cesta světem dat

Kariérní stezka v BI a data engineeringu

Podívej se, jak může vypadat tvoje kariérní stezka. Představíme ti pět klíčových rolí v této oblasti, které ti ukážou, jak můžeš postupně růst a rozvíjet své dovednosti v dynamickém a rychle se měnícím světě BI a Data Engineeringu.

Junior Data Analyst

Co potřebuješ vědět na začátek své kariéry?

Neodmyslitelným základem je umět psát méně složité či více složitější SQL dotazy, případně jejich optimalizaci, abys zvládl(a) pracovat s většími datovými sadami. Měl bys chápat, jak fungují datové sklady (např. Snowflake, Redshift) a jak strukturovat data pro BI řešení. Umíš alespoň lehce pracovat s vizualizacemi a vytvářet dynamické dashboardy v nástrojích jako Power BI nebo Tableau. Zkratka ETL ti není cizí a chápeš jak tyhle nástroje fungují (jak data extrahovat, transformovat a načítat do databází).

01. Junior Data Analyst

(Entry-Level BI Role)

Junior Data Analyst získává data, analyzuje je, čistí od chyb a vytváří jednoduché reporty a dashboardy. Zpracovává data například v Excelu nebo Power BI, kde prezentuje výsledky managementu, a řeší problémy jako duplicity nebo neúplné záznamy.

Požadavky:

Znalost SQL a nástrojů pro vizualizaci (Power BI, Tableau)

Schopnost pracovat s velkými objemy dat a interpretovat výsledky

Základní porozumění statistickým konceptům

Technologie:

SQL

Microsoft Excel

Tableau, Power BI

Python (základní použití pro analýzu dat)

Sociální a osobnostní predispozice:

Analytický přístup: Rád/a pracuje s čísly, nachází v datech vzory a souvislosti.

Detailní orientace: Důraz na detaily, ale s přehledem o širším kontextu.

Rád/a přináší odpovědi: Umění interpretovat data a jasně komunikovat výsledky týmu či zákazníkům.

Jaké znalosti a dovednosti tě posunou na vyšší úroveň?

Zvládni programování v Pythonu, piš skripty, které automatizují zpracování dat. Seznam se s Big Data technologiemi. Nauč se základy Hadoopu nebo Apache Spark pro práci s velkými objemy dat. Zlepši své znalosti o cloudových platformách, prozkoumej AWS, Google Cloud nebo Azure. Nauč se pokročilé techniky pro optimalizaci ETL procesů a zpracovávej větší datové sady rychleji a efektivněji.

02. BI Developer

(Mid-Level Role)

BI Developer se zaměřuje na tvorbu komplexních BI řešení, jako jsou datové modely, reporty a integrace datových zdrojů. Zajišťuje, aby data byla připravena pro analýzu a vytváří automatizované reporty a datové pipelines.

Požadavky:

Pokročilé znalosti SQL

Zkušenost s datovými sklady (např. Snowflake, Redshift)

Práce s ETL nástroji (např. Talend, Informatica)

Znalost datové architektury a struktury

Technologie:

SQL

ETL nástroje (Talend, SSIS, Apache NiFi)

Datové sklady (Snowflake, Amazon Redshift)

Python, R

Sociální a osobnostní predispozice:

Řešení problémů: Schopnost nacházet a optimalizovat řešení složitých problémů.

Spolupráce: Komunikuje s ostatními týmy a překládá jejich požadavky do technických specifikací.

Rád/a přetváří nápady do funkčních řešení: Vytváří struktury, které usnadňují práci analytikům.

Jaké znalosti a dovednosti tě posunou na vyšší úroveň?

Navrhuj datové architektury, které propojují různé datové zdroje úrovni celé firmy a jsou škálovatelné. Zvládni správu databází, zálohování a optimalizaci jejich výkonu, aby byly připraveny pro rychlou a efektivní analýzu. Seznam se s nástroji pro orchestraci datových procesů, jako je Apache Airflow, které ti umožní efektivně řídit složité datové toky. Zlepši se v oblasti datové bezpečnosti – nauč se základy ochrany dat, šifrování a řízení přístupových práv, aby byly datové procesy bezpečné.

03. Data Engineer

(Entry- to Mid-Level Role)

Data Engineer vytváří a spravuje datové pipelines, které sbírají, čistí a transformují data z různých zdrojů. Optimalizuje zpracování velkých objemů dat a zajišťuje jejich čistotu a integritu pro analytické účely. Zároveň se stará o efektivní ukládání dat a jejich přípravu pro další analýzy.

Požadavky:

Pokročilé dovednosti v SQL a Pythonu

Znalost Big Data technologií (Hadoop, Spark)

Schopnost navrhovat a optimalizovat datové procesy

Zkušenost s cloudovými platformami (AWS, GCP, Azure)

Technologie:

SQL

Python

Apache Hadoop, Spark

Cloudové platformy (AWS, Google Cloud, Azure)

Sociální a osobnostní predispozice:

Rád/a optimalizuje: Baví ho/jí hledat efektivnější způsoby práce s daty a zlepšovat datové procesy.

Technický nadšenec: Zajímá se o nové technologie a rád se učí o datových systémech.

Samostatnost: Schopnost pracovat nezávisle na technických úlohách, které vyžadují vysokou úroveň odbornosti.

Jaké znalosti a dovednosti tě posunou na vyšší úroveň?

Rozvíjej své vedení a komunikační dovednosti. Nauč se vést týmy, komunikovat s vedením firmy a prosazovat technologická řešení. Zlepši se v návrhu a implementaci enterprise datových systémů pro práci s velkými objemy dat a složitými strukturami. Buď lídrem inovací a sleduj nejnovější technologie, jako jsou cloudové služby nebo AI, a implementuj je ve firmě. Přemýšlej strategicky – navrhuj řešení s dlouhodobou udržitelností a flexibilitou.

04. Data Architect

Senior-Level Role

Data Architect je zodpovědný za navrhování a správu komplexních datových systémů. Zajišťuje, aby architektura byla škálovatelná, bezpečná a podporovala růst a analytické potřeby firmy.

Požadavky:

Pokročilé znalosti datových skladů a architektury

Zkušenosti s návrhem databází a Big Data řešení

Schopnost spravovat datové toky a systémy na enterprise úrovni

Vedení týmu inženýrů a analytiků

Technologie:

Cloudové datové sklady (Snowflake, BigQuery)

Hadoop, Apache Spark

Docker

Kubernetes

Sociální a osobnostní predispozice:

Vedení a mentoring: Schopnost vést a mentorovat ostatní technické specialisty.

Systémový přístup: Rád/a navrhuje komplexní a dlouhodobě udržitelná řešení.

Spolupráce: Efektivně komunikuje s různými týmy – od vedení, přes business, až po technické specialisty.

Nebo tě spíše zajímá strojové učení, pokročilé modely a práce s AI?

Rozšiř si znalosti strojového učení, jako jsou hluboké neuronové sítě a reinforcement learning, a aplikuj je na složitější problémy. Osvoj si nasazování modelů do produkčního prostředí s nástroji jako Docker a Kubernetes. Zlepši se ve feature engineeringu a nauč se extrahovat a vytvářet nové vlastnosti z dat pro lepší výkon modelů. Zvládni komunikaci výsledků a prezentuj je srozumitelně i netechnickým týmům.

05. Data Scientist

(Advanced Role - Specialisation)

Data Scientist provádí pokročilé analýzy, používá strojové učení a prediktivní modely k získání hlubších insightů z dat. Analyzuje vzory a vytváří modely, které firmě pomáhají optimalizovat například prodeje nebo zákaznické chování.

Požadavky:

Pokročilé znalosti statistik, strojového učení a AI

Schopnost pracovat s velkými datovými sadami a nástroji pro ML

Programovací dovednosti v Pythonu a R

Znalost algoritmů pro strojové učení (regrese, klasifikace)

Technologie:

Python (TensorFlow, Scikit-learn), R

Datové sady (HDFS, NoSQL databáze jako MongoDB)

Docker

Sociální a osobnostní predispozice:

Zvědavost: Rád/a objevuje nové vzory a trendy v datech.

Schopnost pracovat s neurčitostí: Orientace v komplexních problémech a hledání inovativních řešení.

Samostatnost i týmová práce: Schopnost pracovat samostatně i efektivně komunikovat s týmem.

baví tě data?

Neustále hledáme talentované lidi, kteří chtějí růst v dynamickém světě dat. Pokud tě baví analytika, práce s daty a moderní technologie, jsi na správném místě!

Kariérní stezka v BI a data engineeringu

Co potřebuješ vědět na začátek své kariéry?

01. Junior Data Analyst

Jaké znalosti a dovednosti tě posunou na vyšší úroveň?

02. BI Developer

Jaké znalosti a dovednosti tě posunou na vyšší úroveň?

03. Data Engineer

Jaké znalosti a dovednosti tě posunou na vyšší úroveň?

04. Data Architect

Nebo tě spíše zajímá strojové učení, pokročilé modely a práce s AI?

05. Data Scientist

Začni svou kariéru v BI a data engineeringu