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.