Baza zanimanja

Data scientist (Naučnik za podatke)

Data Science (nauka o podacima) je spoj različitih oblasti – biznisa, odnosno datog domena, IT-a i matematike, odnosno statistike. Ima veliko preklapanje sa veštačkom inteligencijom (AI), samim tim što koristi metode mašinskog učenja (ML) i klasično programiranje, kako bi se doneli zaključci i predikcije iz postojećih podataka. Međutim, pored ovih oblasti, data science podrazumeva dobro poznavanje biznisa tj. oblasti iz koje se radi analiza ili pravi model, kao i procese prikupljanja podataka, vizuelizacije, komunikacije...
Radni dan se obično sastoji iz sledećih aktivnosti: rad sa sirovim podacima, eksplorativna analiza, modelovanje korišćenjem algoritama mašinskog učenja, čitanje radova/blogova na temu obrade podataka…
IT kompanije, online platforme, različitim vrstama industrije (u zdravstvenim, grafičkim, energetkskim...), javim preduzećima.
Poželjno je dodatno znanje machine learning-a, osnovno znanje statistike i softverska obrada statističkih podataka, poznavanje programiranja...
Programerski poslovi (softverski inženjer), poslovi u vezi sa obradom podataka (statističar).
do 6 meseci
do 60 sati nedeljno
Radno vreme je fleksibilno.
  • Pregovaračke
  • Komunikacijske (veštine međuljudske interakcije)
  • Organizacione
  • Kreativno razmišljanje
  • Analitičko razmišljanje
  • Tehničke, manipulativne veštine
  • Veština rada pod pritiskom
  • Timski rad
  • Komunikativnost
  • Skoncentrisanost
  • Udubljenost
  • Radoznalost
  • Savesnost, odgovoronost
  • Fleksibilnost
Data scientist (naučnik za podatke) ima perspektivnu budućnost, te može da radi u različitim industrijama: u velikim kao što su Meta, Google, Microsoft i u malim preduzećima i javnim telima.
Rad je zahtevan i zahteva skoncentrisanost i jako mali prostor za greške. Tokom radnog dana, uglavnom se sedi za računarom, što može dovesti do problema sa kičmom i vidom.
Intenzivan razvoj Big Data tehnologija i njihovo prihvatanje od vodećih poslovnih kompannija daje veliki podsticaj u razvoju Data Science-a.
Od tvrdih veština su najpotrebnije: programiranje, analitičke i matematičke veštine, preduzetnički smisao poslovanja, grafička obrada podataka, a od mekih: radoznalost, spremnost na kontinuirano učenje i obrazovanje, komunikacione veštine, timski rad, odgovornost i pouzdanost.
U ovom poslu nema mogućnosti za napredovanje.
Uzimajući u obzir promene na tržištu rada, za ovo zanimanje će biti posla za 5 narednih godina.
Nazad