Profesní přehled

datový vědec/datová vědkyně

Snímek

Jste analytický typ, který miluje data a hledá v nich skryté vzorce? Jako datový vědec/datová vědkyně budete klíčovou postavou při transformaci surových dat v cenné poznatky, které povedou k lepším rozhodnutím a inovativním řešením.

Souhrn

Práce datového vědce/datové vědkyně zahrnuje širokou škálu aktivit. Denně se budete zabývat hledáním, interpretací a správou velkých objemů dat z různých zdrojů. Vytváříte matematické modely, analyzujete je a prezentujete výsledky jak odborníkům, tak i lidem bez technického zázemí. Vaše práce má přímý dopad na strategická rozhodnutí a zlepšování procesů v organizaci.

Klíčové zodpovědnosti:
  • • Vyhledávání a interpretace dat z různých zdrojů.
  • • Sestavování a čištění velkých datových sad, zajištění jejich konzistence.
  • • Vytváření matematických modelů a algoritmů pro analýzu dat.
82%
Odolnost Skóre

Jste analytický typ, který miluje data a hledá v nich skryté vzorce? Jako datový vědec/datová vědkyně budete klíčovou postavou při transformaci surových dat v cenné poznatky, které povedou k lepším rozhodnutím a inovativním řešením.

Digitální technologie Bakalářský stupeň 19% Expozice AI
Spustit posouzení Career DNA
Rychlá kontrola usazení

Sedí vámdatový vědec/datová vědkyně?

Odpovězte na tři rychlé otázky. Toto není úplné hodnocení – je to upoutávka, která vám pomůže rozhodnout, zda svůj profil porovnat.

Pokrok0/3

Máte rádi úkoly, které vyžadujíAnalytické myšlení?

Máte rádi úkoly, které vyžadujíIntegrita?

Máte rádi úkoly, které vyžadujíUznání?

NexFuture

Budoucí perspektiva pro datový vědec/datová vědkyně

Vyhlídky pro datový vědec/datová vědkyně jsou mimořádně stabilní. Zatímco nástroje AI budou pomáhat s každodenními úkoly, jádro této role se opírá o lidský úsudek, což vede k vysokému skóre odolnosti 81,8%.

Jak se tyto výsledky počítají?

Index odolnosti (0–100) odhaduje, jak strukturálně chráněno je toto povolání před automatizací a narušením AI na základě analýzy na úrovni úkolů. Vyšší skóre znamená více úkolů náročných na lidský úsudek. Expozice AI ukazuje odhadované procento pracovních hodin, které by mohly být ovlivněny současnými možnostmi AI. Jedná se o strukturální ukazatele odvozené z modelu, nikoli předpovědi individuální jistoty zaměstnání.

Hrajte na budoucnost

Jak by se mohlodatový vědec/datová vědkynězměnit s rostoucím zaváděním umělé inteligence?

Lidský úsudek, důvěra a kontext zůstávají silnými ochránci této role.

Významná transformace na úrovni úkolů se odhaduje za 19 let (kolem roku 2045) v rámci vybraného scénáře „Očekávané“.
82%
Odolnost
Riziko automatizace
EXP26%
Lidská hrana
MOAT79%
2026
2036
2050
Rychlost přijetí AI:

Jak může AI změnit tuto roli

Deterministická, na modelu založená interpretace signálů aktuální role – není zárukou nahrazení.

Vlastněno lidmi 82% Vlastněno lidmi
Co ještě záleží na lidech

Tato role zůstává silně vedena lidmi, kdebudovat doporučovací systémyzávisí na důvěře, nuancích a úsudku v reálném světě.

Lidská výhoda Aby jste zůstali vpředu v této roli, zaměřte se na datové modely a dotazovací jazyk systému popisu zdrojů. Tyto dovednosti zaměřené na člověka jsou nejobtížněji replikovatelné pro AI v příštích 20 let.
Asistujte 44% Asistujte
Kde se AI může stát druhým pilotem

Umělá inteligence pravděpodobněji pomůže podpůrným úkolům, jako jevyvíjet aplikace pro zpracování dat, dokumentace, vyhledávání a koordinace pracovních postupů.

automatizovat 19% automatizovat
Úkoly nejvíce vystavené automatizaci

Tlak automatizace se zdá být spíše selektivní než široký, přičemž nejsilnější signál aktuálně přichází zGenerativní AI.

Podrobná analýza

Životní funkce, AI vektory a megatrendy

Zobrazit více

Vitální znaky

vektory expozice AI

0-100%
Generativní AI 44,4%

Expozice vůči generování obsahu, kreativnímu zvýšení a nástrojům velkých jazykových modelů

Kognitivní software 23,1%

Expozice vůči automatizaci pracovního toku, softwaru na podporu rozhodování a digitalizaci procesů

AI / strojové učení 8%

Expozice vůči analýze podporované AI, rozpoznávání vzorů a úlohám prediktivního modelování

Robotická a fyzikální automatizace 0%

Expozice vůči fyzické automatizaci, robotice a senzorem řízenému posunu úloh

Megatrendové signály

0-100%
Demografický posun 90%
Prostorová změna 31%
Digitální transformace 11%
Zelený přechod 6%
Regulační tlak 3%
Geopolitická změna 0%

Skóre odvozené z modelu. Ukazuje strukturální expozici megatrendům, nikoli přímou poptávku.

Technické detaily
Metodologie: NexFuture v2.0 Zdroje: O*NET 30.0, ESCO v1.2.0 Aktualizováno: květen 2026

NexFuture v2.0 kombinuje profily schopností a aktivit O*NET s distribucemi skupin dovedností ESCO a šesti globálními signály megatrendů. Skóre jsou pravděpodobnostní odhady, nikoli záruky. Podrobnosti viz NexFuture Methodology White Paper.

Den v životě

Co lidé v této roli obvykle dělají

Digitální technologie

Den v životě

Typický den jakodatový vědec/datová vědkyně

09
09:00 · ráno
budovat doporučovací systémy
Vytvářet doporučovací systémy založené na rozsáhlých datových souborech, které používají programovací jazyky nebo počítačové nástroje, s cílem vytvořit podtřídu systému filtrování informací, aby bylo možné předpovídat rating nebo preference uživatele.
10
10:30 · Dopoledne
vyvíjet aplikace pro zpracování dat
Vytvářet přizpůsobený software pro zpracování dat, vybírat a používat vhodný počítačový programovací jazyk, aby systém ICT mohl produkovat požadovaný výstup na základě očekávaného přínosu.
12
12:00 · poledne
navrhovat databázová schémata
Navrhnout databázový systém na základě pravidel pro systém řízení databází s cílem vytvořit logicky uspořádanou skupinu předmětů, jako jsou tabulky, sloupce a postupy.
14
14:00 · odpoledne
normalizovat data
Omezit data na jejich přesnou základní formu (normální formu), aby bylo dosaženo takových výsledků, jako je minimalizace závislosti, odstranění nadbytečnosti, zvýšení soudržnosti.
15
15:30 · Pozdě odpoledne
řídit systémy sběru dat
Vypracovat a řídit metody a strategie, které se používají k maximalizaci kvality údajů a statistické účinnosti při shromažďování údajů, aby se zajistilo, že shromážděné údaje budou optimalizovány pro další zpracování.
17
17:00 · Zábal
spravovat práva duševního vlastnictví
Zabývat se soukromými právy na ochranu duševního vlastnictví proti jeho nezákonnému porušování.

Pořadí úkolů je ilustrativní. Jednotlivé dny se liší.

Software a technologie & Oblasti znalostí
Software a technologie
Amazon RedshiftAngoss KnowledgeSEEKERApache HadoopApache PigApache SparkAptech Systems GAUSSAutomatic Forecasting Systems AutoboxC++Camfit Data Limited MicrofitCommon business oriented language COBOLCytel StatXactDataDescription DataDeskEconometric Software LIMDEPExtensible markup language XMLFormula translation/translator FORTRANGraphPad Software GraphPad PrismIBM DB2IBM SPSS AmosIBM SPSS AnswerTreeIBM SPSS Statistics
Oblasti znalostí
  • datové modely

    Techniky a stávající systémy používané ke strukturování datových prvků a zobrazování jejich vzájemných vztahů, jakož i metody k interpretaci datových struktur a vztahů.

  • dotazovací jazyk systému popisu zdrojů

    Vyhledávací jazyky jako SPARQL, které se používají k získávání dat uložených ve formátu Resource Description Framework (RDF) a k manipulaci s nimi.

  • dotazovací jazyky

    Obor standardizovaných počítačových jazyků pro vyhledávání informací z databáze a dokumentů obsahujících potřebné informace.

  • extrakce informací

    Techniky a metody používané pro zjišťování a získávání informací z nestrukturovaných nebo polostrukturovaných digitálních dokumentů a zdrojů.

  • kategorizace informací

    Postup třídění informací do kategorií a zobrazování vztahů mezi údaji pro určité jasně definované účely.

  • on-line analytické zpracování

    On-line nástroje, které analyzují, agregují a prezentují vícerozměrné údaje a umožňují uživatelům interaktivně a selektivně získávat a prohlížet údaje ze specifických hledisek.

Meziodvětvové dovednosti
  • datová etika
  • datová věda
  • datové inženýrství
Základní dovednosti
provádět akademický výzkum nebo průzkum trhu
  • spravovat nalezitelná, přístupná, interoperabilní a opakovaně použitelná data

    Vytvářet, popisovat, ukládat, uchovávat a (znovu) používat vědecké údaje na základě zásad FAIR (Findable, Accessible, Interoperable, and Reusable - nalezitelnost, přístupnost, interoperabilita a opětovné použití) tak, aby údaje byly co nejotevřenější a podle potřeby uzavřené.

  • provádět vědecký výzkum

    Získat, korigovat nebo zlepšit znalosti o jevech pomocí vědeckých metod a technik na základě empirických nebo měřitelných pozorování.

  • uplatňovat zásady etiky výzkumu a vědecké integrity při výzkumných činnostech

    Uplatňovat základní etické zásady a právní předpisy při vědeckém výzkumu, a to včetně otázek integrity výzkumu. Provádět, přezkoumat nebo nahlásit výzkum a vyhnout se pochybení, jako je vymýšlení údajů, falsifikace a plagiátorství.

  • podpořit otevřené inovace ve výzkumu

    Podporovat integrovanou spolupráci, kdy různé zúčastněné strany spoluvytvářejí inovace, jež jsou založeny na společných hodnotách.

  • začlenit genderový aspekt do výzkumu

    Zohlednit v rámci celého výzkumného procesu biologické vlastnosti a vyvíjející se sociální a kulturní aspekty žen a mužů (gender).

  • provádět mezioborový výzkum

    Používat výsledky výzkumu a data napříč oborovými a funkčními hranicemi.

řídit, získávat a uchovávat digitální data
  • normalizovat data

    Omezit data na jejich přesnou základní formu (normální formu), aby bylo dosaženo takových výsledků, jako je minimalizace závislosti, odstranění nadbytečnosti, zvýšení soudržnosti.

  • používat techniky pro zpracování údajů

    Shromažďovat, zpracovávat a analyzovat příslušné údaje a informace, řádně uchovávat a aktualizovat údaje a vyjadřovat číselné údaje a data pomocí grafů a statistických diagramů.

  • zavádět datové procesy

    Používat nástroje informačních a komunikačních technologií k využití matematických, algoritmických nebo jiných postupů manipulace s daty s cílem tvorby informací.

  • používat databáze

    Používat softwarové nástroje pro řízení a organizování dat ve strukturovaném prostředí, které se skládá z atributů, tabulek a vztahů za účelem vyhledávání a úpravy uložených dat.

  • provádět čištění dat

    Zjistit a napravit špatné záznamy ze souborů dat; zajistit strukturalizaci dat podle pokynů.

  • zavádět procesy zajišťování kvality dat

    Používat techniky analýzy kvality, ověřování a verifikace dat na kontrolu integrity dat.

psát technické nebo vědecké texty
  • vypracovávat vědecké nebo akademické články a technickou dokumentaci

    Vypracovávat a upravovat vědecké, akademické nebo technické texty týkající se různých témat.

  • šířit výsledky v rámci vědecké obce

    Zveřejnit vědecké výsledky jakýmikoliv vhodnými prostředky, včetně konferencí, seminářů, kolokvií a vědeckých publikací.

  • publikovat akademický výzkum

    Provádět ve svém oboru akademický výzkum na vysoké škole nebo samostatně, a publikovat jeho výsledky v knihách nebo akademických časopisech s cílem přispět k oboru a dosáhnout osobního akademického uznání.

  • psát vědecké publikace

    Prezentovat hypotézu, zjištění a závěry vědeckého výzkumu ve své oblasti odbornosti v odborných publikacích.

programovat počítačové systémy
  • vyvinout software s otevřeným zdrojovým kódem

    Vytvořit a provozovat software s otevřeným zdrojovým kódem. Znát hlavní modely softwaru s otevřeným zdrojovým kódem, režimy licencí a postupy kódování, které se běžně používají při tvorbě softwaru s otevřeným zdrojovým kódem.

  • budovat doporučovací systémy

    Vytvářet doporučovací systémy založené na rozsáhlých datových souborech, které používají programovací jazyky nebo počítačové nástroje, s cílem vytvořit podtřídu systému filtrování informací, aby bylo možné předpovídat rating nebo preference uživatele.

  • vyvíjet aplikace pro zpracování dat

    Vytvářet přizpůsobený software pro zpracování dat, vybírat a používat vhodný počítačový programovací jazyk, aby systém ICT mohl produkovat požadovaný výstup na základě očekávaného přínosu.

shromažďovat informace z fyzických nebo elektronických zdrojů
  • manipulovat se vzorky dat

    Shromažďovat a vybírat soubor údajů od obyvatelstva statistickým nebo jiným definovaným postupem.

  • sbírat data z ICT

    Shromažďovat data pomocí navrhování a používání metod vyhledávání a vzorkování.

  • syntetizovat informace

    Kriticky číst, vykládat a shromažďovat nové a komplexní informace z různých zdrojů.

spravovat informace
  • spravovat výzkumná data

    Získávat a analyzovat vědecká data prostřednictvím kvalitativních a kvantitativních výzkumných metod. Ukládat data do výzkumných databází a uchovávat je. Podporovat opětovné využívání vědeckých dat a být obeznámen se zásadami správy otevřených dat.

  • řídit systémy sběru dat

    Vypracovat a řídit metody a strategie, které se používají k maximalizaci kvality údajů a statistické účinnosti při shromažďování údajů, aby se zajistilo, že shromážděné údaje budou optimalizovány pro další zpracování.

prezentovat informace z výzkumu nebo technické informace
  • dodávat vizuální prezentaci dat

    Vytvořit vizuální prezentaci dat, jako jsou diagramy nebo schémata, pro snazší porozumění.

  • komunikovat o vědeckých poznatcích

    Komunikovat o vědeckých poznatcích s nevědeckým publikem, včetně široké veřejnosti. Přizpůsobit sdělování vědeckých pojmů, debat, poznatků publiku s využitím různých metod pro různé cílové skupiny, včetně vizuálních prezentací.

monitorovat vývoj v oblasti odborných znalostí
  • interpretovat aktuální data

    Analyzovat údaje získané ze zdrojů, jako jsou údaje o trhu, vědecké dokumenty, požadavky zákazníků a dotazníky, které jsou aktuální s cílem posoudit vývoj a inovace v oblasti odborných znalostí.

DNA dovednosti

DNA dovednosti

Rysy pracovní osobnosti a hodnoty, které definují tuto roli

Klíčové vlastnosti, které potřebujete
Analytické myšlení Integrita Uznání Spolehlivost Spolupráce Úspěch Úspěch/Snaha Rozmanitost Přizpůsobivost/Flexibilita Tolerance ke stresu Sebekontrola Nezávislost Inovace Vedení Zájem o druhé Sociální orientace
Klíčové odměny, které můžete očekávat
ÚspěchPracovní podmí…UznáníVztahyPodporaNezávislost
Kariérní postup

Cesty růstu a podobné role

Prozkoumejte typické cesty kariérního postupu, související dovednosti a podobné role a naplánujte si další přechod.

)}
Běžné otázky

Často kladené otázky

Jaké dovednosti jsou pro datového vědce/datovou vědkyni nejdůležitější?
Kromě znalosti statistiky a matematiky je klíčové umět pracovat s programovacími jazyky jako Python nebo R, a také s nástroji pro práci s velkými daty (např. Hadoop, Spark). Důležitá je také schopnost komunikovat složité informace srozumitelně a vizualizovat data pro různé cílové skupiny.
Jaké typy projektů datoví vědci/datové vědkyně obvykle řeší?
Projekty se mohou velmi lišit, od predikce zákaznické chování a optimalizace marketingových kampaní, přes detekci podvodů a analýzu rizik, až po vývoj doporučovacích systémů a automatizaci procesů.
Je možné pracovat jako datový vědec/datová vědkyně na volné noze?
Ano, freelancing je v této oblasti stále častější. Mnoho firem hledá datové vědce na krátkodobé projekty nebo pro specifické úkoly. Nicméně, většina pozic je stále vázána na trvalý pracovní poměr.