Datový vědec: kariérní příručka

Co dělá datový vědec

Datový vědec využívá data k hledání odpovědí na otázky a k podpoře rozhodování. Kombinuje statistiku, programování a znalost oblasti, ve které pracuje.

Mezi běžné úkoly patří:

• Získávání, čištění a kontrola dat.
• Zkoumání dat a hledání vzorců nebo souvislostí.
• Tvorba a ověřování statistických modelů a modelů strojového učení.
• Vysvětlování výsledků lidem, kteří nemusí mít technické znalosti.
• Spolupráce s týmy na převodu zjištění do praktických kroků.
• Sledování toho, zda modely fungují spolehlivě i po nasazení.

Náplň práce se liší podle zaměstnavatele. Některé role se více zaměřují na modelování, jiné na analýzu, experimenty nebo přípravu dat.

Typický pracovní den

Den může zahrnovat:

• Domluvu s kolegy na otázce, kterou je potřeba vyřešit.
• Psaní kódu pro přípravu nebo analýzu dat.
• Kontrolu kvality dat a hledání chybějících či neobvyklých hodnot.
• Testování modelu nebo porovnávání různých přístupů.
• Přípravu grafů, zprávy nebo prezentace výsledků.
• Konzultace s týmem o tom, jak výsledky využít.
• Dokumentaci postupu a kontrolu dřívější práce.

Ne každý den se věnuje tvorbě modelů. Často je potřeba nejprve ujasnit zadání a zjistit, zda jsou dostupná data pro daný úkol vhodná.

Potřebné dovednosti

Technické dovednosti

• Programování, zejména v jazyce Python nebo R.
• Znalost statistiky a pravděpodobnosti.
• Práce s databázemi a dotazovacím jazykem SQL.
• Čištění, zpracování a vizualizace dat.
• Základy strojového učení a ověřování modelů.
• Používání nástrojů pro analýzu a práci s kódem.

Přenositelné dovednosti

• Kritické myšlení a schopnost řešit problémy.
• Pečlivost při kontrole dat a výsledků.
• Srozumitelná komunikace, písemná i ústní.
• Schopnost klást dobré otázky a ujasnit si zadání.
• Ochota učit se nové metody a nástroje.
• Znalost oboru, ve kterém se data používají, například financí, zdravotnictví nebo obchodu.

Jak se stát datovým vědcem

Vzdělání

Užitečným základem bývá vzdělání v informatice, statistice, matematice, ekonomii, fyzice nebo příbuzném oboru. Někteří lidé se k profesi dostanou z jiné oblasti a potřebné znalosti si doplní samostudiem, kurzy nebo dalším vzděláváním.

Důležitější než samotný název oboru je zvládnout základy programování, statistiky a práce s daty a umět je použít na konkrétních úlohách.

Certifikace

Certifikace mohou pomoci strukturovat studium nebo doložit znalost určitého nástroje či tématu. Samy o sobě ale obvykle nenahradí praktické zkušenosti. Při výběru se zaměřte na obsah programu a na to, zda odpovídá dovednostem požadovaným v rolích, o které máte zájem.

Vstupní cesty

• Vytvořte několik projektů, které ukazují práci s daty od přípravy až po vysvětlení výsledků.
• Zveřejněte ukázky práce a připojte stručný popis otázky, postupu a omezení analýzy.
• Hledejte také pozice datového analytika, juniorního analytika nebo výzkumného asistenta. Mohou být dobrým vstupem k další specializaci.
• Využijte zkušenosti z vlastního oboru. Znalost konkrétní oblasti může být při práci s daty cenná.
• Při pohovoru buďte připraveni vysvětlit nejen technický postup, ale také důvody svých rozhodnutí a význam výsledků.

Kariérní cesta

Typický postup může vypadat takto:

• Začínající datový vědec: připravuje data, provádí analýzy a pracuje na konkrétních částech projektů pod vedením zkušenějších kolegů.
• Samostatný datový vědec: vede analýzy nebo modelovací úkoly, domlouvá zadání se zainteresovanými týmy a doporučuje další kroky.
• Zkušený datový vědec: řeší složitější problémy, pomáhá určovat technický přístup a podporuje rozvoj méně zkušených kolegů.
• Specialista nebo vedoucí pracovník: může se zaměřit například na strojové učení, výzkum, datovou strategii nebo vedení týmu.

Možná je také cesta k příbuzným rolím, jako jsou datový analytik, inženýr strojového učení nebo datový inženýr. Konkrétní názvy pozic a odpovědnosti se mezi zaměstnavateli liší.

Je tato práce pro vás?

Tato kariéra vám může vyhovovat, pokud vás baví hledat odpovědi v datech, pracovat s čísly a řešit nejasné problémy. Hodí se také schopnost trpělivě ověřovat předpoklady a vysvětlovat složité výsledky jednoduše.

Zvažte, zda vám vyhovuje:

• Střídání samostatné práce a spolupráce s ostatními.
• Práce s neúplnými nebo nepřehlednými daty.
• Průběžné učení nových nástrojů a metod.
• Přijímání toho, že analýza nemusí vždy přinést jednoznačnou odpověď.
• Propojování technické práce s potřebami lidí a organizace.

Aktuální informace o odměňování najdete v průvodci platy.