Kariéra v datech: Profese, platy, kurzy a jak začít 

Zvažuješ kariéru v datech? Tenhle článek ti nabídne přehled všech hlavních datových rolí – od analytiků po inženýry. Mrkneme i na platy, technologie, nástroje a certifikace, se kterými můžeš začít. Ať už jsi z jiného oboru nebo se chceš posunout dál v IT, tady najdeš srozumitelný plán. 

Data i big data se staly klíčovými pojmy moderního světa. Co přesně se pod nimi skrývá? Mrkni na články, které jsme na tohle téma sepsali: 

• Co jsou big data a jak fungují? Úvod, architektura, nástroje 

• Svatý grál jménem datová analýza 

Proč (nejen) budoucnost patří datům 

Datové profese patří k nejrychleji rostoucím oblastem IT. 📈  Podle odhadů amerického Úřadu pro statistiku práce i Světového ekonomického fóra poroste počet pracovních míst v oborech jako data science, data engineering nebo business intelligence o více než 30 % do roku 2032. 💥 To je násobně víc než u většiny jiných oborů – v IT i mimo něj. 

Firmy totiž čím dál víc uplatňují data-driven přístup a potřebují lidi, kteří rozumí datům. Ať už jde o analýzu zákaznického chování, predikce vývoje trhu nebo třeba efektivní rozhodování v managementu. 

Kdo s (big) daty pracuje – datové pozice 

Data a big data nejsou jen pro hardcore programátory, i když programování se hodí – ale rozhodně to není jediná cesta. Potřebuješ mít přehled, jak data fungují, ale nemusíš být hned mistr kódu.  

Stejně tak data nejsou jen o jedné profesi – je to celý ekosystém různých rolí. Dají se rozdělit do 3 hlavních kategorií: 

1️⃣ Technické role – stavitelé datových systémů 

(Big) Data Engineer (někdy také Big Data Developer) 

• Jako big data inženýr nebo technik stavíš a udržuješ systémy, které zvládnou zpracovat obrovské množství dat s technologiemi jako Hadoop, Spark nebo Kafka 

• Programování a práce s databázemi je tu základ 

• Pro koho: Tíhneš k programování a chceš budovat robustní systémy 

Big Data Architect 

• Navrhuješ celkovou architekturu datových řešení a rozhoduješ o tom, jak data plynou, jak se zpracovávájí, jaké technologie se použijí a jak se propojí 

• Pro koho: Baví tě strategické myšlení a máš technické zkušenosti 

DevOps Engineer pro Big Data 

• Zajišťuješ, aby big data systémy běžely spolehlivě 24/7 a spravuješ cloudové platformy (AWS, Azure, Google Cloud) 

• Pro koho: Láká tě systémová administrace a automatizace 

Cloud Data Engineer 

• Buduješ a spravuješ big data řešení v cloudech (AWS, Azure, Google Cloud) a pracuješ s managed službami jako BigQuery nebo Redshift 

• Pro koho: Baví tě cloudové technologie a chceš využít jejich škálovatelnost 

Cloud Solutions Architect 

• Navrhuješ komplexní cloudová řešení pro big data a poraduješ firmám při migraci do cloudu 

• Pro koho: Kombinuješ technické znalosti s business porozuměním a láká tě konzultační práce 

Data Platform Engineer 

• Spravuješ cloudové datové platformy (Databricks, Snowflake, Amazon EMR) a zajišťuješ jejich optimální výkon 

• Pro koho: Tíhneš k infrastruktuře a chceš se specializovat na moderní datové platformy 

2️⃣ Analytické role – detektivové dat 

Data Scientist 

• Hledáš vzory v datech a vytváříš prediktivní modely, často s pomocí strojového učení 

• Programování, statistika a kreativní myšlení jsou must-have 

• Pro koho: Baví tě matematika, experimentování a řešení záhad 

(Big) Data Analyst 

• Analyzuješ obrovské datasety, hledáš odpovědi na otázky byznysu, připravuješ reporty pro management a vytváříš přehledné dashboardy a vizualizace dat 

• Programování není vždy nutné, často stačí Excel, SQL nebo Python na základní úrovni 

• Pro koho: Láká tě práci s čísly a komunikaci s business týmy 

Business Intelligence Specialist 

• Transformuješ data do pochopitelných business informací a buduješ reportovací systémy 

• Pro koho: Rozumíš businessu a chceš převádět čísla do příběhů 

3️⃣ Specializované role – experti na specifické oblasti 

Machine Learning Engineer 

• Nasazuješ ML modely do produkce na big data infrastruktuře a staráš se o jejich rychlý a spolehlivý běh s obrovskými daty 

• Pro koho: Zajímá tě AI a chceš ji aplikovat na velkém měřítku 

Data Security Specialist 

• Zabezpečuješ petabajty citlivých dat a implementuješ GDPR compliance a bezpečnostní protokoly 

• Pro koho: Máš smysl pro detail a zajímá tě kybernetická bezpečnost 

Stream Processing Engineer 

• Zpracováváš data v reálném čase (Twitter feeds, IoT senzory, finanční transakce) s technologiemi jako Apache Kafka 

• Pro koho: Baví tě rychlé tempo a real-time systémy 

A to zdaleka není všechno. V marketingu najdeš Marketing Data Analysty, kteří řeší, jak zlepšit kampaně pomocí dat. V bankovnictví zase Risk Analysty, kteří na základě dat odhadují rizika. Možnosti jsou opravdu široké. 

Jak začít? 🧐

Pro začátečníky doporučujeme: 

1. Data Analyst (datový analytik) – nejsnazší vstup, můžeš začít s SQL a Excelem 

2. Junior Data Engineer (datový inženýr junior) – pokud máš základy programování 

3. BI Specialist – když rozumíš businessu a máš smysl pro vizualizaci 

Začni klidně s menšími objemy dat a postupně se propracuj k big data technologiím. Většina skills je přenositelná, takže je využiješ napříč oborem. 😚 

Jaké technologie potřebuješ znát na datové pozice v IT 

Pokud tě lákají datové pozice v IT, nemusíš se bát, že bys musel ovládat úplně všechno. Každá firma má totiž svůj vlastní mix technologií a nástrojů – tzv. technologický stack. Důležité je mít pevné základy v několika klíčových oblastech a být připravený učit se podle konkrétní pracovní nabídky. 

Technologie a nástroje ⚒️

Databáze: 

• SQL databáze (např. PostgreSQL, MySQL) – základ pro většinu datových pozic 
• NoSQL databáze (např. MongoDB, Cassandra) – využiješ hlavně u velkých a nestrukturovaných dat

Programovací jazyky: 

• SQL – naprostý základ pro práci s daty 
• Python – univerzální jazyk pro analýzu, automatizaci i strojové učení 
• R – hodí se hlavně na statistickou analýzu 
• Scala – často se používá v kombinaci s Apache Spark 

Zpracování a ukládání dat: 

• Apache Spark, Apache Hadoop – pro práci s velkými objemy dat 
• Apache Kafka – pro streamování a zpracování dat v reálném čase 

Cloudové platformy: 

• AWS, Azure, Google Cloud – firmy stále častěji přesouvají data do cloudu 

Analytika a vizualizace: 

• Tableau, Power BI, Looker Studio – nástroje pro vizualizaci dat a tvorbu dashboardů 
• Excel (včetně VBA) – stále základní nástroj pro rychlou analýzu a reporting 

Python knihovny:

• Pandas, Numpy, Matplotlib – pro analýzu, práci s tabulkami a vizualizace 

Nemusíš být expert na všechno. Stačí mít solidní základy v několika oblastech a ochotu učit se nové věci – v závislosti na konkrétním projektu nebo firmě. V praxi pak rychle zjistíš, které nástroje budeš používat nejčastěji.  

Pamatuj, že důležitější než mít dokonalý přehled, je chuť učit se a schopnost adaptace na nové technologie. 

K čemu je Python v datech dobrý? 🧐    Python je v datech skvělý doplněk k SQL, Excelu nebo Power BI, protože ti umožní automatizovat rutinní úkoly, zpracovávat a analyzovat větší a složitější datové sady, které běžné nástroje často nezvládnou. Díky knihovnám jako Pandas nebo Numpy můžeš data rychle čistit, transformovat a vizualizovat. A pokud tě zajímá strojové učení, Python je pro to prakticky nezbytný.     Navíc Python skvěle spolupracuje s SQL a BI nástroji – data si stáhneš z databáze, v Pythonu je zpracuješ a výsledky můžeš vizualizovat třeba v Power BI. Tato kombinace ti umožní zvládnout celý proces od získání dat až po jejich hlubší analýzu a prezentaci, což tě posune dál v datové kariéře.

Rady do začátků 

Pokud tě láká stát se expertem přes data, pak bychom ti doporučili… 👇 

• Začni s SQL. Je to vstupenka do světa dat – většina firem na něj spoléhá. 
• Nauč se Python. Otevírá ti dveře do pokročilejší analýzy, automatizace i strojového učení. 
• Zmákni základy vizualizace. Umět srozumitelně prezentovat data je stejně důležité jako je analyzovat. 
• Neboj se cloudu. Cloudové služby jsou dnes běžnou součástí datové infrastruktury. 

Kolik si v datech vyděláš 

Platy v datových pozicích jsou nadstandardní – a to jak v Česku, tak v zahraničí. Po čase se tvoje odměna dokáže vyšplhat na opravdu zajímavé částky. 

💼 Pozice	📊 Růst do 2032	🇨🇿 Průměrný plat v ČR	🇺🇸 Průměrný plat v USA
Data Scientist	+36 %	85 000 až 115 000 Kč	$112 590 / rok
Data Engineer	+31 %	80 000 až 120 000 Kč	$120 000 / rok
Data Analyst	+23 %	40 000 až 70 000 Kč	$111 000 / rok

Začínající datoví analytici si obvykle přijdou na 35 000 až 40 000 Kč měsíčně. S rostoucími zkušenostmi a specializací se ale mzda může výrazně zvýšit – zkušení profesionálové si často vydělají přes 100 000 Kč. 

Proč tě to může zajímat 

V datovém světě si můžeš najít místo, i když nejsi programátor/ka. Právě proto si spousta začátečníků vybírá jako svůj první job v IT právě datovou pozici (případně testování softwaru). Neznamená to ale, že je to snadná cesta bez překážek.  

Stačí začít se základy – trochou logiky, práce s tabulkami, přehledem v nástrojích a hlavně chutí se učit. Vzdělávání v IT totiž nikdy nekončí. 

Můžeš se věnovat analýzám, vizualizacím, správě dat nebo dokonce umělé inteligenci. Je to skvělý směr, pokud tě baví spojovat logiku, kreativitu a práci s informacemi.  

Navíc spousta firem dneska podporuje vzdělávání, nabízí přístup k nástrojům, interní mentoring nebo práci na dálku. Není to pro každého – ale pokud tě to k datům táhne, rozhodně má smysl to zkusit. 😉 

Kurzy a certifikace pro práci s daty  

Certifikát z absolvovaného kurzu je skvělý první krok do světa dat. 💡 Hodí se: 

• Na začátku kariéry – potřebuješ doložit znalosti bez praxe. 
• Při přechodu z jiné profese – ukazuješ tím rekvalifikaci a aktivitu. 
• V kombinaci s portfoliem – samotná certifikace nestačí, ale s projekty, GitHubem nebo praktickými ukázkami tvoří silný základ. 

A že nemáš vystudovanou výšku? Nevadí. Tu po tobě dnes na drtivé většině pozic nebudou vyžadovat. Obecně budou daleko víc firmy zajímat právě tvoje absolvované kurzy, praktické zkušenosti a portfolio projektů.  

Pokud ti nedělá problém angličtina, omrkni tyto celosvětově uznávané certifikace od technologických lídrů jako Google, Microsoft, IBM, AWS nebo Databricks: 

• Google Data Analytics Professional Certificate 
  → Skvělý start pro datové analytiky. Pokrývá základy datové analytiky, SQL, dashboardy i prezentaci dat. 

• Microsoft Certified: Data Analyst Associate (Power BI) 
  → Prakticky zaměřená certifikace na Power BI, často vyžadovaná u BI pozic. 

• AWS Certified Data Analytics – Specialty 
  → Pokročilá certifikace zaměřená na práci s big data v cloudu (Amazon Web Services). 

• IBM Data Science Professional Certificate 
  → Komplexní certifikace pokrývající Python, SQL, statistiku a machine learning. 

• Databricks Lakehouse Fundamentals 
  → Úvodní certifikace na práci s datovými jezy, Sparkem a ML workflow v prostředí Databricks. 

Některé jsou zdarma nebo za přijatelnou cenu. Využít můžeš i platformy jako Udemy, Coursera nebo edX, které nabízejí praktické kurzy (včetně certifikátů). 

🎓 A pokud se učíš s námi v ENGETU, studuješ kompletně v češtině, získáš vlastní certifikát o absolvování, který můžeš přiložit k životopisu nebo sdílet na LinkedInu.  

Nauč se pracovat s daty 

Láká tě naučit se číst v datech, hledat v nich souvislosti a vizualizovat je do přehledných dashboardů? V ENGETO kurzech ti ukážeme, jak na to. Od prvního dotazu v SQL až po pokročilou analýzu v Pythonu.  

Mrkni na naše IT kurzy – mohly by tě zaujmout především tyhle: 

• Datová Akademie, 
• Python Akademie,  
• komplexní kurz Datový analytik s Pythonem, 
• Java Akademie, 
• nebo několikadenní intenzivní školení SQL, Power BI, Excel pro začátečníky, Excel pro pokročilé, Úvod do Pythonu nebo Pandas & Numpy. 

Vybrat IT kurz

A pokud ti chybí kus odvahy, mrkni na příběh naší absolventky Verči, která začala studovat Datovou Akademii během mateřské a dnes je z ní úspěšná datová analytička v Komerční bance. 🥳 

Případně omrkni další příběhy našich absolventů, které nová kariéra v IT zavedla do světa dat.

Omrkni náš HR seriál

1. díl: Stav IT trhu práce 2024: Jak zaujmout jako juniorní uchazeč, jaké trendy a výzvy očekávat  
2. díl: Jak napsat životopis pro (nejen juniorní) IT pozice  
3. díl: Jak se připravit na IT pohovor?  
4. díl: Kde hledat a jak najít práci v IT?  
5. díl: Co dělat, když hledání práce nejde podle plánu?  
6. díl: Jak firmy využívají AI a co to znamená pro tvoji IT kariéru? 
7. díl: Měkké dovednosti v IT: Proč se bez nich neobejdeš a jak je rozvíjet
8. díl: První dny v nové IT práci: Co čekat a jak se nezbláznit

Držíme ti palce! 🤞