
Računalni biolog
Koristi vještine podatkovnih znanosti, matematike i statistike te ih primjenjuje ih u području znanosti o životu, pri analizi i modeliranju kvantitativnih bioloških podataka. Posebno proučava procese na staničnoj razini, koristeći visokoprotočne eksperimentalne pokuse poput sekvenciranja DNK, RNK, metaboličkog uzorkovanja i slično kao izvor visokodimenzionalnih kompleksnih podataka koji pružaju uvid u funkcioniranje živog svijeta. Primjenjuje prikupljene spoznaje i podatkovne modele u biomedicini, za dijagnostiku i prevenciju nasljednih i okolišem uvjetovanih bolesti. Sudjeluje u postupku razvoja novih dijagnostičkih postupaka i lijekova u eri precizne (personalizirane) medicine.
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 zdravstvu i savjete kako se odmah za njih obrazovati.
Prirodoslovno-matematički fakultet
Profesor računalne biologije
SELECTIO
Voditeljica projekata regrutiranja i selekcije
Hrvatska udruga za umjetnu inteligenciju CroAi
Potpredsjednica
Fakultet elektrotehnike i računarstva
Docent, Zavod za telekomunikacije
Prirodoslovno-matematički fakultet
Profesor računalne biologije
Što preporučujete onima koji se tek počinju obrazovati za ovo radno mjesto? Gdje se obrazovati i što je važno za uspjeh?
Važno je naučiti kako pohraniti i kvantitativnim pristupom analizirati i opisati (modelirati) biomedicinske podatke koji su zbog ograničenja eksperimentalnih uvjeta po definiciji često manjkavi, manje točni ili nedovoljno strukturirani. U tom je procesu izuzetno važno poznavanje domene znanosti o životu odakle podaci dolaze, a zatim i poznavanje tehnika i vještina kvantitativne analize podataka i strojnog učenja na podacima. Posljednje su desetljeće u svijetu i kod nas razvijeni kurikulumi iz bioinformatike i računalne biologije koji pružaju polaznicima dovoljno znanja i vještina da krenu u ovom smjeru te povežu biologiju i računalne znanosti.
Što preporučujete onima koji već rade, a ovo im je zanimanje zanimljivo? Kako steći potrebne vještine?
Kao i u svakoj drugoj sferi, najbolje iskustvo stječe se učenjem u radu na specifičnom problemu. Povežite se s nekom istraživačkom skupinom koja se bavi računalnom biologijom ili tvrtkom koja primjenjuje računalnu biologiju u razvoju proizvoda ili usluga te učite kao 'šegrt'. Tako ćete najbolje uvidjeti gdje su vaše rupe u znanju i potrebnim vještinama, ali čete ih i najbrže popuniti koristeći znanje i iskustvo ljudi koji se time već bave.
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.
primjena znanja iz znanosti o životu i biotehnologije
poznavanje metoda deskriptivne statistike i strojnog učenja
računalno programiranje i automatizacija (R, Python)
izrada prediktivnih modela primjenom napredne statistike
razvoj protokola za znanstveno istraživanje
analiza eksperimentalnih laboratorijskh podataka
upotreba računalnih alata za prikaz informacija
kategorizacija i konsolidacija podataka
izrada skladišta podataka i rukovanje velikim količinama podataka
pretraživanje baza podataka
primjena procesa rada u genetičkim laboratorijima (npr. u područjima naslijeđenih i stečenih genetičkih poremećaja)
analiza bioloških uzoraka (metaboličkih i biokemijskih parametara, genetičke podloge)
provođenje laboratorijskih istraživanja i ispitivanja
provedba terenskih istraživanja
traženje inovacija u trenutnoj praksi
primjena metodologije znanstvenog istraživanja
pisanje prijedloga istraživanja
rješavanje kompleksnih problema
sposobnost perceptivnosti
točnost i detaljan pristup u radu
razvijanje protokola za znanstveno istraživanje
primjena načina osiguranja kvalitete
provedba pravnih propisa vezanih uz dobrobit uključenih ispitanika pri analizi
primjena kodeksa profesionalne etike/p>
izvještavanje o rezultatima analiza
analiza pisanih izvješća povezanih s poslom
arhiviranje znanstvene dokumentacije
sastavljanje planova upravljanja
upravljanje vremenom i prioritetima
upravljanje rizicima
poznavanje pravila marketinške komunikacije u kontekstu medicinih usluga ili proizvoda
pružanje podrške pojedincima i zajednici pri usvajanju promjena u ponašanju potrebnih za dostizanje ciljeva vezanih uz zdravlje
izrada i objašnjavanje slučaja upotrebe (use cases) u različitim sferama zdravstva
primjena društvenog marketinga u zdravstvu
kritičko razmišljanje i analitičnost
komunikacijske vještine (jasna formulacija komentara i informacija, vođenje razgovora, slušanje)
emocionalna inteligencija / empatija
kreativnost
sposobnost prezentiranja i izlaganja (storytelling)
fleksibilnost / prilagođavanje neočekivanim promjenama
sposobnost za rad pod pritiskom
donošenje odluka
otvorenost za stalno učenje
timska suradnja / virtualna suradnja