Dátový vedec

Veda a výskum

Dátový vedec analyzuje veľké objemy dát, vytvára prediktívne modely a poskytuje prehľady o podnikaní. Využíva machine learning a štatistické metódy na riešenie komplexných problémov v oblasti podnikania.

Vytvoriť kariérny plánObľúbené
Zhoda s tvojím profilom

Zisti, ako ti toto povolanie sedí

Za pár minút ti ukážeme zhodu v percentách.

Spustiť bezplatný Orientačný testPozrieť Kariérny test
Orientačný plat
3 000 €/mes.
po pár rokoch praxe
Aktuálny dopyt
50 %
Budúci potenciál
62 %
Zhoda

Ako ti toto povolanie sedí

Pre toto povolanie zatiaľ nemáme uloženú zhodu.

Spustiť Orientačný test

Bežný pracovný deň

Dátový vedec začína deň kontrolou nočných behov ML pipeline a metrík výkonnosti modelu, často sa zaoberá problémami s presnosťou modelu pre predikciu cien. Ráno prebieha standup s dátovým tímom a diskusia o nových požiadavkách. Väčšina dňa sa venuje prieskumnej analýze dát - čisteniu dát, inžinieringu atribútov a experimentovaniu s novými algoritmami v Jupyter notebooks. Časté sú konzultácie s analytikmi ohľadom interpretácie výsledkov. Popoludní sa venuje doladeniu modelov, vizualizácii poznatkov v Tableau a príprave prezentácií pre zainteresované strany. Pravidelné sú výskumné sedenia pre nové techniky strojového učenia a odborné články. Práca na diaľku je štandardná s flexibilnými hodinami. Deň končí nasadením modelov na cloudové platformy a monitoringom ich presnosti.

Detailná náplň práce

  • Analýza a čistenie veľkých datasetov
  • Vývoj machine learning modelov a algoritmov
  • Vytvorenie prediktívnych a popisných analytických modelov
  • Implementácia deep learning riešení
  • Práca s big data technológiami (Spark, Hadoop)
  • Vizualizácia dát a tvorba dashboardov
  • A/B testovanie a experimentálny dizajn
  • Optimalizácia business procesov cez dáta
  • Spolupráca s business stakeholdermi na definovaní KPI
  • Nasadenie modelov do produkcie (MLOps)

Ako AI mení túto prácu

Vplyv AI na úlohy: výrazný

AI dokáže výrazne urýchliť mnohé úlohy, ale nie všetky.

AI výrazne urýchľuje čistenie dát, výber modelov a ladenie hyperparametrov, takže sa dá rýchlejšie dostať k prototypu. Kľúčové ostáva pochopenie problému, definovanie KPI, návrh experimentov a bezpečné nasadenie modelov.

S čím môže pomôcť AI

  • Čistenie a profilovanie veľkých datasetov
  • Návrh a tréning ML modelov pomocou AutoML
  • Ladenie architektúr a hyperparametrov v deep learningu
  • Tvorba vizualizácií a návrhov dashboardov

Čo ostáva na tebe

  • Spolupráca s business tímom a definovanie KPI
  • A/B testovanie a experimentálny dizajn
  • Optimalizácia business procesov cez dáta
  • Nasadenie modelov do produkcie a MLOps dohľad

Ako sa na to pripraviť

  • Nauč sa Python s pandas a scikit-learn na spracovanie dát a modely
  • Vyskúšaj si AutoML na rýchle baseline porovnania, napríklad Google AutoML
  • Natrénuj si tvorbu dashboardov v Power BI na prezentáciu zistení

Úroveň: ILO (2025), skupina ISCO 2120 Špecialisti v oblasti matematiky, poistnej matematiky a štatistiky. Hovorí, ako veľmi môže generatívna AI zasiahnuť do úloh, nie či povolanie zanikne. Text pripravený s pomocou AI a skontrolovaný. Ako to hodnotíme

Vzdelanie

Odporúčaná úroveň

Vysokoškolské vzdelanie (bakalárske alebo inžinierske)

Odporúčané odbory

  • Informatika
  • Štatistika
  • Matematika
  • Softvérové inžinierstvo

Odporúčané slovenské školy

  • Fakulta informatiky a informačných technológií STU v Bratislave
  • Fakulta matematiky, fyziky a informatiky UK v Bratislave
  • Fakulta elektrotechniky a informatiky TU v Košiciach
  • Fakulta hospodárskej informatiky EU v Bratislave

Odporúčané zahraničné školy

  • České vysoké učení technické v Praze (Česká republika)
  • Masarykova univerzita (Česká republika)
  • University of California, Berkeley (USA)
  • University of Toronto (Kanada)

Alternatívne vzdelávanie

Online kurzy na platformách ako Coursera alebo edX, ktoré ponúkajú špecializácie v oblasti dátovej vedy a machine learningu.

Zručnosti a vedomosti

Všeobecné zručnosti

  • Analytické myslenie10/10
  • Matematické myslenie9/10
  • Riešenie problémov9/10
  • Kritické myslenie9/10
  • Kontinuálne vzdelávanie9/10
  • Komunikácia s business8/10
  • Prezentačné schopnosti8/10
  • Detailná orientácia8/10

Špecifické vedomosti

  • Machine learning algoritmy9/10
  • Štatistické modelovanie9/10
  • Deep learning8/10
  • Big data technológie8/10
  • Data mining8/10
  • Feature engineering8/10
  • Model validation8/10
  • Time series analysis7/10

Technické zručnosti

  • Python9/10
  • SQL9/10
  • Pandas9/10
  • NumPy9/10
  • Scikit-learn9/10
  • Jupyter Notebooks9/10
  • R8/10
  • TensorFlow8/10

Kariérna cesta

Orientačný odhad

Kariérny postup od juniorných pozícií po seniorné role

Vyšší level

AI Research Scientist

Top Management
6 500 EUR

Výskum a vývoj pokročilých algoritmov umelého učenia.

Lead Data Scientist

Top Management
6 000 EUR

Vedenie tímu a strategické plánovanie analytických projektov.

Senior Data Scientist

Senior
5 000 EUR

Riešenie komplexných analytických problémov a vedenie projektov.

Mid-level Data Scientist

Mid
3 000 EUR

Vývoj a implementácia modelov strojového učenia.

Dátový vedec

Mid
Aktuálna pozícia
3 000 EUR

Analytik dát

Junior
1 300 EUR1 rok praxe

Analytik dát spracováva a analyzuje dáta na získanie užitočných prehľadov.

Junior Data Analyst

Junior
1 100 EUR

Junior Data Analyst pomáha v analýze dát a získavaní základných poznatkov.

Vstupná pozícia

Chceš si túto cestu naplánovať? Otvor ju na mape kariér →

Preskúmaj ďalej

Súvisiace povolania

Chceš preskúmať ďalšie? Pozri sa aj na tieto povolania z rovnakej oblasti.

Celá skupina: Analytici