у подацима (Knowledge in Data Discovery);
6. Рударење података (Data Mining), рударење веба (Web Mining), рударење текста (Text Mining);
7. Задаци учења - кластеровање, класификација, предикција, естимација;
8. Анализа сентимента исказаног у тексту (Sentiment analysis);
9. Веб лог датотеке и анализа кликова (Clickstream analysis);
10. Методе и технике надгледаног/ненадгледаног учења (стабла одлучивања, регресиони модели, неуронске мреже, и др);
11. CRISP-DM методологија;
12. Припрема података (Preprocessing) и експлоративна анализа података (Exploratory Data Analysis);
13. Евалуација модела (матрица конфузије, тачност модела (Accuracy), прецизност модела (Precision), препознавање (Recall), F-мера (F-measure), Lift, ROC крива (Receiver Operator Curve));
14. Тестирање модела (Classes-to clusters евалуација, вишеструка унакрсна валидација (n-Fold Cross-validation));
15. Fормална презентација текстуалне садржине докумената за рударење (бинарна, TF (Term Frequency) и TFIDF (Term Frequency-Inverse Document Frequency) презентације, ""врећа речи"" (Bag-of-words)) и
16. Мере сличности докумената по садржини (Еуклидска раздаљина (Euclidean Distance), косинусна сличност (Cosine similarity), Жакардова сличност (Jaccard similarity))."