Оптимизација и аналитика

Предмет акредитације је програм трогодишњих докторских академских студија под називом Оптимизација и аналитика, чијим завршавањем кандидат стиче академску титулу Доктор наука – организационе науке. Исход процеса учења је оспособљавање студената за самосталан научноистраживачки рад у области системских наука, са нагласком на пословну аналитику, квантитативни менаџмент (операциона истраживања) и рачунарску статистику и интелигенцију. Програм је направљен унапређивањем ранијих сродних изборних подручја студијског програма Информациони системи и квантитативни менаџмент (од 2014.). Током трајања студија, студенти треба да стекну најмање 180 ЕСПБ, уз услов да су остварили најмање 300 ЕСПБ на основним и дипломским академским студијама у области организационих или сродних наука. У структури студијског програма се разликују три фазе: у првој фази похађа се настава и полажу испити; у другој фази, за одабрани проблем студенти проналазе релевантне резултате научно-истраживачког рада и имају задатак да у приступном раду дају преглед стања са сопственим критичким освртом. Последњи део приступног рада садржи идентификацију проблема за које би студент извео самостално истраживање, циљеве, план истраживања и очекиване научне доприносе. Одбраном приступног рада започиње трећа фаза студија, студијски истраживачки рад са циљем израде и одбране докторске дисертације.

Током прва три семестра, студента прати и саветује ментор студија из реда наставника који су у покривености предмета на овом програму. Критеријуми за избор ментора студија су наведени у Стандарду 8. Студенти слушају по три предмета сваког семестра чијим полагањем стичу по 10 ЕСПБ, укупно 90 ЕСПБ. У четвртом семестру студенти приступају изради приступног рада, чијом одбраном стичу 30 ЕСПБ. Саставни део приступног рада чини и Пријава теме докторске дисертације. Током петог и шестог семестра студенти раде на изради докторске дисертације, а њеном одбраном стичу 60 ЕСПБ.

Сопствени истраживачки интерес студент дефинише избором предмета из групе предложених предмета на изборном подручју (корпе 1 и 2), али студенти имају могућност да, уз сагласност ментора студија, бирају предмете из других изборних подручја на докторским студијама Факултета организационих наука или неког другог факултета Универзитета у Београду.

Сврха студијског програма је образовање студената тако да буду способни за висококвалитетан и самосталан научно-истраживачки рад у области системских наука, квантитативног менаџмента, пословне аналитике, рачунарске интелигенције и пратећих сродних дисциплина. Студијски програм је конципиран тако да студенте упозна са најновијим научним достигнућима, да их оспособи за сопствено критичко оцењивање јавно доступних научних резултата, као и да сами потом могу да предлажу, организују и воде научно-истраживачке пројекте и тимове, извлаче релевантне закључке на основу спроведених истраживања и публикују радове из наведених научних области.

Студенти докторских студија на овом програму треба да унапреде своја ранија стечена инжењерска знања новим знањима и вештинама, и да тако стицањем компетенција које су друштвено оправдане и корисне доприносе даљем развоју друштва, било у области образовања, научног истраживања или развоја нових технологија, поступака, производа и услуга.

Студијски програм докторских студија Оптимизација и аналитика је усклађен са визијом, мисијом и циљевима Факултета организационих наука и постојећом организационом структуром. У себи интегрише подручја организације и вођења система (менаџмента), који имају задатак да испуне сврху и постављене циљеве имајући у виду, пре свега, примену информационо-комуникационих технологија у савременом друштву. Унутар јединственог студијског програма, изборни предмети омогућавају профилисање образовања у смеровима: тзв. „тврди” квантитативни менаџмент (операциона истраживања), пословна аналитика (наука о менаџменту) и управљање системима и рачунарска интелигенција.

Основни циљ студијског програма докторских студија је да студенти током студирања стекну врхунска знања, научно-истраживаче способности и академске вештине из области пословне аналитике, операционих истраживања, квантитативног менаџмента, управљања системима, рачунарске интелигенције и пратећих сродних дисциплина. Овладавање тим способностима и вештинама је потребно како би се ојачао стваралачки потенцијал кандидата приликом уочавања, дефинисања и анализе управљачких проблема, развила способност критичког и конструктивног мишљења и формулисања предлога који могу да издрже научну критику, а што се постиже претходним овладавањем методологије научно-истраживачког рада. Такође, важан циљ је и развијање способности за тимски рад и вођење научно-истраживачког рада, али и овладавање практичним вештинама потребним за професионално обављање посла и успешан развој каријере. Предметноспецифични образовни циљеви су да се студенти оспособе да користе и развијају, у истраживачке и практичне сврхе, методе: операционих истраживања, статистике, науке о менаџменту (пословне аналитике), управљања системима, рачунарске интелигенције и других сродних области.

Циљеви студијског програма су изведени према сличним студијским програмима у свету, односно у складу са савременим правцима развоја и препорукама водећих светских ауторитета у овим научним дисциплинама. Студијски програм је састављен тако да његовим похађањем студент постаје висококомпетентан професионалац у области пословне аналитике и оптимизације, рачунарске интелигенције и управљања системима. Студенти развијају врхунска знања и вештине која им омогућавају инжењерски приступ у идентификацији, анализи и решавању проблема управљања, заснован на примени информационих и комуникационих технологија.

Постављени циљеви су усаглашени са основним задацима и циљевима Факултета организационих наука наведеним у Статуту Факултета. Општи циљеви програма су Будући доктори организационих наука ће своја ранија стечена инжењерска знања унапредити научним и стручним знањима која ће им пружити додатну тржишну вредност. Стечене компетенције студентима ће омогућити запослење у образовним и научно-истраживачким установама или у предузећима која су посвећена унапређењу сопственог пословања и научно-истраживачког рада као и омогућити пружање консултантских услуга у области пословне аналитике и примене вештачке интелигенције.

Студијски програм Оптимизација и аналитика је у складу са Стратегијом паметне специјализације у РС од 2020-2027. године, усвојеном од стране Владе Републике Србије. Доктори организационих наука стичу највише компетенције у области пословне аналитике и вештачке интелигенције, засноване пре свега на сврсисходном коришћењу информационо-комуникационих технологија. На основу Националног оквира квалификација и Међународне стандардне класификације образовања (ИСЦЕДФ 2013), студијски програм је НОКС ниво 8 и припада областима образовања:

0413 Менаџмент и администрација: Наука о менаџменту

0541 Математика: Операциона истраживања

0522 Статистика

0619 Информационе и комуникационе технологије (ИКТ): Вештачка интелигенција

Свршени студенти поседују врхунска теоријска и практична знања и вештине потребна за научноистраживачки рад, презентовање резултата научној и стручној јавности, што им омогућава да се, уз познавање страног језика, добре научне праксе и придржавање етичких кодекса, укључе и у међународне истраживачке пројекте. Предвиђена је обавеза студената да током студија публикују резултате свог научно-истраживачког рада на домаћим и међународним конференцијама, односно научним часописима.

Предметно-специфичне способности које студент стиче подразумевају:

• развој и примену оптимизационих модела и метода прескриптивне аналитике,
• развој и примену статистичких модела метода за предвиђање,
• развој и примену метода и техника рачунарске интелигенције и управљања системима,
• примену знања у решавању проблема у новом или непознатом окружењу и у мултидисциплинарним областима.

Доктори наука стичу компетенције, које им омогућавају да:

• критички мисле, делују креативно и самостално или тимски тиму у оквиру научно-истраживачких пројеката и у реалном пословном окружењу,
• идентификују конкретни проблем, по потреби методом апстракције замене оригинални феномен довољно репрезентативним, али једноставнијим системом (моделом),
• изведу квантитативну анализу проблема применом метода оптимизације, статистичких метода, метода рачунарске интелигенције или метода и техника управљања системима,
• конструишу решење и симулирају понашање система након увођења одабраног решења,
• имплементирају одабрано решење у пракси и одрже систем у режиму тражених перформанси.

Структура студијског програма Оптимизација и аналитика

Студент може изабрати највише шест предмета из изборних корпи 2, 3 и 4 са исте катедре. Студент може полагати највише три предмета код истог наставника.

Студент може бирати само оне предмете које није већ положио на другим позицијама овог програма.

Уколико студент изабере 5 предмета из једног од наведених изборних подручја, у додатку дипломи ће му у делу „Додатне информације о студенту“ писати назив и опис тог изборног подручја.

Предмети по корпама Корпа 1 (обавезан предмет)

Предмети изборних подручја су предмети студијског програма који су припадају научној области неког од понуђених изборних подручја.

Предмети изборног подручја Операциона истраживања (ОИ)

Предмети изборног подручја Наука о менаџменту (НоМ)

Предмети изборног подручја Управљање системима и рачунарска интелигенција (УСиРИ)

Предмет Нови трендови у операционим истраживањима се налази у све три групе предмета изборних подручја, а предмет Метахеуристике у изборним подручјима ОИ и НоМ. Укупан број предмета у корпи 2 је 21.

Изборна корпа 3 садржи све предмете изборне корпе 2 (21 предмет) и предмете студијског програма који нису предмети изборних подручја. Укупан број предмета у корпи 3 је 34.

Предмети студијског програма који нису предмети изборних подручја

• Методологија научно-истраживачког рада
• Вишекритеријумска оптимизација и одлучивање
• Временске серије и фрактали-одабрана поглавља
• Глобална оптимизација
• Динамички модели финансијских тржишта
• Квантитативни модели и методе у менаџменту
• Комбинаторна оптимизација
• Метахеуристике
• Мултиваријациона анализа – изабрана поглавља
• Напредна аналитика и мерење перформанси
• Наука о менаџменту
• Нелинеарно програмирање
• Неуронске мреже и системи – одабрана поглавља
• Нови трендови у операционим истраживањима
• Одлучивање – одабрана поглавља
• Рачунарска интелигенција – одабрана поглавља
• Системи са дискретним догађајима
• Статистика у менаџменту
• Стохастичко и фази програмирање
• Теорија система – одабрана поглавља
• Управљање ланцима снабдевања – одабрана поглавља
• Фази логика и системи – одабрана поглавља
• Алгоритми и сложеност
• Геометрија и информатика
• Дискретна математика
• Животна средина, здравље и сигурност
• Инжењерска економика
• Машинско учење-одабрана поглавља
• Примењена математичка анализа
• Примењена нумеричка анализа
• Спредшит инжењерство
• Стандардизација у информационим системима и технологијама – одабрана поглавља
• Теорија комбинаторних алгоритама
• Управљање производњом и услугама – одабрана поглавља
• Методе и модели менаџмента технологије, иновација и екологије
• Приступни рад
• Докторска дисертација – израда и одбрана
• Докторска дисертација – Самосталан научно-истраживачки рад

• Антић Р. Слободан
• Богојевић Арсић Т. Весна
• Боханец С. Марко
• Боричић Б. Марија
• Булајић В. Милица
• Делибашић В. Борис
• Драговић Т. Ивана
• Џамић Ж. Душан
• Ђоковић М. Александар
• Ђорђевић Милутиновић С. Лена
• Филиповић В. Јован
• Игњатовић П. Марина
• Илић Ј. Бојан
• Јеремић М. Вељко
• Јовановић З. Милош
• Кузмановић С. Марија
• Лечић-Цветковић М. Даница
• Макајић-Николић Д. Драгана
• Мартић М. Милан
• Михић Р. Оливера
• Мијатовић С. Ивана
• Милошевић Д. Павле
• Николић Т. Небојша
• Обрадовић Б. Зоран
• Панић В. Биљана
• Петковић Г. Јасна
• Петровић Б. Наташа
• Поледица М. Ана
• Радојичић А. Зоран
• Ракићевић М. Александар
• Савић И. Гордана
• Станојевић Ј. Милан
• Стојановић А. Милица
• Стошић А. Биљана
• Сукновић М. Милија
• Тодорчевић П. Весна
• Вукмировић В. Драган