Najseksi posao 21. stoljeća

ZANIMANJE BUDUĆNOSTI: “Data Scientist” – stručnjak za filtriranje informacija

Vladimir Mrvoš

Program »Data Science« održava se u Beču na engleskom jeziku početkom studenog, a sastoji se od tri modula

Program »Data Science« održava se u Beču na engleskom jeziku početkom studenog, a sastoji se od tri modula

Magazin Harvard Business Review posao podatkovnih znanstvenika »data scientists« nazvao je »najseksi poslom 21. stoljeća«



S obzirom na sve veću količinu podataka javila se potreba za stručnjacima koji imaju umijeće filtriranja i tumačenja informacija, kako bi tvrtkama pomogli da od toga strateški profitiraju. Stoga ne iznenađuje činjenica da se »data scientist« već dulje vrijeme smatra jednom od najuzbudljivijih karijera budućnosti. Kako bi pružila odgovor na navedenu potrebu poslovna škola WU Executive Academy razvila je novi program koji sudionicima pruža teorijsko i praktično znanje o upravljanju i analiziranju velikih količina podataka. Pod akademskim vodstvom prof. Axela Polleresa, polaznici će naučiti kako pomoći tvrtkama kada je u pitanju postizanje maksimalne koristi od iskorištavanja enormnog bogatstva dostupnih podataka te koristiti dobivene uvide kao osnovu za donošenje informiranih odluka.


Rudnik zlata


Tvrtke nikada nisu imale pristup većem broju informacija o svojim proizvodima, tržištima i kupcima nego danas. Iako je jasno da su informacije izuzetno vrijedna imovina upravljanje velikom količinom podataka nije lako. Stručnjaci koji su sposobni današnje informacije pretvoriti u rudnik zlata korištenjem znanja koje je doista važno traženiji su nego ikad. Magazin Harvard Business Review čak je posao podatkovnih znanstvenika »data scientists« nazvao »najseksi poslom 21. stoljeća«.


Činjenica da postoji ogromna potražnja od strane međunarodnih tvrtki za podatkovnim stručnjacima polazna je točka za razvoj ovog inovativnog programa. Program »Data Science« u sklopu poslovne škole WU Executive Academy osmišljen je kako bi osobama koji su dužni koristiti se podacima kao dijelom svog posla, osigurao višestruko, interdisciplinarno znanje.




– Naš pristup je po prirodi interdisciplinaran i timski orijentiran. Osim tehničkih vještina, posao podatkovnih znanstvenika prije svega zahtijeva cjelovito razumijevanje domena aplikacija, naglašava prof. Axel Polleres, akademski direktor programa.


Profesionalizacija trenda


Poduka na sveučilišnoj razini treba doprinijeti razvoju poslovnog profila podatkovnih znanstvenika unutar poduzeća, koji ima svijetlu budućnost.



– Kako bismo pokazali što se može učiniti s podacima, moramo »rastjerati mitove« pokazujući na praktičan način kako raditi s podacima, kakvi problemi postoje i što je tehnički i zakonski izvedivo. Štoviše, istražit ćemo bogatstvo uspješnih primjera korporativne znanosti o podacima u stvarnom svijetu s ciljem upoznavanja sudionika s potencijalom kojeg mogu iskoristiti strateškom i kreativnom upotrebom podataka, kaže prof Axel Polleres, objašnjavajući ciljeve programa.


Program »Data Science« održava se u Beču na engleskom jeziku početkom studenog, a sastoji se od tri modula: What is Data Science? Concepts & Application Domains, From Data Science to Big Dana i Data Science in Practice and in the Future.



– Kao sveučilište, zanimamo se za profesionalizaciju poslova. To također vrijedi i za moderne karijere kao što je podatkovni znanstvenik. Iako je praktična relevantnost znanstvenih podataka nesporna, područje se unutar društva tek treba uspostaviti kao nova sfera rada, objašnjava prof. Barbara Stöttinger, dekanica poslovne škole WU Executive Academy te dodaje, da im je cilj pružiti znanja i alate znanosti o podacima koji su potrebni tvrtkama, istovremeno uzimajući u obzir društvenu odgovornosti kada je u pitanju upravljanje podacima.


Tijekom tri četverodnevna modula polaznici programa steći će sveobuhvatno teorijsko i praktično razumijevanje znanosti o podacima, učit će o svim alatima, tehnikama i konceptima potrebnim za korištenje podataka kao osnove za donošenje boljih odluka. Poduka će obuhvatiti svaki korak procesa analize i tumačenja podataka – od istraživačke analize podataka i njihove manipulacije do modeliranja, ovjeravanja i čišćenja podataka do njihove vizualizacije i komuniciranja te konačno, izrade pravih strateških zaključaka.