Praca Analityk Danych
Najnowsze oferty pracy: 57
-
Analityk biznesowy
Powiatowy Urząd Pracy we Wrocławiu Wrocław praca stacjonarnaaplikuj szybko aplikuj bez CV2 dni
Analityk danych (data analysts, data scientist, big data analysts to pokrewne stanowiska związane z analizą danych) pracuje w wielu branżach, od IT po e-commerce, a także w sektorze finansowym, naukowym, zdrowotnym czy w dziedzinie HR. Analitycy i analityczki danych, jak sama nazwa wskazuje, zajmują się analizą dużej ilości danych w celu wydobywania z nich wartościowych informacji, które mogą przyczynić się do rozwoju danej dziedziny, na przykład biznesu czy nauki. Co istotne, na tym stanowisku kluczowe są zaawansowane umiejętności analityczne, znajomość oprogramowania do analizy, w tym nierzadko języków programowania, a także doskonała wiedza z dziedziny statystyki. Ponadto istotna jest zdolność do wizualizacji danych oraz tworzenia raportów, które będą użyteczne w czasie podejmowanie decyzji biznesowych. Dobra analityczka biznesowa czy systemowa musi przełożyć język techniczny na ten zrozumiały dla klientów, współpracowników, kontrahentów. Młodsi analitycy najczęściej rozpoczynają pracę jako asystenci lub specjaliści ds. danych, aby z czasem rozwijać karierę w kierunku senior data analysts lub data engineers. Na Praca.pl możesz zaaplikować na wiele stanowisk dotyczących analizy danych czy przeznaczonych dla specjalistów IT (senior data engineer, programista Big Data, machine learning engineer, Big Data Developer, Big Data engineer itp.).
Analityk danych, jak można się spodziewać, zajmuje się przede wszystkim analizą i interpretacją dużych zbiorów danych, często określanych mianem Big Data. Analiza dokonywana jest po to, by dostarczać wartościowych informacji dla procesów biznesowych czy naukowych. Osoba zatrudniona na tym stanowisku jest odpowiedzialna m.in. za tworzenie raportów i analiz, które pomagają w podejmowaniu decyzji strategicznych, dotyczących np. rozwoju przedsiębiorstwa / kierunku badań / ulepszeń produktów i usług / rozliczeń. Analitycy ds. Big Data w codziennej pracy wykorzystują zaawansowane metody statystyczne i narzędzia dedykowane data science, w tym obejmujące technologię uczenia maszynowego (machine learning). Zakres obowiązków pracownika oczywiście może się nieco różnić w poszczególnych branżach i konkretnych firmach. Często jednak analityk musi umieć pogodzić metody statystyczne i wykorzystanie zaawansowanej technologii z wymaganiami biznesowymi.
Analityk danych to jeden z tzw. zawodów przyszłości. Zasoby cennych danych wykorzystywanych w biznesie czy nauce powiększają się w bardzo dużym tempie, brakuje natomiast osób, które potrafią z tych danych wyciągać wartościowe informacje i wnioski. Dlatego jest to profesja bardzo dobrze opłacana, pozwalająca na rozwinięcie błyskotliwej kariery i wejście do fascynującego świata nowych technologii. Jak zatem wkroczyć na tę ścieżkę zawodową? Zazwyczaj wymagane jest wykształcenie wyższe w dziedzinie informatyki, matematyki, statystyki lub pokrewnych dziedzinach. Niekiedy pracodawcy nie wymagają dyplomu uczelni wyższej, jeśli dany kandydat ma duże doświadczenie, bogate portfolio projektowe i np. ukończyła jakiś prestiżowy kurs programistyczny / statystyczny / analityczny. Oczywiście w tym zawodzie kwestią najważniejszą są umiejętności analitycznego myślenia i zdolność praktycznego wykorzystania narzędzi i języków programowania stosowanych w data science, takich jak R czy Python wraz z dedykowanymi bibliotekami, absolutną podstawą jest również SQL. Pracodawcy wysoko cenią doświadczenie w pracy z bazami danych i umiejętność wizualizacji danych. Kursy i certyfikaty z zakresu big data, machine learning czy analityki biznesowej mogą być dodatkowym atutem. Jak przekonać pracodawcę do zatrudnienia właśnie Ciebie? Przede wszystkim w czasie rekrutacji spodziewaj się zadań praktycznych i pytań problemowych. Powinieneś / powinnaś też posiadać portfolio projektów (np. na GitHub czy własnej stronie internetowej). Zadbaj także do swoje profile w mediach społecznościowych typu LI czy bezpośrednio na portalach e-learningowych. Pamiętaj, że dobry analityk powinien nieustannie ulepszać swoje umiejętności i aktualizować wiedzę. To bardzo istotne, gdyż narzędzia analityczne i programistyczne ulegają szybkim zmianom. Na koniec ważna kwestia: analityk danych powinien także biegle posługiwać się w mowie i w piśmie językiem angielskim. Jest to język powszechnie stosowany w IT, a wiele zespołów ma charakter międzynarodowy. Co więcej, bardzo często ogłoszenia o pracę dla analityków publikowane są w języku angielskim, można się także spodziewać, że rekruter sprawdzi kompetencje językowe w czasie rozmowy kwalifikacyjnej po angielsku!
Wiesz już, że analityk danych powinien posiadać doskonałe umiejętności analityczne, rozwinięte zdolności numeryczne i umiejętność wyciągania logicznych wniosków z badanych danych. Wbrew pozorom w tym zawodzie istotne są jednak także kompetencje miękkie. Jest to zwykle praca w zespole. Analitycy najczęściej pracują w ścisłej współpracy z zespołami biznesowymi i IT, dlatego liczy się komunikatywność i umiejętność pracy w grupie. Doskonały analityk to osoba dobrze zorganizowana, potrafiąca zmobilizować się do pracy, samodzielna i dociekliwa. Jest to także ktoś kreatywny, umiejący myśleć nieszablonowo i zadawać właściwe pytania, dzięki czemu jest w stanie uzyskać cenne informacje z dużego zbioru danych. Wreszcie, istotna może być umiejętność pracy pod presją czasu, a także pracy w elastycznych godzinach.
Analityk finansowy specjalizuje się, jak sama nazwa wskazuje, w analizie danych finansowych np. na potrzeby instytucji finansowych, banków, a także konkretnych przedsiębiorstw. Analiza danych w tym wypadku ma pomóc w podejmowaniu decyzji dotyczących inwestycji, budżetowania i strategii finansowych. Praca więc jest niezwykle odpowiedzialna i przy tym bardzo wysoko opłacana. Zakres obowiązków obejmuje m.in. przygotowywanie raportów finansowych, prognozowanie wyników finansowych w danym okresie oraz analizowanie trendów rynkowych. Osoby pracujące na tym stanowisku często współdziałają z działami księgowymi i finansowymi firm, w związku z czym prócz kompetencji technicznych i interpersonalnych wymagana jest znajomość przepisów i standardów rachunkowości.
Analityk systemowy w pracy koncentruje się na analizie i optymalizacji systemów informatycznych. Celem osoby na tym stanowisku jest poprawa wydajności i funkcjonalności systemów. Pokrewne stanowisko to analityk biznesowo-systemowy. Specjalista ten łączy wiedzę biznesową z umiejętnościami technologicznymi, potrafi zatem analizować i projektować systemy IT wspierające cele i procesy biznesowe firmy. Każde z tych stanowisk wymaga zdolności logicznego myślenia i rozwiązywania problemów, a także umiejętności technicznych. Niezbędna jest też umiejętność pracy zespołowej.
Jest to zawód bardzo dobrze opłacany, a osoby z doświadczeniem i umiejętnościami w zakresie data science i big data mogą oczekiwać atrakcyjnych wynagrodzeń, które rosną razem z podnoszonymi kompetencjami i stażem pracy. Senior Data Analyst czy Data Scientist mogą liczyć na znacznie wyższe zarobki niż osoby na początku swojej kariery w tej dziedzinie. Ile zatem zarabia specjalista? Jak podaje Ogólnopolskie Badanie Wynagrodzeń mediana płacy miesięcznej to 7 380 brutto. W przypadku starszego specjalisty jest to z kolei 9 380 zł brutto na miesiąc. Jedna czwarta najlepiej opłacanych starszych analityków danych zarabia co najmniej 11 790 zł brutto miesięcznie. Za granicą lub w przypadku pracy dla międzynarodowej firmy płace te mogą być znacznie wyższe.
Na Praca.pl znajdziesz atrakcyjne oferty pracy na stanowisko analityka danych. Zwróć uwagę, że pracodawcy często proponują zarówno umowę o pracę, jak i kontrakt b2b. Wielu analityków preferuje pracę freelancera, przyjmując dogodne dla siebie zlecenia.
Analityk danych może mieć różnorodny zakres obowiązków, niemniej, ogólnie rzecz biorąc, jest odpowiedzialny za analizę dużych zbiorów danych (Big Data), aby wyciągnąć z nich cenne dla danej dziedziny wnioski i rekomendacje. Zadania na tym stanowisku obejmują przygotowywanie i raportowanie dokonywanych przez siebie analiz, bieżące monitorowanie trendów i chociażby weryfikację danych pod kątem ich poprawności i użyteczności. Analitycy danych zwykle pracują też nad optymalizacją procesów biznesowych. Na co dzień korzystają z narzędzi programistycznych, wykorzystujących technologię machine learning i data science.
Żeby zostać analitykiem danych / analityczką danych, musisz znać narzędzia do analizy danych oraz języki programowania, np. Python czy R lub inne, wskazane przez konkretnego pracodawcę. Obecnie niezwykle ważna jest znajomość metod i technik big data oraz machine learning. Warto pamiętać, że analityk zwykle musi także biegle posługiwać się językiem angielskim.