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 efikasnije donošenje odluka.
Prijavi seData 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 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 poljoprivredi i industriji hrane i pića i savjete kako se odmah za njih obrazovati.
Coca-Cola HBC Adria
Menadžer za poslovna rješenja i sustave za Hrvatsku, Sloveniju, BiH
AGRIVI
Osnivač i direktor
Fortenova grupa
Direktorica ljudskih potencijala
SELECTIO
Direktorica organizacijskog dizajna i razvoja
Fakultet elektrotehnike i računarstva
Docent, Zavod za telekomunikacije
Coca-Cola HBC Hrvatska
Menadžer za poslovna rješenja i sustave za Hrvatsku, Sloveniju i BiH
Što preporučujete onima koji se tek počinju obrazovati za ovo radno mjesto? Gdje se obrazovati i što je važno za uspjeh?
Treba biti spreman na kontinuirano učenje i promjene, povezati se s ljudima, autoritetima, institucijama, zajednicama i drugima iz industrije koji su relevantni izvori informacija i inovacija. Istodobno treba upotrebljavati dostupne resurse na internetu, pratiti open source zajednicu i koristiti svaku priliku za primjenu stečenih znanja u praksi.
Što preporučujete onima koji već rade, a ovo im je zanimanje zanimljivo? Kako steći potrebne vještine?
Dobra je praksa za daljnji razvoj pravilo 70:20:10. To znači da 70 posto vremena treba raditi na osobnom razvoju kroz posao na kojem radite, sudjelovanjem u projektima, proaktivnim angažmanom u područjima u kojima morate učiti i stjecati nova znanja i vještine. Nadalje, 20 posto vremena trebalo bi učiti od kolega i suradnika kroz komunikaciju na projektima. Preporuka je i mentoring, dakle pronaći osobu s potrebnim znanjem i vještinama koja vam može pomoći u razvoju. I zatim bi 10 posto vremena trebalo uložiti formalne edukacije, treninge, tečajeve, certifikacije, praćenje stručne literature, izvora na internetu i društvenim mrežama kao što je LinkedIn; upoznati ITIL, SAFe framework i uzeti ono što najbolje funkcionira za vas i vaš tim.
upotreba alata za naprednu statističku analizu
kategorizacija i konsolidacija podataka
računalna obrada podataka
primjena relacijskih baza podataka
uklanjanje pogrešaka vezanih uz podatke
matematičko procesuiranje podataka
prikupljanje (mining) podataka iz primarnih i sekundarskih izvora
dizajniranje, kreiranje i održavanje baza podataka
upotreba računalnih alata za prikaz informacija
izrada skladišta podataka
upotreba alata za vizualizaciju
pisanje analitičkih upita (npr u T-SGL jeziku)
tumačenje podataka
točnost i detaljan pristup u radu
definiranje kriterija za procjenu podataka
primjena razina povjerljivosti i zaštite u radu s podacima
precizno određivanje, uzoraka, obrazaca i pokazatelja
poslovna oštroumnost
optimiziranje i unapređivanje procesa
modeliranje poslovnih procesa
rješavanje kompleksnih problema
projektno upravljanje
upravljanje vremenom i prioritetima
upravljanje promjenama
poznavanje agilne metodologije
inovativnost (u postojećim i novim rješenjima)
umrežavanje s dionicima iz industrije koji su relevantni izvori informacija i inovacija
napredno poznavanje engleskog jezika
primjena ekonomije faktora proizvodnog procesa
primjena načela agrarne/prehrambene ekonomije
poznavanje pravne regulative prehrambene industrije
kritičko razmišljanje i analitičnost
upornost i konzistentnost
donošenje odluka
komunikacijske vještine (jasna formulacija komentara i informacija, vođenje razgovora, slušanje)
emocionalna inteligencija/empatija
kreativnost
timska suradnja / virtualna suradnja
sposobnost za rad pod pritiskom
pregovaračke vještine
savjetnički pristup
učinkovito rješavanje prigovora/primjedbi
otvorenost za stalno učenje