Data scientist: Čo robí a ako sa ním môžeš stať?
Data scientist je ideálnou pracovnou pozíciou pre každého, kto miluje prácu s dátami, programovanie a štatistiku. Ide o všestranného človeka s orientáciou na detail, ktorý je kľúčový pre úspech celého tímu. Zaujíma ťa táto oblasť IT a chceš sa o nej dozvedieť viac? Pripravili sme pre teba podrobné zhrnutie o tom, kto je data scientist, aká je jeho pracovná náplň a aké schopnosti potrebuješ, aby si sa ním mohol stať.
V článku sa dozvieš:
Kto je data scientist?
Data scientist, v slovenčine niekedy označovaný aj ako dátový vedec, je odborník, ktorý analyzuje veľké množstvo dát a získava z nich kľúčové informácie pre projekt, klienta alebo kolegov. Tieto informácie pomáhajú robiť lepšie rozhodnutia, riešiť menšie aj väčšie problémy a dosahovať stanovené ciele. Celá táto oblasť sa označuje ako data science.
Data scientisti hľadajú v množstve údajov odpovede na zložité otázky. Na ich základe vykonávajú rôzne analýzy a predikcie, ktoré zjednodušujú prácu tímu. Získané údaje transformujú do grafov, tabuliek či prezentácií, vďaka ktorým ich kolegovia aj klienti bez problémov pochopia a dokážu ich efektívne využiť.
Data scientist a jeho miesto v dátovom tíme
Data scientist v tíme nepracuje sám – nadväzuje na prácu ďalších dátových špecialistov a svoje výstupy odovzdáva zase iným. Najlepšie to vidno na tom, ako dáta putujú tímom od surovej podoby až po hotový model:
- Data engineer – zbiera a čistí surové dáta a napája ich do dátového skladu či jazera, odkiaľ sú pripravené na ďalšie použitie.
- BI analyst – z pripravených dát vyťahuje kľúčové metriky a odpovedá na operatívne otázky biznisu.
- BI developer – tieto analýzy pretavuje do interaktívnych dashboardov a reportov, aby im rozumel každý.
- Data scientist – na rovnakom dátovom základe stavia štatistické a strojovo-učiace modely, ktoré predpovedajú budúci vývoj.
- ML engineer – tieto modely kóduje, optimalizuje, nasadzuje a monitoruje v produkcii, aby bežali spoľahlivo a dokázali sa škálovať.
V ére veľkých jazykových modelov (LLM) sa však od data scientistu čoraz častejšie očakáva, že „zastreší všetko“ – od zberu a čistenia dát, cez analýzu a vizualizáciu, až po kódovanie a nasadenie hotových modelov. Niektorým z týchto pozícií – data analyst aj AI engineer (u nás niekedy nazývaný aj ML engineer) – sa podrobnejšie venujeme nižšie.
Čo robí data scientist?
Práca data scientistu je skutočne rozmanitá. Na starosti má viacero činností, medzi ktoré patria:
- Práca s dátami – hlavnou úlohou každého data scientistu je zber a triedenie dát. Ďalej nasleduje odstraňovanie duplicít a neúplných alebo irelevantných údajov. Nakoniec prichádza samotná analýza.
- Tvorba predikcií – na základe získaných údajov vie data scientist predpovedať napríklad určité situácie a vyhnúť sa tak zbytočným komplikáciám, kvôli ktorým by musel posúvať deadline projektu alebo navyšovať rozpočet.
- Vizualizácia a interpretácia dát – získané dáta upravuje do podoby, ktorej budú rozumieť všetci kolegovia aj klienti, teda do grafov, tabuliek alebo infografík.
- Komunikácia s ďalšími odborníkmi – údaje, ktoré data scientist získa, posúva ďalej. Dôležitou súčasťou jeho práce je preto aj efektívna a jasná komunikácia.
- Navrhovanie riešení – podľa dostupných dát prichádza data scientist s návrhmi, ktoré môžu posunúť projekt tým správnym smerom.
- Písanie programov a algoritmov – tie pomáhajú dátovým inžinierom získavať a spracúvať aj väčšie množstvo údajov.
Pracovný profil data scientistu sa ďalej odvíja od konkrétnej pozície, tvojej seniority a ďalších detailov. Všetky bližšie informácie nájdeš vždy priamo v inzeráte, na ktorý budeš reagovať.
Data engineer vs. data scientist – aké sú medzi nimi rozdiely?
Zaujíma ťa, aký je rozdiel medzi data engineerom a data scientistom? Tieto pojmy si mnohí často mýlia a používajú ich ako synonymá. V skutočnosti však medzi nimi existuje viacero odlišnosti.
- Dátový inžinier stavia a udržiava infraštruktúru, cez ktorú dáta prúdia. Navrhuje dátové pipeline, získava surové dáta z rôznych zdrojov, čistí ich a ukladá do dátového skladu či jazera. Jeho výstupom sú spoľahlivé, pripravené dáta, s ktorými môžu ostatní ďalej pracovať.
- Dátový vedec na túto prácu priamo nadväzuje. Pripravené dáta berie ako vstup a stavia na nich štatistické a strojovo-učiace modely, ktoré hľadajú vzory, robia predikcie a ktoré následne interpretuje pre kolegov a klientov. Zjednodušene: data engineer dáta pripraví, data scientist z nich vyťaží hodnotu.
Data engineer vs. Data scientist – porovnanie
| Odlišnosti | Data engineer | Data scientist |
|---|---|---|
| Hlavný cieľ | sprístupniť spoľahlivé dáta | získať z dát poznatky a predikcie |
| S čím pracuje | surové dáta, pipeline, databázy | pripravené (vyčistené) dáta |
| Typický výstup | dátový sklad, dátové pipeline | modely, analýzy, predikcie |
| Kľúčové zručnosti | SQL, ETL, dátová architektúra | štatistika, strojové učenie, programovanie |
… v súčasnosti mnohé firmy očakávajú, že jedna osoba bude zastávať obe pozície? To znamená, že by mala vedieť programovať a vytvárať systémy a infraštruktúru na získavanie dát, a zároveň dokázať tieto dáta aj správne spracovať a analyzovať.
Data scientist vs. data analyst
Data analyst a data scientist sa často zamieňajú, no majú odlišné zameranie. Analytik sa venuje predovšetkým dátovej analýze: dáta ani nezískava, ani netriedi — pracuje s už vyčistenými údajmi, na základe ktorých sleduje rôzne ukazovatele, napríklad správanie zákazníkov, situáciu na trhu alebo nové trendy. Data scientist ide o krok ďalej: nad dátami stavia prediktívne modely a hľadá v nich vzory, ktoré predpovedajú budúci vývoj.
Kým teda analytik odpovedá najmä na otázku „čo sa deje a prečo“ a svoje zistenia pretavuje do prehľadných grafov, tabuliek a reportov pre biznis, data scientist sa pýta „čo sa stane ďalej“ a svoje predikcie opiera o štatistiku a strojové učenie.
Data scientist vs. AI engineer
Pracovná pozícia AI engineera je dnes čoraz populárnejšia. S pozíciou data scientistu má však len málo spoločného. Inžinieri pracujúci s umelou inteligenciou sa predovšetkým snažia nájsť spôsoby, ako AI integrovať do firemných procesov a zlepšiť tak viaceré oblasti – vrátane ziskovosti, efektívnosti a produktivity.
AI engineeri navrhujú a vytvárajú modely umelej inteligencie, ktoré následne nasadzujú do praxe a testujú.
Aké vlastnosti potrebuje data scientist?
Aby sa ti na pozícii data scientistu darilo, potrebuješ kombináciu určitých hard a soft skills, vďaka ktorým zvládneš aj náročnejšie úlohy. Mysli na to, že keď začínaš, nemusíš disponovať úplne všetkými uvedenými vlastnosťami. Stačí, ak máš niektoré z nich – tie si neskôr rozšíriš prácou na rôznych projektoch a ďalším vzdelávaním.
Ak sa teda pýtaš: „Ako sa môžem stať data scientistom?”, odpoveď je jednoduchá – uisti sa, že máš aspoň niektoré z týchto vlastností:
Hard skills data scientistu
Hard skills, známe aj ako tvrdé zručnosti, sú schopnosti, ktoré si počas života osvojíš vďaka škole, kurzom, odborným článkom alebo videám. To znamená, že si ich môže teoreticky osvojiť každý – tvrdou prácou a so správnym prístupom.
Medzi najdôležitejšie hard skill data scientistu patria:
- Štatistika a pravdepodobnosť – veľmi dôležitá zručnosť pre každého, kto sa rozhodne pracovať ako data scientist. Pomôže ti lepšie pochopiť problém, s ktorým sa stretneš, a jasne interpretovať všetky potrebné dáta. Štatistika ti tiež umožní vyvodzovať závery a robiť rôzne predikcie s oveľa väčšou istotou.
- Programovanie – ako data scientist budeš musieť ovládať aspoň jeden programovací jazyk, ktorý ti pomôže získať všetky potrebné údaje z databáz. Najčastejšie ide o Python, ku ktorému sa pridávajú knižnice ako pandas, NumPy či scikit-learn. Zároveň platí, že výsledky a závery, ku ktorým dospeješ, budeš interpretovať ďalším IT odborníkom, napríklad programátorom. Ak budeš rozumieť ich práci, komunikácia bude oveľa plynulejšia a jasnejšia.
- Práca s dátami a databázami – jednou z hlavných úloh data scientistu je práca s dátami a ich analýza. Mnohé z nich sa nachádzajú v databázach, na ktorých dopytovanie budeš potrebovať najmä SQL a v praxi sa stretneš aj s databázami ako PostgreSQL. Zvládneš to len vtedy, keď databázy poznáš a vieš, ako fungujú.
- Vizualizácia dát – keď získaš potrebné informácie, musíš ich spracovať do grafu, tabuľky alebo infografiky. Pomôžu ti pritom knižnice ako Matplotlib či Plotly. Len tak ich pochopí každý v tíme a bude vedieť, ako ich správne využiť.
- Strojové učenie a základy umelej inteligencie – aj data scientisti využívajú strojové učenie (machine learning) a AI vo svoj prospech. V praxi využiješ frameworky ako TensorFlow alebo PyTorch a čoraz častejšie aj prácu s veľkými jazykovými modelmi (LLM). Pomocou nich dokážeš automatizovať procesy, spracúvať texty či obrázky a mnoho ďalšieho.
Cení sa aj praktická skúsenosť s konkrétnymi modelmi a architektúrami (napríklad YOLO pri práci s obrázkami) – a najmä vlastný projekt, na ktorom ju vieš ukázať. Pri pohovore to často rozhodne viac než teória.
Soft skills data scientistu
Soft skills sú vlastnosti, ktoré máš často už od narodenia. Väčšina z nich sa nedá naučiť, a práve preto sú veľmi vzácne. Hoci sú mäkké zručnosti do veľkej miery prirodzené, je kľúčové, aby si ich neustále rozvíjal a pracoval na nich.
K soft skills, ktoré uľahčujú prácu data scientistu, patria:
- Time management a realistické plánovanie – práca data scientistu často beží v dlhších cykloch: pripravíš dataset, model vytrénuješ, vyhodnotíš a podľa výsledku postup opakuješ, kým nemáš použiteľný výstup. Jeden cyklus môže trvať aj mesiac a celý model niekedy vzniká rok či dva. Preto je dôležité vedieť si rozvrhnúť prácu, držať tempo aj bez neustáleho dohľadu a vopred nastaviť svoje aj klientove očakávania, aby nikto nečakal hotový výsledok hneď po prvej iterácii.
- Komunikačné zručnosti – informácie, ktoré ako data scientist získaš, musíš jasne a zrozumiteľne prezentovať svojim kolegom a ďalším odborníkom. Práve preto sú dobré komunikačné schopnosti nevyhnutné – znižujú riziko nedorozumení a následných chýb.
- Spolupráca – ako data scientist budeš pracovať na rôznych úlohách v tíme, napríklad s programátormi, analytikmi či vývojármi. Je preto dôležité vedieť fungovať v kolektíve a efektívne spolupracovať s ostatnými.
- Kritické a analytické myslenie – do dát musíš vedieť „vidieť”. Iba tak ich dokážeš pochopiť a vyvodiť z nich správne závery. V tomto ti pomôže analytické a kritické myslenie, ktoré ťa bude viesť k hľadaniu príčin a súvislostí – prečo niečo funguje alebo nefunguje.
- Time management – ako data scientist pre msg life Slovakia budeš mať svoj pracovný čas vo vlastných rukách. Úlohy si budeš plánovať sám, a preto je dôležité vedieť si efektívne organizovať deň, aby si všetko stihol včas a vyhol sa stresu tesne pred deadlinom.
- Schopnosť učiť sa a reagovať na zmeny – IT oblasť je veľmi dynamická a neustále sa vyvíja. Ako data scientist sa musíš neustále vzdelávať a prispôsobovať novým technológiám. Len tak zostaneš v obraze a budeš schopný poskytovať klientom kvalitné výstupy.
- Zvedavosť – kľúčová vlastnosť, ktorá ťa bude posúvať vpred. Práve vďaka nej budeš motivovaný hľadať odpovede na všetky dôležité otázky, ktoré ti pri práci s dátami vzniknú.
V praxi býva rozhodujúca práve rovnováha oboch rovín zručností – tvrdých aj mäkkých. Špičkový programátor, ktorý nevie svoje zistenia vysvetliť, aj skvelý komunikátor bez technického základu narazia na svoje limity — hodnotu prináša ich spojenie.
FAQ: Časté otázky o práci data scientistu
Prečo sa stať data scientistom?
Data scientist je neodmysliteľnou súčasťou mnohých tímov. Prináša riešenia problémov a odpovede na rôzne otázky, ktoré sa počas práce na projekte určite objavia. Jeho výstupy pomáhajú firmám v mnohých smeroch – od lepšieho pochopenia zákazníka až po optimalizáciu neefektívnych procesov. Aj preto je dopyt po týchto špecialistoch taký vysoký.
Vysoký dopyt však nie je jedinou výhodou a dôvodom, prečo sa stať dátovým vedcom. Okrem toho ťa určite zaujme aj nadpriemerný plat, atraktívne benefity, zaujímavé projekty, rôznorodá náplň práce a možnosť rásť a neustále sa zlepšovať.
Ako sa môžem stať data scientistom?
Stať sa data scientistom nie je nedosiahnuteľné — vyžaduje si to však kombináciu vzdelania, praxe a ochoty sa neustále učiť. Väčšina firiem očakáva ukončený aspoň prvý stupeň vysokej školy v odbore matematiky, štatistiky alebo informatiky, kde získaš základ v štatistike, programovaní a práci s dátami. Nie je to však jediná cesta — mnohé z týchto zručností dnes dobehneš aj samostatne, cez kurzy, školenia, workshopy či odbornú literatúru.
Rozhodujúca je ale prax. Teória ti dá základ, no zamestnávateľa presvedčíš tým, čo vieš na dátach reálne ukázať. Skús preto pracovať na vlastných projektoch, zapoj sa do open-source riešení alebo si nájdi platenú stáž. Každý dokončený projekt, na ktorom demonštruješ konkrétny model či analýzu, má pri pohovore väčšiu váhu než samotný diplom.
Aký je plat data scientistu?
Plat data scientistu sa líši v závislosti od rôznych kritérií. Na konečnú sumu však vplýva viacero premenných, medzi ktoré patria:
- Seniorita – juniori začínajú na nižších sumách v porovnaní so senior špecialistami. Netreba sa však ničoho báť. Ak sa budeš neustále vzdelávať a zlepšovať v tom, čo robíš, už čoskoro sa môžeš posunúť na medior pozíciu s atraktívnejším ohodnotením.
- Pracovné skúsenosti – platí, že čím viac ich máš, tým vyššiu mzdu môžeš získať. Svoje predchádzajúce skúsenosti preto nezabudni na pohovore správne odprezentovať, aby si o tebe personalisti spravili jasný obraz a vedeli, čoho všetkého si schopný.
- Firma, pre ktorú budeš pracovať – každá firma ponúka iné platové podmienky, benefity a odmeny. Informuj sa o nich vopred a porovnaj si jednotlivé pracovné ponuky.
- Forma úväzku – výslednú mzdu ovplyvní aj to, či pracuješ na plný alebo polovičný úväzok, a tiež či si klasicky zamestnaný, alebo pôsobíš ako freelancer.
Plat Data scientu v msg life Slovakia sa začína od 2 600 eur (mesačná hrubá mzda). Okrem toho môžu zamestnanci získať motivujúce odmeny a prémie (napríklad vianočnú prémiu až do výšky základnej mesačnej mzdy) a rôzne ďalšie benefity, ako sú napríklad:
- štedrý príspevok na stravné,
- príspevok na hobby v hodnote 200 € ročne,
- finančnú podporu pri dlhodobej PN,
- školenia a kurzy,
- konferencie a workshopy,
- teambuildingy,
- flexibilný pracovný čas a mnohé ďalšie.
Prečo je dnes data scientist taký dôležitý?
Data scientist je v súčasnosti veľmi dôležitý najmä preto, že na základe podrobnej analýzy dokáže:
- identifikovať slabé miesta v projekte,
- zefektívniť prácu,
- urýchliť celý pracovný proces,
- minimalizovať rôzne riziká,
- znižovať náklady – odhalí, kde firma zbytočne míňa, a navrhne efektívnejšie riešenia,
- dodávať podklady pre biznisové rozhodnutia (business intelligence) – z dát vyťaží prehľady, o ktoré sa opiera vedenie firmy,
- prinášať tie najlepšie riešenia problémov.
Svojim kolegom tak šetrí čas a energiu, a firmám a klientom financie.
Akým spôsobom môžeš vykonávať prácu data scientistu?
Prácu dátového vedca môžeš vykonávať z kancelárie alebo z domu (home office). Existuje aj hybridná forma – niekoľko dní pracuješ v kancelárii a niekoľko z domu. To, ktorú možnosť budeš využívať, závisí od firmy, pre ktorú pracuješ, a od dohody so zamestnávateľom. My v msg life ti umožňujeme vybrať si podľa vlastných preferencií.
Data scientist ako profesia budúcnosti
Data scientist je dnes jednou z najvyhľadávanejších profesií budúcnosti, ktoré výrazne ovplyvňujú úspech celého tímu. Títo špecialisti pomáhajú zefektívniť mnohé procesy, znižujú náklady, šetria čas a zmierňujú riziko vzniku menších aj väčších problémov. Sú tak neoceniteľným a nevyhnutným článkom, ktorý by nemal chýbať v žiadnej modernej a pokrokovej spoločnosti.
Bavia ťa dáta, všímaš si aj tie najmenšie detaily a všetko neustále analyzuješ? Možno si to práve ty, koho hľadáme do nášho tímu v msg life Slovakia. Pozri si naše otvorené pozície v oblasti Data Science a ak sa v niektorej z nich vidíš, pošli nám svoj životopis. Ak tvoje zručnosti zodpovedajú požiadavkám danej pozície, veľmi radi ťa pozveme na pohovor, kde sa porozprávame viac o tebe aj o samotnej pracovnej náplni.
- Generácie X, Y, Z a baby boomers na pracovisku: Ako s nimi pracovať?
- Ako napísať jednoduchý motivačný list do zamestnania + VZOR motivačného listu
- Žiadosť o prijatie do zamestnania: Vzor a ako ju napísať
- Šikana na pracovisku: bossing, mobbing. Ako proti nim bojovať?
- Otázky na pohovore pre budúceho zamestnanca aj zamestnávateľa s odpoveďami
- IT novinky zo sveta technológií
