
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.
Ovo su priče o ljudima koji svojim znanjem pomiču granice,
rade s najnovijim tehnologijama na inovativnim proizvodima i uslugama te su pokretači transformacije
u svojim industrijama.
Evo kako svatko od nas može steći vještine za poslove 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 obrazovanju i savjete kako se odmah za njih obrazovati.
Fakultet elektrotehnike i računarstva
Voditelj Centra karijera
Fakultet organizacije i informatike
Istraživač i predavač
Zagrebačka škola ekonomije i managementa
Profesorica ekonomije
SELECTIO
Direktorica organizacijskog dizajna i razvoja
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.
Analiza "The Future of Jobs Report" Svjetskog ekonomskog foruma pokazuje da, za razliku od 65 posto poslodavaca koji su još 2018. od svojih zaposlenika očekivali da steknu nove vještine na poslu koji rade, danas to očekuje njih 94 posto. Uslijed promjena vezanih uz nove načine rada zbog pandemije, lockdowna i prelaska na rad na daljinu te istovremeno utjecaja digitalne revolucije i tehnoloških promjena, na tržištu rada promjene su brže nego ikada prije.
Već je dobro poznata procjena da će 65 posto djece koja su trenutno u osnovnoj školi imati zanimanja koja danas još ne postoje. Iako se mnogima na globalnom tržištu rada u pandemiji povećala nesigurnost, cjeloživotno obrazovanje, stjecanje novih vještina, kompetencija i znanja jedina su garancija za put do dobrih poslova na kojima možete ispuniti svoje profesionalne želje i ciljeve te doprinijeti inovacijama i rastu tvrtki i gospodarstva.
Kada zamišljate idealnu karijeru, svoje zanimanje iz snova i sretnu budućnost, kako ona izgleda? Bez obzira na to birate li tek svoje obrazovanje ili ste već profesionalac u industriji, sigurno je da ćete nastaviti učiti tijekom cijelog svojeg radnog vijeka. S obzirom na nove tehnologije i brzinu promjena, svi moraju učiti i stjecati nove vještine da bi radili baš zanimanja koja žele. Evo kako će vam u tome pomoći prva interaktivna mapa poslova i vještina budućnosti.
upotreba alata za naprednu statističku analizu
upotreba alata za vizualizaciju
upotreba računalnih alata za prikaz informacija
računalna obrada podataka
kategorizacija i konsolidacija podataka
uklanjanje pogrešaka vezanih uz podatke
normalizacija baze podataka
prikupljanje (mining) podataka iz primarnih i sekundarskih izvora
matematičko procesuiranje podataka
pisanje analitičkih upita (npr u T-SGL jeziku)
izrada skladišta podataka
dizajniranje, kreiranje i održavanje baza podataka
primjena relacijskih baza podataka
precizno određivanje uzoraka, obrazaca i pokazatelja (tumačenje podataka)
rješavanje kompleksnih problema
točnost i detaljan pristup u radu
inovativnost (u postojećim i novim rješenjima)
optimiziranje i unapređivanje procesa
modeliranje poslovnih procesa
projektno upravljanje
primjena razina povjerljivosti i zaštite u radu s podacima
definiranje kriterija za procjenu podataka
poznavanje agilne metodologije
poslovna oštroumnost
upravljanje vremenom i prioritetima
sudjelovanje u akademskim u istraživanjima
primjena metodologije učenja i poučavanja
poznavanje pravnih propisa o autorskim pravima i intelektualnom vlasništvu
poznavanje poslovnih i radnih procesa obrazovne ustanove
poznavanje EU i nacionalne obrazovne politike
primjena relevantnih pravnih propisa vezanih uz sektor obrazovanja (npr. prikupljanje podataka maloljetnika i sl.)
kritičko razmišljanje i analitičnost
komunikacijske vještine (jasna formulacija komentara i informacija, vođenje razgovora, slušanje)
timsko surađivanje/virtualna suradnja
upornost i konzistentnost
kreativnost
sposobnost za rad pod pritiskom
otvorenost za stalno učenje