Podatkovni analitičar i znanstvenik
Analizira podatke kako bi utvrdio obrasce i pružio informacije relevantne za određeno poslovanje, industriju ili područje. Koristi podatke kako bi izradio prediktivne modele i statističke analize i prezentirao pronađene zakonitosti na temelju kojih se donose odluke o pristupu poslovanju. Njihove se analize najčešće koriste za optimizaciju poslovanja, marketing, otkrivanje prijevara u financijskim transakcijama ili istraživanje.
Brzi i dostupni online programi svjetskih sveučilišta za stjecanje uvida u područje
Metodologija podatkovne znanosti
IBM-ov program nudi mogućnost stjecanja uvida u metodologiju Cross-Industry Process for Data Mining (CRISP-DM) standarda u području podatkovne znanosti analizirajući studije slučaja te primjenjujući analitički model uključujući prediktivne, deskriptivne i klasifikacijske modele. Traje 8 sati, a cijena je 39 USD.
Prijavi sePrimjena podatkovne znanosti pomoću specijalizacije u programskom jeziku Python
Program Sveučilišta Michigan (28. mjesto prema Šangajskoj listi sveučilišta 2022.) nudi mogućnost stjecanja uvida u primjenu programskog jezika Python za potrebe podatkovne analitike. Tijekom učenja polaznici se upoznaju s mogućnostima primjene u područjima strojnog učenja, analize podataka i vizualizacije podataka. Ovaj program namijenjen je polaznicima koji imaju osnovna predznanja u Pythonu ili programiranju i žele primijeniti tehnike statistike, strojnog učenja, vizualizacije informacija, analize teksta i društvenih mreža. Traje 140 sati, a cijena je 49 USD mjesečno.
Prijavi seGoogle Data Analytics profesionalni certifikat
Googleov program nudi mogućnost stjecanja uvida u područje podatkovne analitike te priprema polaznike za karijeru u tom području. Sastoji se od 8 programa u kojima polaznik upoznaje potrebne vještine i znanja potrebna za početni posao podatkovnog analitičara. Traje 187 sati, a cijena je 39 USD mjesečno.
Prijavi sePodatkovna znanost i strojno učenje putem programskog jezika Python
Program na platformi Udemy nudi mogućnost stjecanja uvida u analizu podataka, vizualizaciju i načine korištenja algoritama strojnog učenja u programskom jeziku Python. Traje 25 sati, a cijena je 79.99 EUR.
Prijavi seTemelji podatkovne znanosti
Googleov program nudi mogućnost stjecanja razumijevanja u načine primjene podatkovne znanosti u različitim industrijama te istražuje utjecaj analize podataka na donošenje poslovnih odluka. Završetkom edukacije polaznici će steći uvid u funkciju podatkovne znanosti i podatkovne analize unutar organizacije, razviti komunikacijske vještine te se upoznati s uobičajenim tijekom rada na projektu koji uključuje podatkovnu znanost. Traje 22 sata i besplatan je, službeni certifikat plaća se 39 USD.
Prijavi seALGEBRA: Cjelovita priprema za vještine i karijere budućnosti
Data Analyst akademija
Tijekom programa polaznici će usvojiti sveobuhvatno znanje i vještine potrebne za prikupljanje i pripremu podataka, izradu različitih izvještaja i vizualizaciju podataka u alatu Microsoft Power BI te automatizaciju putem koje je moguće unaprijediti poslovne procese. Data Analyst prikuplja, čisti i analizira skupove podataka te tumači statističke podatke i pretvara ih u korisne informacije koje tvrtke i organizacije mogu koristiti za učinkovitije donošenje odluka.
Prijavi seData Wrangling s Pythonom
Tijekom treninga naučit ćete osnove rada s podatcima, da podatci moraju biti kurirani i pročišćeni kako bi bili korisni i smisleni, koristiti se raznolikim nizom izvora za učinkovito izdvajanje, čišćenje, transformaciju i formatiranje vaših podataka.
Prijavi seLorem ipsum dolor sit amet, consectetur adipiscing elit. Sed euismod feugiat diam, volutpat porta mauris fringilla nec. Maecenas cursus a eros ut egestas. Sed finibus ante quis libero lobortis tempus.
Lorem ipsum dolor sit amet, consectetur adipiscing elit. Sed euismod feugiat diam, volutpat porta mauris fringilla nec. Maecenas cursus a eros ut egestas. Sed finibus ante quis libero lobortis tempus.
Ekspertni tim u kojem je 27 znanstvenika, profesora, menadžera, stručnjaka iz različitih industrija i osnivača top tehnoloških tvrtki prvi put u Hrvatskoj analizira najvažnije vještine za 100 zanimanja budućnosti u 10 industrija. Na svakoj industriji radio je poseban tim. Ovo su stručnjaci koji vam donose listu najvažnijih vještina za zanimanja budućnosti u financijskoj industriji i savjete kako se odmah za njih obrazovati.
Electrocoin
Osnivač i CEO
Visoko učilište Algebra
Član uprave
Erste banka
Direktor digitalnog poslovanja
SELECTIO
Direktorica organizacijskog dizajna i razvoja
Erste grupa
Direktor digitalnog poslovanja
Što preporučujete onima koji se tek počinju obrazovati za ovo radno mjesto? Gdje se obrazovati i što je važno za uspjeh?
Nije teško zaključiti da se radi o izrazito deficitarnom zanimanju, ne samo na hrvatskom tržištu, te je potrebno staviti jak naglasak na formalno obrazovanje u ovom području. Naravno, postoji široki raspon edukacija na internetu, od kojih su mnoge besplatne, primjerice na platformama Coursera, Data Camp ili Udemy. One su vrijedne truda i moguće je proći manje specijalizirane tečajeve, ali i steći pravu online diplomu.
Što preporučujete onima koji već rade, a ovo im je zanimanje zanimljivo? Kako steći potrebne vještine?
Možda suprotno uvriježenom mišljenju, rad u ovom području u znatno većoj mjeri obuhvaća rad i borbu s pronalaženjem i kvalitetom podataka, odnosno vještine rada s bazama podataka nego što se odnosi na samo modeliranje i korištenje nekih jako popularnih alata. Na to treba biti spreman svatko tko se želi baviti ovim i sličnim zanimanjima budućnosti.
matematičko procesuiranje podataka
pisanje analitičkih upita (npr. u T-SQL jeziku)
kategorizacija i konsolidacija podataka
primjena relacijskih baza podataka
prikupljanje (mining) podataka iz primarnih i sekundarnih izvora
uklanjanje pogrešaka vezanih uz podatke
korištenje računalnih alata za prikaz informacija
dizajniranje, kreiranje i održavanje baza podataka
računalna obrada podataka
upotreba alata za naprednu statističku analizu
upotreba alata za vizualizaciju
izrada skladišta podataka
tumačenje podataka
definiranje kriterija za procjenu podataka
rješavanje kompleksnih problema
precizno određivanje obrazaca i pokazatelja
modeliranje poslovnih procesa
primjena razina povjerljivosti i zaštite u radu s podacima
optimiziranje i unapređivanje procesa
poslovna oštroumnost
upravljanje vremenom i prioritetima
točnost i detaljan pristup u radu
otkrivanje prijevara (fraud detection)
financijska analiza
poznavanje financijske politike tvrtke
financijsko izvješćivanje
poznavanje radnih postupaka i procedura u sektoru financija
poznavanje protokola za prijenos i upravljanjem novcem
rad u ERP sustavima
poznavanje financijske dokumentacije i terminologije
timska suradnja / virtualna suradnja
komunikacijske vještine (jasna formulacija komentara i informacija, vođenje razgovora, slušanje)
emocionalna inteligencija/empatija
kreativnost
sposobnost za rad pod pritiskom
otvorenost za stalno učenje
donošenje odluka
kritičko razmišljanje i analitičnost