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 kojom je moguće unaprijediti poslovne procese. Data Analyst prikuplja, čisti i analizira skupove podataka, tumači statističke podatke i pretvara ih u informacije korisne tvrtkama i organizacijama za učinkovitije donošenje odluka.
Prijavi seData Wrangling s Pythonom
Tijekom treninga naučit ćete osnove rada s podacima, razumjeti da podaci moraju biti kurirani i pročišćeni kako bi bili korisni i smisleni te se koristiti različitim 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 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.
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