Podatkovni analitičar i znanstvenik

Što podatkovni analitičar i znanstvenik radi?

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.

Koje su vještine potrebne za ovo radno mjesto?

Tehničke vještine

Pročitaj

Poslovne vještine

Pročitaj

Dodatne vještine

Pročitaj

Soft vještine

Pročitaj

Kako se educirati za poslove budućnosti?

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 se

Primjena 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 se

Google 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 se

Podatkovna 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 se

Temelji 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 se

ALGEBRA: 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 efikasnije donošenje odluka.

Prijavi se

Data Wrangling s Pythonom

Tijekom treninga naučit ćete osnove rada s podacima, da podaci moraju biti kurirani i pročišćeni kako bi bili korisni i smisleni, koristiti raznoliki niz izvora za učinkovito izdvajanje, čišćenje, transformaciju i formatiranje vaših podataka.

Prijavi se

Unaprijedi svoj super powwwer za posao budućnosti

Iskoristi svoj super powwwer: Gen Z na poslu

Iskoristi svoj super powwwer.

Prijavi se za posao budućnosti u A1 Hrvatska

Prijavi se!

AI. SOCIAL. GREEN: Otkrivamo popularne poslove budućnosti

STEMI ŠKOLA BUDUĆNOSTI: mentori koji pomažu učenicima izgraditi svoj super powwwer

Izgradi svoj super powwwer.

Prijavi se za STEMI školu

budućnosti

Prijavi se!

Tim stručnjaka donosi vještine i savjete za zanimanja budućnosti

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 naprednoj proizvodnji i savjete kako se odmah za njih obrazovati.

Matija Kopić

Gideon Brothers

Osnivač i CEO

Hrvoje Džapo

Fakultet elektrotehnike i računarstva

Voditelj Centra karijera

Vedrana Pribičević

Zagrebačka škola ekonomije i managementa

Profesorica ekonomije

Tanja Prekodravac

SELECTIO

Direktorica organizacijskog dizajna i razvoja

Stručnjak odgovara

Hrvoje Džapo

Fakultet elektrotehnike i računarstva

Voditelj Centra karijera

Što preporučujete onima koji se tek počinju obrazovati za ovo radno mjesto? Gdje se obrazovati i što je važno za uspjeh?

Podatkovni analitičar i znanstvenik relativno je novo zanimanje, koje popularnost može zahvaliti enormnom koji se prikupljaju raznim online servisima koje svakodnevno koristimo, a kojima je potrebno dati značenje i smisao. Znanost o podacima područje je koje obuhvaća matematiku, statističko modeliranje, strojno učenje i ostale srodne discipline koje se primjenjuju u analizi velikih skupova podataka. Za uspjeh je važno krenuti od solidnih osnova u području matematike (prije svega naprednog korištenja statistike) te programiranja, a kompetencije se najbolje stječu na specijaliziranim diplomskim studijima za znanost o podacima.

Što preporučujete onima koji već rade, a ovo im je zanimanje zanimljivo? Kako steći potrebne vještine?

Mnogi na tržištu rada koji vide priliku za uključivanje u područje znanosti o podacima najčešće već posjeduju solidna matematička i programerska predznanja, ali im nedostaju određene specifične kompetencije koje se stječu posebno pripremljenim studijskim programima. S obzirom na izuzetno visoku popularnost znanosti o podacima u današnje doba, najbrži i najjednostavniji način popunjavanja te praznine mnogobrojni su online tečajevi i materijali. Danas postoje vrlo kvalitetni, a besplatni i lako dostupni materijali iz tog područja. Važno je i znanja stjecati radom na vlastitim projektima kako bi se bolje upoznalo s modernim alatima i tehnologijama koje se koriste u znanosti o podacima. Svakome tko se odluči baviti ovim područjem neće biti teško niti pronaći kompaniju koja traži podatkovne inženjere, a najbolji i najbrži put za stjecanje znanja u tom području svakako je rad na konkretnim projektima u kojima se rješavaju stvarni problemi.

Iz medija