Zpět na blog
Vzdělávání

Co dělá AI Engineer a jak se jím stát v roce 2025? Kompletní průvodce

Skillmea
06.08.2025
20 minut čtení
Co dělá AI Engineer a jak se jím stát v roce 2025? Kompletní průvodce
Umelá inteligencia (AI) mení svet technológií a vytvára nové kariérne príležitosti, ktoré ešte pred pár rokmi neexistovali. Jednou z najperspektívnejších a najžiadanejších pozícií na trhu práce je AI Engineer - profesia, ktorá spája hlboké technické znalosti s inovačným myslením a schopnosťou riešiť komplexné problémy pomocou najmodernejších technológií.

V dnešnej dobe, keď spoločnosti ako OpenAI, Google, Microsoft a desiatky startupov vytvárajú AI systémy, ktoré menia spôsob, akým pracujeme, komunikujeme a žijeme, rastie dopyt po odborníkoch, ktorí dokážu tieto technológie nielen pochopiť, ale aj prakticky implementovať do reálnych aplikácií. AI inžinieri sú práve tými profesionálmi, ktorí premosťujú cestu medzi výskumom a praktickým nasadením.

Či už uvažujete o zmene kariéry, ste čerstvý absolvent hľadajúci smer, alebo už pracujete v IT a chcete sa špecializovať na AI, tento článok vám poskytne kompletný prehľad a roadmapu. Dozviete sa nielen čo AI inžinier robí v praxi, ale aj konkrétne kroky, ktoré musíte podniknúť, aké zručnosti si osvojiť a aké príležitosti vás čakajú v tejto fascinujúcej oblasti.

Kto je AI Engineer?

AI Engineer (inžinier umelej inteligencie) je IT odborník, ktorý sa špecializuje na navrhovanie, vývoj a implementáciu systémov umelej inteligencie do reálnych aplikácií a produktov. Táto pozícia predstavuje hybridnú rolu, ktorá kombinuje znalosti z oblasti informatiky, matematiky, strojového učenia a softvérového inžinierstva.

AI inžinier nie je len teoretický výskumník - jeho primárnou úlohou je transformovať AI algoritmy a modely do funkčných, škálovateľných a spoľahlivých systémov, ktoré dokážu riešiť konkrétne obchodné problémy. Zatiaľ čo data scientist sa zameriava na objavovanie vzorcov v dátach a vytváranie modelov v experimentálnom prostredí, AI inžinier tieto modely pripravuje na produkčné nasadenie.

Táto profesia si vyžaduje nielen technické znalosti, ale aj schopnosť pochopiť obchodné potreby, komunikovať s netechnickými stakeholdermi a riešiť problémy súvisiace s etickými aspektmi AI. AI inžinieri často pracujú v multidisciplinárnych tímoch, kde musia vedieť spolupracovať s product manažérmi, UX dizajnérmi, backend vývojármi a obchodnými analytikmi.

Kľúčové rozdiely medzi AI Engineer a inými pozíciami:

AI Engineer vs Data Scientist: Data scientist sa zameriava na exploračnú analýzu dát, vytváranie hypotéz a budovanie modelov v experimentálnom prostredí. Používa nástroje ako Jupyter notebooks a R pre analýzu a vizualizáciu dát. AI inžinier naopak bere tieto modely a implementuje ich do produkčných aplikácií, riešiac pritom otázky škálovateľnosti, bezpečnosti a výkonnosti.

AI Engineer vs Machine Learning Engineer: ML inžinier sa špecializuje primárne na strojové učenie - supervízne a nesupervízne algoritmy, deep learning a klasické ML metódy. AI inžinier má širší záber, ktorý zahŕňa okrem strojového učenia aj symbolickú AI, knowledge graphs, expert systems a najnovšie generatívne AI technológie.

AI Engineer vs Software Developer: Tradičný softvérový vývojár vytvára aplikácie pomocou deterministických algoritmov a jasne definovanej logiky. AI inžinier pracuje s probabilistickými modelmi, ktoré sa "učia" z dát a môžu produkovať odlišné výsledky pre rovnaké vstupy. To si vyžaduje špeciálne znalosti v oblasti testing, monitoring a debugging AI systémov.

AI Engineer vs Research Scientist: Výskumný vedec v oblasti AI sa zameriava na objavovanie nových algoritmov, publikovanie vedeckých prác a posúvanie hraníc poznania. AI inžinier aplikuje existujúce výskumy do praktických riešení, optimalizuje ich pre reálne použitie a zabezpečuje ich spoľahlivé fungovanie v produkčnom prostredí.

AI Engineer je žiadaná pozícia na trhu práce
AI Engineer je žiadaná pozícia na trhu práce

Čo robí AI Engineer? Hlavné povinnosti a úlohy

Práca AI inžiniera je mimoriadne rozmanitá a závisí od typu spoločnosti, v ktorej pracuje, a projektov, na ktorých sa podieľa. Napriek tomu existujú kľúčové oblasti, ktoré definují túto pozíciu.

1. Navrhovanie AI architektúr

AI inžinieri sú zodpovední za vytváranie komplexných systémových architektúr, ktoré umožňujú efektívne fungovanie AI aplikácií. Táto úloha zahŕňa niekoľko kľúčových aspektov:

Návrh neuronových sietí: AI inžinieri musia rozhodnúť o type neurónových sietí, ktoré najlepšie vyriešia daný problém. Pre spracovanie obrazov môžu zvoliť Convolutional Neural Networks (CNN), pre sekvenčné dáta Recurrent Neural Networks (RNN) alebo Transformers, a pre komplexné problémy hybrid architecture. Musia pritom zvážiť trade-offs medzi presnosťou modelu, rýchlosťou inference a potrebnými výpočtovými zdrojmi.

Optimalizácia modelov pre produkčné prostredie: Laboratórne modely často nie sú priamo použiteľné v reálnych aplikáciách kvôli ich veľkosti, pomalej inference alebo vysokým nárokom na pamäť. AI inžinieri používajú techniky ako model pruning (odstraňovanie nepotrebných parametrov), quantization (zníženie presnosti čísel), knowledge distillation (trénovanie menších modelov od väčších) a model compression.

Integrácia s existujúcimi systémami: AI modely musia bezproblémovo fungovať s existujúcou IT infrastruktúrou spoločnosti. To znamená navrhnúť API rozhrania, databázové schémy, message queues a monitoring systémy, ktoré umožnia AI aplikáciám komunikovať s ostatnými komponentmi.

Architektúra microservices: Moderné AI aplikácie sú často postavené na microservice architektúre, kde rôzne AI modely bežia ako nezávislé služby. AI inžinieri navrhujú tieto architektúry tak, aby boli škálovateľné, fault-tolerant a umožňovali nezávislé nasadzovanie jednotlivých komponentov.

2. Vývoj a implementácia AI modelov

Táto oblasť predstavuje jadro práce AI inžiniera a zahŕňa celý životný cyklus vývoja AI riešení:

Programovanie algoritmov strojového učenia: AI inžinieri implementujú algoritmy buď od nuly, alebo prispôsobujú existujúce riešenia špecifickým potrebám projektu. To zahŕňa prácu s klasickými algoritmami ako Random Forest, SVM, k-means clustering, ale aj pokročilými technikami deep learning.

Fine-tuning existujúcich modelov: V dnešnej dobe je bežné používať predtrénované modely ako GPT, BERT, ResNet alebo YOLO a prispôsobiť ich konkrétnej úlohe. AI inžinieri musia vedieť ako správne vybrať vhodnú architektúru, pripraviť trénovacie dáta, nastaviť hyperparametre a vykonať fine-tuning proces tak, aby dosiahli optimálnu výkonnosť.

Trénovanie vlastných modelov: Pre špecifické use cases je potrebné vytvoriť modely od základov. To zahŕňa prípravu a čistenie dát, feature engineering, výber vhodnej architektúry modelu, nastavenie trénovacieho procesu, regularizáciu proti overfittingu a evaluáciu výkonnosti.

Testovanie a validácia modelov: AI inžinieri implementujú robustné testovanie pipelines, ktoré zahŕňajú cross-validation, A/B testing, shadow mode testing (kde nový model beží paralelne so starým bez ovplyvnenia produkcie) a canary deployments. Musia tiež testovať modely na edge cases a zabezpečiť, že sú odolné voči adversarial attacks.

Práca s veľkými jazykovými modelmi: S nástupom ChatGPT a podobných technológií musia AI inžinieri vedieť pracovať s LLM, implementovať prompt engineering, retrieval-augmented generation (RAG), a vytvárať AI agentov, ktorí dokážu použiť external tools.

3. Údržba a monitoring AI systémov

AI systémy sa líšia od tradičného softvéru tým, že sa ich správanie môže meniť v čase, preto vyžadujú špeciálne monitoring a údržbu:

Sledovanie výkonnosti modelov v produkcii: AI inžinieri implementujú monitoring dashboards, ktoré sledujú kľúčové metriky ako accuracy, precision, recall, latency, throughput a resource utilization. Musia nastaviť alerty, ktoré ich upozornia na významné zmeny vo výkonnosti.

Riešenie problémov s driftom dát: Data drift je jav, keď sa distribúcia vstupných dát v produkcii líši od trénovacích dát, čo môže viesť k zhoršeniu výkonnosti modelu. AI inžinieri implementujú detection systémy pre data drift a concept drift, a navrhujú stratégie na automatické retraining modelov.

Aktualizácia a zlepšovanie existujúcich riešení: Kontinuálne zlepšovanie AI modelov zahŕňa collecting feedback od užívateľov, analýzu failure cases, implementáciu nových features, a postupnú aktualizáciu modelov. AI inžinieri musia vedieť ako bezpečne nasadiť nové verzie bez narušenia služby.

Zabezpečenie škálovateľnosti systémov: Keď aplikácia získa viac užívateľov, AI systémy musia vedieť scale horizontálne aj vertikálne. To zahŕňa implementáciu load balancing, caching strategies, model serving optimization a využívanie cloud services ako AWS SageMaker alebo Google Cloud AI Platform.

Bezpečnosť a privacy: AI inžinieri implementujú security measures ako encryption, access control, audit logging a compliance s reguláciami ako GDPR. Musia tiež riešiť otázky model security, vrátane obrany proti adversarial attacks a data poisoning.

4. Spolupráca s tímami

AI projekty sú inherentne kolaboratívne a AI inžinieri musia vedieť efektívne komunikovať a spolupracovať s rôznymi stakeholdermi:

Komunikácia s product manažérmi a klientmi: AI inžinieri musia vedieť translate technické možnosti do business value. To zahŕňa vysvetlenie limitácií AI technológií, odhadovanie časových rámcov projektov, a navrhov anie riešení, ktoré spĺňajú business požiadavky pri realistických technických obmedzeních.

Mentoring junior vývojárov: Senior AI inžinieri často vedú mladších kolegov, učia ich best practices, code review, a pomáhajú im rozvíjať technické zručnosti. To zahŕňa aj vytváranie dokumentácie, internal tools a knowledge sharing sessions.

Prezentácia výsledkov stakeholderom: AI inžinieri pravidelne prezentujú pokrok projektov, výsledky experimentov a odporúčania management team. Musia vedieť vytvoriť prezentácie, ktoré sú zrozumiteľné pre netechnické publikum a jasne kommunikujú value AI investícií.

Participácia na technických rozhodnutiach: AI inžinieri sú často súčasťou architecture review boards, kde sa rozhoduje o technickej stratégii spoločnosti. Musia vedieť evaluate nové technológie, assess technical risks a recommend best approaches pre konkrétne use cases.
AI Engineer musí ovládať najmä technické zručnosti.
AI Engineer musí ovládať najmä technické zručnosti.

Aké technické zručnosti potrebuje AI Engineer?

Technický stack AI inžiniera je široký a rýchlo sa vyvíja. Úspešný AI inžinier musí ovládať niekoľko kľúčových oblastí a zároveň sa kontinuálne učiť nové technológie.

Programovacie jazyky

Python - Toto je absolútne kľúčový jazyk pre každého AI inžiniera. Približne 90% pozícií vyžaduje pokročilú znalosť Pythonu. Python je dominantný kvôli svojej jednoduchosti, bohatému ekosystému knižníc a podpore vo vedeckej komunite. AI inžinieri musiabsolute ovládať objektovo-orientované programovanie, functional programming concepts, asynchrónne programovanie pre handling high-throughput AI services, a pokročilé features ako decorators, context managers a metaclasses. Dôležité je aj poznanie Python internals pre performance optimization.

R - Tento jazyk je stále relevantný, najmä pre štatistickú analýzu a data science úlohy. R má výnimočné capabilities pre statistical modeling, data visualization (ggplot2) a special purpose packages pre bioinformatics, econometrics a survey analysis. AI inžinieri pracujúci v oblastiach ako healthcare, finance alebo market research často potrebujú R pre sophisticated statistical analysis.

JavaScript/TypeScript - S rastom AI webových aplikácií, chatbotov a real-time AI services sa JavaScript stal nevyhnutným. TypeScript pridáva type safety, čo je kritické pre large-scale AI applications. AI inžinieri používajú Node.js pre backend AI services, TensorFlow.js pre browser-based ML models, a React/Vue pre AI dashboard development. Knowledge of WebGL je užitočný pre visualization of complex AI models.

SQL - Dáta sú srdcom AI, a väčšina enterprise dát je uložená v relačných databázach. AI inžinieri musia ovládať pokročilé SQL techniky ako window functions, CTEs (Common Table Expressions), query optimization, indexing strategies a distributed SQL systems. Znalosti NoSQL databáz (MongoDB, Cassandra) sú tiež dôležité pre handling unstructured data.

C++ - Pre performance-critical applications, embedded AI systems a custom operators v deep learning frameworkoch. C++ je essential pre optimization kritických častí AI pipelines, CUDA programming pre GPU acceleration, a development custom neural network operators. Používa sa tiež pri implementácii edge AI solutions a robotics applications.

Julia - Narastajúci jazyk pre scientific computing a AI research, ktorý kombinuje ease of use Pythonu s performance C++. Julia je optimálna pre numerical computing, parallel processing a handling veľkých datasets. Používa sa najmä v research environmentoch a high-performance computing scenarios.

Čo by mal vedieť AI Engineer
Čo by mal vedieť AI Engineer

AI/ML Frameworky a knižnice

TensorFlow a Keras
Silné nástroje na tvorbu a tréning neurónových sietí. Keras ponúka jednoduchšiu syntax, TensorFlow komplexné možnosti pre veľké projekty.

PyTorch
Preferovaný výskumníkmi pre svoju flexibilitu a jednoduché ladenie. Umožňuje rýchle experimentovanie s novými modelmi.

Scikit-learn
Obsahuje širokú paletu klasických algoritmov strojového učenia a nástroje na predspracovanie dát.

OpenCV
Štandard pre počítačové videnie. Využíva sa od detekcie objektov až po spracovanie videostreamov.

NLTK a spaCy
Silné knižnice pre spracovanie textu, tvorbu chatbotov a analýzu prirodzeného jazyka.

Hugging Face Transformers
Najmodernejšie modely NLP a generatívnej AI, ako BERT, GPT a T5, pripravené na okamžité použitie.

Cloud platformy a nástroje

Moderný AI engineer musí zvládať aj cloud a DevOps:
  • AWS (SageMaker, Lambda, EC2) - Škálovateľné tréningové a produkčné prostredie.
  • Google Cloud Platform (AI Platform, AutoML) - Automatizovaný machine learning a nasadzovanie modelov.
  • Microsoft Azure (Azure ML, Cognitive Services) - Integrácia AI do podnikových riešení.
  • Docker a Kubernetes - Kontajnerizácia a orchestrácia AI aplikácií pre ľahkú migráciu a škálovanie.
  • MLflow - Riadenie experimentov a verzovanie modelov.
  • Apache Airflow -Plánovanie a orchestrácia dátových a ML pipeline.

Matematika a štatistika

Za každým AI modelom stoja pevné základy matematiky:
  • Lineárna algebra - Práca s maticami, vektormi a transformáciami dát.
  • Pravdepodobnosť a štatistika - Modelovanie neistoty a interpretácia výsledkov.
  • Numerické metódy - Efektívne riešenie optimalizačných úloh.
  • Optimalizačné algoritmy - Maximalizácia výkonu modelov a skracovanie času tréningu.

Soft skills

Technické schopnosti nestačia – úspešný AI engineer musí mať aj:
  • Analytické myslenie - Rozklad zložitých problémov na menšie časti.
  • Komunikačné schopnosti - Jasné vysvetlenie technických konceptov rôznemu publiku.
  • Kontinuálne učenie - Prispôsobenie sa rýchlemu vývoju AI technológií.
  • Tímová spolupráca - Efektívna koordinácia s dátovými analytikmi, vývojármi a biznis manažérmi.
  • Kreativita a inovácia - Navrhovanie originálnych riešení a prístupov.

Aký je plat AI Engineer na Slovensku a v zahraničí?

Slovensko (2025)

  • Junior AI Engineer: 2 500 - 3 500 € mesačne
  • Mid-level AI Engineer: 3 500 - 5 500 € mesačne
  • Senior AI Engineer: 5 500 - 8 000 € mesačne
  • Lead AI Engineer: 7 000 - 12 000 € mesačne

Medzinárodný trh

  • USA: $120 000 - $300 000
  • Nemecko: €70 000 - €150 000
  • Veľká Británia: £60 000 - £130 000
  • Remote pozície: $80 000 - $200 000
Poznámka: Platy sa môžu líšiť podľa spoločnosti, skúseností a špecializácie.

Ako sa stať AI Engineer? Krok za krokom

Krok 1: Získanie základného vzdelania

  • Bakalárske štúdium: Informatika, Matematika, Fyzika alebo príbuzný odbor
  • Alternatíva: Intenzívne bootcampy alebo online kurzy

Krok 2: Osvojenie si programovania

  1. Naučte sa Python - začnite s kurzami na Skillmea
  2. Zvládnite základy SQL databáz
  3. Pochopte Git a version control

Krok 3: Študium AI/ML základov

  • Matematické základy: lineárna algebra, štatistika
  • Machine Learning kurzy: Coursera, edX, Udacity
  • Praktické projekty: Kaggle súťaže

Krok 4: Špecializácia

Vyberte si oblasť podľa záujmu:
  • Computer Vision - rozpoznávanie obrazov
  • Natural Language Processing - spracovanie textu
  • Robotics - robotické systémy
  • Generative AI - ChatGPT, DALL-E podobné systémy

Krok 5: Budovanie portfólia

  • GitHub repozitáre s projektmi
  • Kaggle profil s riešeniami
  • Blog alebo YouTube kanál
  • Open-source kontribúcie

Krok 6: Získanie skúseností

  • Stáže v tech spoločnostiach
  • Freelance projekty
  • Hackathony a súťaže
  • Junior pozície v AI startupoch

Záver

Kariéra AI inžiniera ponúka neuveriteľné príležitosti pre tých, ktorí sú pripravení investovať čas a energiu do učenia. S rastúcim dopytom po AI riešeniach a nedostatkom kvalifikovaných odborníkov je toto ideálny čas na vstup do tejto oblasti.

Kľúčom k úspechu je kombinácia silných technických zručností, praktických skúseností a schopnosti komunikovať komplexné koncepty. Začnite s online kurzami na Skillmea, budujte portfólio projektov a nikdy neprestávajte sa učiť.

Ste pripravení začať svoju cestu k tomu, aby ste sa stali AI inžinierom? Preskúmajte naše AI kurzy na Skillmea a urobte prvý krok k svojej novej kariére už dnes!

FAQ - Často kladené otázky

Potrebujem PhD na to, aby som sa stal AI inžinierom?
Nie, PhD nie je nutné. Bakalárske vzdelanie + praktické skúsenosti a kurzy často stačia.
Koľko trvá, kým sa stanem AI inžinierom?
Pri intenzívnom štúdiu 6-12 mesiacov na získanie základov, 2-3 roky na junior pozíciu.
Je Python jediný potrebný jazyk?
Python je najdôležitejší, ale užitočné sú aj R, SQL a JavaScript.
Môžem pracovať ako AI inžinier remote?
Áno, mnoho pozícií ponúka remote alebo hybrid možnosti.
Aký je rozdiel medzi AI a ML inžinierom?
AI inžinier má širší záber (vrátane symbolickej AI), ML inžinier sa zameriava na strojové učenie.
Skillmea
🥇 Sme jednotka v online vzdelávaní na Slovensku.
Na našom webe nájdeš viac ako 300 rôznych videokurzov z oblastí ako programovanie, tvorba hier, testovanie softwaru, grafika, UX dizajn, online marketing, MS Office a pod. 
Vyber si kurz, ktorý ťa posunie vpred ⏩

Mohlo by tě zajímat

Co je Bing a proč jej používat? Průvodce pro začátečníky
Vzdělávání
23.07.2025
Skillmea

Co je Bing a proč jej používat? Průvodce pro začátečníky

Ak ste si niekedy položili otázku "Čo je Bing vyhľadávač a prečo by som ho mal používať namiesto Googlu?", ste na správnom mieste. V tomto článku sa dozviete všetko, čo potrebujete vedieť o Bing vyhľadávači, jeho výhodách a tom, ako vám môže pomôcť pri práci aj osobnom živote. Čo je Bing vyhľadávač?Bing je internetový vyhľadávač vyvinutý spoločnosťou Microsoft, ktorý bol spustený v roku 2009. Je to druhý najpoužívanejší vyhľadávač na svete a predstavuje skutočnú alternatívu k Google. Bing má svoj vlastný algoritmus na indexovanie a hodnotenie webových stránok, čo znamená, že výsledky vyhľadávania sa môžu líšiť od tých, ktoré vidíte v Googli. História a vývoj BinguMicrosoft vytvoril Bing ako nástupcu svojich predchádzajúcich vyhľadávacích nástrojov. Názov "Bing" je odvodený od zvuku, ktorý si asociujeme s momentom objavenia – "aha" moment. Od svojho spustenia prešiel Bing mnohými aktualizáciami a vylepšeniami, ktoré z neho urobili konkurencieschopný vyhľadávač. [Bing vyhľadávač] Základné funkcie Bing vyhľadávača1. Webové vyhľadávanieRovnako ako iné vyhľadávače, Bing ponúka komplexné webové vyhľadávanie s možnosťou filtrovania výsledkov podľa času, jazyka, regiónu a typu obsahu. 2. Vyhľadávanie obrázkovBing má jednu z najlepších funkcií na vyhľadávanie obrázkov. Umožňuje vám: • Vyhľadávať obrázky podľa veľkosti, farby a typu • Používať funkciu "Visual Search" na vyhľadávanie pomocou obrázka • Prezerať obrázky v high-definition kvalite 3. Video vyhľadávanieBing ponúka pokročilé možnosti vyhľadávania videí s náhľadmi, ktoré sa prehrávajú priamo vo výsledkoch vyhľadávania. 4. Novinky a správySekcia Bing News agreguje správy z rôznych zdrojov a umožňuje vám zostať informovaní o aktuálnom dianí. 5. Mapy a navigáciaBing Maps poskytuje detailné mapy, satelitné snímky a navigačné služby podobne ako Google Maps. Výhody Bingu v porovnaní s Googlom1. Menšia konkurencia v reklamáchKeďže má Bing menší podiel na trhu vyhľadávačov, konkurencia v platenej reklame je výrazne nižšia. Pre inzerentov to predstavuje jedinečnú príležitosť dosiahnuť lepšie výsledky za nižšie náklady. Ceny za klik sú často o 30-50% nižšie než v Google Ads, zatiaľ čo kvalita návštevníkov zostává porovnateľná alebo dokonca vyššia. 2. Integrácia s Microsoft ekosystémomBing je prirodzene prepojený s celým Microsoft ekosystémom, čo vytvára plynulý používateľský zážitok. Ak používate Windows, Office 365, Xbox alebo Outlook, Bing automaticky synchronizuje vaše preferencie a históriu vyhľadávania naprieč všetkými zariadeniami. Táto integrácia je obzvlášť užitočná v korporátnom prostredí, kde Microsoft produkty dominujú. 3. Vizuálne atraktívnejšie rozhranieBing sa odlišuje svojím esteticky príjemným dizajnom. Každý deň vás privíta nová, high-definition fotografia s krátkym popisom, ktorá robí vyhľadávanie príjemnejším zážitkom. Toto vizuálne bohatstvo sa prenáša aj do výsledkov vyhľadávania, kde sú obrázky a videá prezentované atraktívnejším způsobom. 4. Lepšie výsledky pre video obsahPri vyhľadávaní videí Bing často poskytuje relevatnejšie a rozmanitejšie výsledky než Google. Video náhľady sa prehrávajú priamo vo výsledkoch vyhľadávania, čo šetrí čas a zlepšuje používateľský zážitok. Bing tiež lepšie indexuje videá z menších platforiem, nie len z YouTube. 5. Rewards programMicrosoft Rewards je jedinečný program, ktorý odmeňuje používateľov za bežné vyhľadávanie. Za každé vyhľadávanie získavate body, ktoré môžete vymeniť za darčekové karty, produkty Microsoft alebo dokonca za charitatívne príspevky. Tento program robí z každodenného vyhľadávania zábavnejšiu aktivitu s hmatateľnými výhodami. Bing pre SEO - prečo je dôležitý?Rozšírenie dosahu vašej webstránkyAj keď má Bing menší podiel na trhu než Google, stále predstavuje významný zdroj návštevnosti, ktorý by ste nemali ignorovať. Približne 10-15% všetkých vyhľadávaní sa uskutočňuje práve v Bingu, čo môže predstavovať tisícky dodatočných návštevníkov mesačne. Optimalizácia pre Bing je často menej konkurenčná, čo znamená, že môžete dosiahnuť vyššie pozície s menším úsilím než v Googli. Rozdielne algoritmy a faktory hodnoteniaBing používa vlastný algoritmus na hodnotenie webových stránok, ktorý sa v mnohých aspektoch líši od Google algoritmu. Zatiaľ čo Google kladie dôraz na autoritu domény a backlinky, Bing viac oceňuje sociálne signály, presné kľúčové slová v titulkoch a meta popisoch, a kvalitu samotného obsahu. Toto znamená, že niektoré stránky môžu v Bingu rankovať podstatně lepšie než v Googli. Bing Webmaster Tools - kľúč k úspechuPodobne ako Google Search Console, aj Bing ponúka vlastnú sadu webmaster nástrojov, ktoré sú kľúčové pre úspešnú optimalizáciu. Tieto nástroje poskytujú detailnú analýzu výkonnosti vašej stránky, informácie o tom, ako Bing indexuje váš obsah, a praktické odporúčania na zlepšenie. Registrácia je bezplatná a proces nastavenia trvá len niekoľko minút. Špecifické SEO stratégie pre BingPri optimalizácii pre Bing je dôležité zamerať sa na kvalitatívne iné faktory než pri Googli. Bing má tendenciu uprednostňovať starčšie domény s dlhšou históriou, dáva väčšiu váhu meta kľúčovým slovám a opisom, a pozitívne hodnotí stránky s aktívnou prítomnosťou na sociálnych sieliach. Technické SEO je rovnako dôležité - zabezpečte si rýchle načítanie stránok, správnu HTML štruktúru a mobilnú optimalizáciu. [Bing je dôležitý aj pre SEO vašej stránky] Ako začať používať Bing efektívnePrvé kroky s BingomZačiatok práce s Bingom je jednoduchý a nevyžaduje žiadne špeciálne technické znalosti. Prvým krokom je navštíviť stránku bing.com a jednoducho začať vyhľadávať. Rozhranie je intuitívne a podobné iným vyhľadávačom, takže sa rýchlo zorientujete. Môžete si nastaviť Bing aj ako predvolený vyhľadávač vo vašom prehliadači - v nastaveniach prehliadača jednoducho zmeňte predvolený vyhľadávač na Bing. Využitie Microsoft Rewards programuJedným z najväčších lákadiel Bingu je možnosť zarábať odmeny za bežné vyhľadávanie. Po registrácii do Microsoft Rewards programu začnete automaticky získavať body za každé vyhľadávanie. Tieto body môžete neskôr vymeniť za darčekové karty do obľúbených obchodov, Microsoft produkty, alebo ich venovať na charitu. Program je úplne bezplatný a registrácia trvá len niekoľko minút. Pokročilé vyhľadávacie technikyBing podporuje množstvo pokročilých vyhľadávacích operátorov, ktoré vám pomôžu nájsť presne to, čo hľadáte. Operátor "site:" umožňuje vyhľadávať len na konkrétnej webstránke, "filetype:" vám pomôže nájsť špecifické typy súborov ako PDF či Word dokumenty, a "intitle:" hľadá kľúčové slová v názvoch stránok. Tieto nástroje sú obzvlášť užitočné pri výskume alebo akademickej práci. Experimentovanie s rôznymi typmi obsahuBing vyniká nielen vo webovom vyhľadávaní, ale aj v špecializovaných kategóriách. Vyskúšajte vyhľadávanie obrázkov, kde Bing ponúka pokročilé filtre podľa farby, veľkosti a typu obrázka. Video vyhľadávanie umožňuje náhľad videí priamo vo výsledkoch, čo šetrí čas. Sekcia správ agreguje najnovšie informácie z overených zdrojov a poskytuje komplexný prehľad o aktuálnom dianí. Bing pre firmy a digitálny marketingMicrosoft Advertising - alternatíva k Google AdsMicrosoft Advertising, predtým známy ako Bing Ads, je reklamná platforma, ktorá predstavuje zaujímavú alternatívu k Google Ads. Najväčšou výhodou sú výrazne nižšie náklady na klik, ktoré môžu byť až o 50% nižšie než v Googli. Zároveň je trh menej nasýtený konkurenciou, čo znamená lepšie pozície reklám za rovnaký rozpočet. Platforma ponúka pokročilé možnosti cielia publika a integráciu s LinkedIn údajmi, čo je obzvlášť cenné pre B2B marketing. Výhody pre B2B sektorBing má vo svej používateľskej báze nadpriemerné zastúpenie profesionálov a decision-makerov z korporátneho prostredia. Štatistiky ukazujú, že používatelia Bingu majú často vyšší príjem a vzdelanie, čo robí túto platformu ideálnou pre B2B produkty a služby. Konverzné pomery sú v mnohých B2B sektoroch vyššie než v Googli, zatiaľ čo náklady na získanie zákazníka sú nižšie. Integrácia s existujúcimi marketingovými nástrojmiBing sa dá jednoducho integrovať do existujúcej digitálnej marketingovej stratégie. Väčšina analytických nástrojov podporuje tracking Bing traffic, a kampane sa dajú riadiť pomocou podobných nástrojov ako Google Ads. Pre agentúry a marketérov to znamená, že môžu rozšíriť svoj dosah bez potreby učiť sa úplne nové systémy. Vzdelávanie v digitálnom marketinguAk chcete maximálne využiť potenciál Bingu a ďalších marketingových kanálov, investícia do vzdelávania je kľúčová. Moderný digitálny marketing vyžaduje komplexné pochopenie rôznych platforiem a ich špecifík. Kurzy digitálneho marketingu na Skillmea poskytujú praktické znalosti, ktoré môžete okamžite aplikovať vo svojej práci. V rámci kurzov sa naučíte, ako efektívne využívať nielen Bing, ale aj ďalšie dôležité nástroje digitálneho marketingu. SEO optimalizácia pre rôzne vyhľadávače, správa PPC kampaní naprieč platformami, obsahový marketing, ktorý funguje univerzálne, a pokročilá analytika sú len niekoľko z oblastí, ktoré kurzy pokrývajú. Všetky vedomosti sú prezentované s dôrazom na praktické použitie a reálne výsledky. Najčastejšie mýty o BinguMýtus o kvalite výsledkov vyhľadávaniaJeden z najrozšírenejších mýtov tvrdí, že Bing poskytuje menej relevantné výsledky vyhľadávania než Google. Realita je však iná - Bing používa sofistikovaný algoritmus, ktorý v mnohých kategóriách dosahuje porovnateľné alebo dokonca lepšie výsledky. Obzvlášť pri vyhľadávaní obrázkov, videí a lokálnych informácií Bing často prekonáva konkurenciu. Rozdiel v kvalite výsledkov je minimálny a často závisí od typu dotazu a osobných preferencií používateľa. Nesprávne predstavy o používateľskej bázeĎalší častý mýtus hovorí, že Bing prakticky nikto nepoužíva. Štatistiky však ukazujú, že Bing má stabilný podiel na trhu okolo 10-15% globálne, pričom v niektorých krajinách a demografických skupinách je tento podiel ešte vyšší. To predstavuje stovky miliónov aktívnych používateľov mesačne. Pre firmy a marketérov znamená ignorovanie Bingu stratu značnej časti potenciálnych zákazníkov. Mylná predstava o SEO efektívnostiPosledný významný mýtus sa týka efektívnosti SEO optimalizácie pre Bing. Mnohí považujú investíciu času a zdrojov do Bing SEO za nevyplatiteľnú. Opak je však pravdou - vďaka nižšej konkurencii môže optimalizácia pre Bing priniesť rýchlejšie a nákladovo efektívnejšie výsledky než Google SEO. Navyše, mnohé SEO techniky fungujú univerzálne pre oba vyhľadávače, takže dodatočné úsilie je minimálne. Budúcnosť BinguMicrosoft neustále investuje do vývoja Bingu, najmä v oblastiach: • Umelej inteligencie (Copilot) • Rozšírenej reality • Hlasového vyhľadávania • Personalizácie výsledkov ZáverBing vyhľadávač predstavuje skutočnú alternatívu k Googlu s vlastnými výhodami a špecifikami. Pre začiatočníkov aj pokročilých používateľov môže byť cenným nástrojom, či už ide o osobné vyhľadávanie alebo profesionálny digitálny marketing. Kľúčové body na zapamätanie: • Bing ponúka menej konkurenčné prostredie pre reklamu • Má špecifické SEO požiadavky, ktoré sa líšia od Googlu • Môže priniesť dodatočnú návštevnosť vašej webstránke • Je dôležitou súčasťou komplexnej digitálnej marketingovej stratégie Ak sa chcete naučiť profesionálne využívať Bing a ďalšie nástroje digitálneho marketingu, nezabudnite sa pozrieť na špecializované kurzy, ktoré vám pomôžu rozvinúť vaše znalosti a zručnosti v tejto dynamickej oblasti.
Co je Google Search Console a jak vám může pomoci?
Vzdělávání
06.07.2025
Skillmea

Co je Google Search Console a jak vám může pomoci?

Představte si, že máte obchod na rušné ulici, ale nevíte, kolik lidí kolem prochází, co si prohlížejí ve výloze a proč někdo vstoupí dovnitř a jiný ne. Přesně taková je situace majitelů webových stránek, kteří nepoužívají Google Search Console.Google Search Console je bezplatný nástroj od Googlu, který vám ukáže, jak Google vidí váš web a jak si vede ve výsledcích vyhledávání. Co je Google Search Console?Google Search Console je jako tajný agent, který vám šeptá do ucha vše o tom, jak se vaší stránce daří ve vyhledávání na Googlu. Je to nástroj zdarma přímo od Googlu, který vám řekne kdo vás hledá, jak vás nachází, a co dělají lidé poté, co vás najdou. Představte si to jednoduše: Google je jako obrovská knihovna a váš web je jedna kniha v této knihovně. Google Search Console vám řekne na které polici se vaše kniha nachází, kolik lidí si ji bere do rukou, a jaké otázky si kladou, když ji hledají. Proč potřebujete Google Search Console?Možná si říkáte: „Mám web, funguje, proč bych potřeboval další nástroj?“ To je jako říct: „Mám auto, jezdí, proč bych potřeboval tachometr?“ Ano, auto pojede i bez tachometru, ale nebudete vědět, jak rychle jedete nebo kdy zpomalit. Stejně tak vám Google Search Console pomáhá pochopit, co se v zákulisí vašeho webu děje. Například můžete zjistit, že lidé hledají „nejlepší pizza v Praze“ a váš web se zobrazuje až na 15. místě. To je, jako kdybyste měli restauraci v úzké uličce – lidé vás sice hledají, ale jen těžko vás najdou. [Google Search Console a jej dôležitosť] Jak Google Search Console pomáhá spravovat návštěvnost?Odhalování skrytých pokladůJednou z nejúžasnějších funkcí Google Search Console je to, že vám ukáže, na jaké výrazy lidé hledají – a přitom nacházejí váš web. Často vás to překvapí. Například máte blog o vaření a zjistíte, že lidé k vám přicházejí přes dotazy jako „jak vyčistit připálenou pánev“ nebo „proč se mi dort rozpadá“. Tyto informace jsou jako zlatý důl. Teď víte, o čem psát další články, protože lidé po tom opravdu pátrají. Je to, jako byste poslouchali rozhovory zákazníků ve svém obchodě a zjistili, co skutečně potřebují. Sledování výkonu jako sportovní trenérGoogle Search Console vám neukáže jen to, co lidé hledají, ale také jak dobře si vaše stránky vedou. Například uvidíte, že vaše stránka s receptem na cheesecake se zobrazí 1000× denně, ale jen 50 lidí na ni skutečně klikne. To je jako mít krásnou výlohu, na kterou se lidé dívají – ale nikdo nevejde dovnitř. Proč se to děje? Možná není váš titulek dost lákavý, nebo popis stránky neodpovídá tomu, co lidé očekávají. Google Search Console vám dá potřebná data – a vy můžete jednat. Identifikace problémů dříve, než se stanou katastrofouObčas se stane, že Google nemůže načíst některé stránky vašeho webu. To je jako když se rozbije světlo v části obchodu – zákazníci tam nepůjdou, protože nic nevidí. Google Search Console vás na tyto chyby upozorní včas, dřív než ztratíte návštěvnost. Nastavení Google Search Console pro úplné začátečníkyKrok 1: Vytvoření účtuNejdřív potřebujete Google účet. Pokud máte Gmail, už ho máte. Jděte na adresu search.google.com/search-console a přihlaste se. Je to jako registrace do knihovny – jednoduché a zdarma. Krok 2: Přidání vaší webové stránkyTeď musíte Googlu říct, že webová stránka patří vám. Je to jako evidovat auto na úřadě – musíte dokázat, že je vaše. Google vám nabídne několik způsobů, jak to udělat. Nejjednodušší metoda je pomocí HTML souboru. Google vám dá malý soubor, který nahrajete na svůj web. Je to jako pověsit cedulku na dveře obchodu, že vy jste majitel. Krok 3: Trpělivost růže přinášíPo přidání webu si musíte chvíli počkat. Google potřebuje čas, aby si vaši stránku „prohlédl“ a začal sbírat data. Je to jako nový zaměstnanec v obchodě – první dny jen pozoruje, co se děje, aby se zorientoval. První užitečná data uvidíte zhruba za týden. Kompletní přehled budete mít k dispozici přibližně po měsíci pravidelného používání. [Reporting v Google Search Console] Pochopení nejdůležitějších funkcíVýkon - váš denní manažerský reportSekce Výkon je jako denní report o tom, jak si váš web vede. Najdete tam čtyři klíčové metriky: Kliknutí jsou jako počet lidí, kteří vstoupili do vašeho obchodu. Pokud máte 100 kliknutí denně, znamená to, že 100 lidí přišlo na váš web přes Google vyhledávání. Zobrazení (Impressions) jsou jako počet lidí, kteří viděli váš obchod, ale nevešli dovnitř. Pokud máte 1000 zobrazení, váš web se ve výsledcích vyhledávání objevil 1000×. CTR (Click-Through Rate) je procento lidí, kteří kliknou na váš web z těch, co ho vidí. CTR 5 % znamená, že z každých 100 lidí, kteří váš web vidí, 5 klikne. Průměrná pozice vám řekne, na jakém místě se váš web v průměru zobrazuje. Pozice 3 znamená, že jste obvykle třetí ve výsledcích vyhledávání. Pokrytí - zdravotní prohlídka vašeho webuSekce Pokrytí je jako pravidelná lékařská prohlídka vaší webové stránky. Google vám zde ukáže, které stránky jsou v pořádku a které mají chyby. Například můžete zjistit, že některé stránky mají chybu 404 – to znamená, že už neexistují, ale Google je stále hledá. Je to jako mít v obchodě cedulku „Mléko v 1. patře“, ale to patro už neexistuje. Použitelnost na mobiluDnes většina lidí používá internet na mobilních telefonech. Google Search Console vám řekne, jestli vaše stránka na mobilech funguje správně. Pokud ne, je to jako mít obchod s tak úzkými dveřmi, že jimi projde jen polovina zákazníků. Praktické příklady použitíPříklad 1: Majitel restauraceTomáš má pizzerii v Praze a vytvořil si web s jídelním lístkem. Díky Google Search Console zjistil, že lidé hledají „rozvoz pizzy Praha“ a jeho web se zobrazoval až na 8. místě. Přidal proto na hlavní stránku výrazný nadpis „ROZVOZ PIZZY PO CELÉ PRAZE“ – a za měsíc už byl na 3. pozici. Příklad 2: Bloggerka o zdravíMarie píše blog o zdravém stravování. V Search Console zjistila, že její článek „Zdravé snídaně“ má tisíce zobrazení, ale málo kliknutí. Změnila nadpis na „5 rychlých zdravých snídaní do 10 minut“ – a počet kliknutí se zdvojnásobil. Příklad 3: Internetový obchodMajitel internetového obchodu s oblečením zjistil, že lidé hledají „levné džíny“, ale končí na stránce s drahými košilemi. Vytvořil proto novou sekci s dostupnými džínami – a přilákal stovky nových zákazníků. Jak se naučit efektivně pracovat s Google Search Console?Na první pohled může Google Search Console působit složitě – ale jen proto, že je plný užitečných dat. Je to jako řídit nové auto – první dny hledáte, kde co je, ale brzy se to stane přirozené. Nejlepší způsob, jak se to naučit, je prakticky. Začněte malými kroky: zjistěte, jaká klíčová slova vám přivádějí návštěvníky, a zkuste optimalizovat jednu stránku. Potom sledujte, jestli se situace zlepšila. ZávěrGoogle Search Console není jen další nástroj – je to váš osobní asistent při budování úspěšné webové stránky. Pomáhá vám pochopit, co lidé hledají, jak vás nacházejí a co můžete udělat pro to, aby vás našli častěji. Google Search Console vám poskytne data, díky kterým porozumíte tomu, jak se váš web zobrazuje ve výsledcích vyhledávání, a co zlepšit, aby rostla vaše návštěvnost. Je to jeden z nejdůležitějších nástrojů pro každého, kdo to s online obsahem myslí vážně. Pamatujte: mít web bez Google Search Console je jako řídit auto se zavázanýma očima. Možná dojedete, ale cesta bude mnohem složitější a nebezpečnější. Začněte už dnes – zaregistrujte se do Google Search Console a objevte skryté poklady své webové stránky. A pokud chcete jít ještě dál, podívejte se na naše kurzy na Skillmea, kde se naučíte, jak z těchto dat vytěžit maximum. Vaše webová stránka má potenciál přilákat tisíce návštěvníků. Google Search Console vám ukáže cestu, jak na to.
Jak se stát datovým analytikem: Co musíš vědět v roce 2025?
Vzdělávání
14.06.2025
Skillmea

Jak se stát datovým analytikem: Co musíš vědět v roce 2025?

Ve světě, kde o všem – od byznysu až po politiku – rozhodují data, roste i poptávka po lidech, kteří je dokážou proměnit v informace a podklad pro rozhodování. Datový analytik už dávno není jen „člověk v Excelu“. Je to profesionál, který rozumí datům, nástrojům i byznysovému kontextu. Dobrou zprávou je, že tuto profesi můžeš zvládnout i bez titulu z informatiky. Potřebuješ správný plán, ochotu učit se a chuť hledat smysl v číslech. V tomto článku ti ukážeme: • Co přesně dělá datový analytik, • Jaké nástroje a dovednosti je potřeba ovládat v roce 2025, • Jak začít úplně od nuly, • A kde najdeš kvalitní české kurzy, které tě na tuto roli připraví. Co dělá datový analytik?Datový analytik sbírá, čistí, vizualizuje a interpretuje data. Můžeš pracovat v marketingu, financích, zdravotnictví nebo e-commerce. Datový analytik je detektiv digitálního světa, který proměňuje surová data ve smysluplné poznatky pro byznys. Jeho hlavním úkolem je nacházet v datech příběhy, které pomáhají firmám dělat lepší rozhodnutí. Každodenní úlohy: • Sběr a čištění dat – Získávání dat z různých zdrojů (databáze, API, soubory) a jejich příprava na analýzu. • Analýza trendů – Identifikace vzorců, anomálií a korelací v datech. • Tvorba reportů a dashboardů – Vizualizace výsledků pro management a ostatní týmy. • Spolupráce s obchodními týmy – Porozumění obchodním potřebám a převod do analytických otázek. • Monitoring KPI – Sledování klíčových metrik a upozorňování při významných změnách. Konkrétní příklady práce: V e-commerce bys analyzoval konverze z kampaní, identifikoval důvody opuštění košíku nebo optimalizoval sklad na základě predikce poptávky. V bankovnictví bys sledoval rizika úvěrů, analyzoval chování klientů nebo detekoval podezřelé transakce. Datoví analytici obvykle úzce spolupracují s marketingovými týmy, produktovými manažery, vývojáři či byznys lídry. Jsou jako „překladatelé dat“ – rozumí technickému pozadí i byznysovým potřebám a propojují je skrze jasná čísla, reporty a doporučení. “Stručně: tvojí úlohou je pomáhat rozhodovat se na základě dat.” Proč se stát datovým analytikem?Datová analytika je jednou z nejrychleji rostoucích oblastí s vynikajícími vyhlídkami do budoucna. Pokud tě baví řešit hádanky a hledat odpovědi v číslech, může to být ideální kariéra. Podle LinkedIn Jobs on the Rise patří data analytics mezi nejžádanější dovednosti. Vysoká poptávka na trhu V roce 2025 pokračuje boom dat ve všech odvětvích. Firmy potřebují lidi, kteří dokážou z jejich dat extrahovat hodnotu. Podle aktuálních trendů se očekává 20–30% růst pozic v datové analytice ročně. Atraktivní finanční ohodnocení Průměrný plat datového analytika na Slovensku je podle Platy.sk přibližně 2 000 €, v Česku podle Platy.cz kolem 57 000 Kč měsíčně. • Junior pozice: od 1 500 € měsíčně • Mid-level: 2 000 - 3 000 € měsíčně • Senior pozice: 4 000 - 6 500 €+ měsíčně. Platy se mohou výrazně lišit podle regionu, velikosti firmy a specializace. Flexibilita a možnosti Mnoho pozic nabízí práci na dálku, flexibilní pracovní dobu a možnost pracovat pro firmy z celého světa. Máš také možnost specializovat se na konkrétní odvětví (zdravotnictví, fintech, e-commerce) nebo technologie. Neustálý rozvoj Oblast se rychle vyvíjí, což znamená stále nové výzvy a příležitosti k učení. Od tradiční analytiky přes machine learning až po práci s AI nástroji. Tato pozice je skvělá zejména pro lidi, kteří milují logiku, analýzy a mají zvědavou mysl. Na rozdíl od vývojářů často neprogramuješ celé dny, ale řešíš reálné problémy, pomáháš firmám růst a máš výhodu v rychlém kariérním startu. [Jak se stát datovým analytikem v roce 2025] Jaké dovednosti potřebuje datový analytik v roce 2025?Moderní datový analytik potřebuje kombinaci technických a měkkých dovedností, přičemž v roce 2025 přibývají nové požadavky spojené s AI a automatizací. 1. Excel – stále nezbytný základNauč se: • pokročilé funkce (VLOOKUP, INDEX/MATCH, IF, COUNTIFS…), • kontingenční tabulky, • kontingenční grafy, • datové typy a formátování. ➡️ Doporučený kurz: Excel pro začátečníky a mírně pokročilé 2. SQL – jazyk pro práci s databázemiSQL (Structured Query Language) je must-have. Budeš ním: • vyhledávat data z databází, • filtrovat, spojovat a agregovat tabulky, • připravovat výstupy pro reporting. ➡️ Doporučený kurz: SQL pre začátečníky 3. Power BI alebo Tableau – nástroje na vizualizaci dátBusiness intelligence nástroje umožňují: • přehledné interaktivní reporty, • propojení s databázemi či Excelem, • automatizaci vizualizací. ➡️ Doporučený kurz: Power BI Desktop alebo Tableau prakticky 4. Základy Pythonu – pro automatizaci a pokročilou analýzuPython je populárnější díky své všestrannosti. Klíčové knihovny: pandas, numpy, matplotlib, seaborn, plotly. R je silný ve statistice a akademické sféře, ale Python dominuje v byznysu. Python ti otevře dveře k: • datové transformaci (pandas, NumPy), • vizualizacím (Matplotlib, Seaborn), • základům strojového učení (scikit-learn). ➡️ Doporučený kurz: Úvod do Pythonu pro Data Science  Python se stává klíčovým zejména v pokročilé analytice – pokud tě lákají prediktivní modely, automatizace nebo první kroky do strojového učení, jeho znalost ti výrazně rozšíří možnosti. 5. Datová gramotnost a kritické myšleníNestačí znát nástroje. Musíš umět: • jak formulovat otázky, • odhalit chyby v datech, • vizualizovat výsledky tak, aby jim rozuměl i CEO. Bonusové témata: • storytelling s daty, • data-driven rozhodování, • A/B testovaní. Jak začít úplně od nuly?Cesta do datové analytiky nemusí být komplikovaná, ale vyžaduje systematický přístup a vytrvalost. Tady je krok za krokem plán pro úplné začátečníky: 1. Získej základy v Excelu a SQL – stačí 2–4 týdne systematické práce. 2. Vyzkoušej Power BI nebo Tableau – ideálně na reálných datech (Google Trends, open data). V našich kurzech používáme reálné datasety, které si můžeš stáhnout. 3. Nauč se základy Pythonu – jen to, co skutečně využiješ. 4. Dělej si vlastní mini-projekty – analyzuj vlastní výdaje, sportovní statistiky nebo data z LinkedIn. 5. Vytvoř si portfólio – zveřejni ho na GitHubu nebo v PDF. 6. Sleduj komunity a aktuality – např. Kaggle, Reddit r/dataisbeautiful, DataTalks.Club “Pokud se učíš 1–2 hodiny denně, první základy zvládneš už za 4–6 týdnů. Už v tomto bodě si dokážeš vytvořit základní portfolio a ucházet se o juniorskou pozici.” Jaké projekty zařadit do portfolia?Silné portfolio je klíčem k získání první práce. Zaměstnavatelé chtějí vidět, že dokážeš řešit reálné problémy, nejen absolvovat tutoriály. • Analýza open dat (např. COVID, doprava, finance) • Dashboard prodejů pro e-shop • Porovnání cen konkurence • Vizualizace trendů v odvětví • Automatické generování reportu v Excelu Kde hledat práci jako datový analytik?Analytiky hledají hlavně e-commerce firmy, banky, pojišťovny, startupy i státní správa. Pokud chceš získat zkušenosti, můžeš začít i přes freelance portály nebo se zapojit do open data výzev a hackathonů. • Pracovní portály: profesia.sk, jobangels.com, startupjobs.cz • LinkedIn a doporučení • Agentury zaměřené na IT (Synerta, GoodCall) • Freelance: freelancer.com, upwork.com, remoteok.com Co by měl znát datový analytik v roce 2025?V tabulce je přehled oblastí a odpovídajících dovedností, které by měl datový analytik ovládat.[Co by měl umět datový analytik] ZávěrDatový analytik a datový vědec jsou jedny z nejperspektivnějších a zároveň nejdostupnějších IT profesí. Nevyžadují titul z informatiky, pouze disciplínu a chuť se učit. Díky kvalitním online kurzům můžeš začít kdykoliv – třeba ještě dnes. Navštiv Skillmea.cz a vyber si svoji cestu dátového analytika. Přístup ke všem kurzům získáš v rámci předplatného.

Nezmeškej info o nových kurzech a speciálních nabídkách