Vzdělávání
14.06.2025
Skillmea
Jak se stát datovým analytikem: Co musíš vědět v roce 2025?
V dobe, keď dáta rozhodujú o všetkom – od biznisu až po politiku – rastie aj dopyt po tých, ktorí ich vedia premeniť na informácie a rozhodnutia. Dátový analytik už dávno nie je len „človek v Exceli“. Je to profesionál, ktorý rozumie dátam, nástrojom aj biznisovému kontextu. A dobrou správou je, že túto profesiu zvládneš aj bez titulu z informatiky. Potrebuješ správny plán, ochotu učiť sa a chuť hľadať zmysel v číslach.
V tomto článku ti ukážeme:
• Čo presne robí dátový analytik,
• Aké nástroje a zručnosti potrebuješ ovládať v roku 2025,
• Ako začať úplne od nuly,
• A kde nájdeš kvalitné slovenské kurzy, ktoré ťa pripravia na túto rolu.
Čo robí dátový analytik?Dátový analytik zbiera, čistí, vizualizuje a interpretuje dáta. Môžeš pracovať v marketingu, financiách, zdravotníctve alebo e-commerce. Dátový analytik je detektív digitálneho sveta, ktorý transformuje surové dáta na zmysluplné poznatky pre biznis. Jeho hlavnou úlohou je nájsť v dátach príbehy, ktoré pomáhajú firmám robiť lepšie rozhodnutia.
Každodenné úlohy:
• Zber a čistenie dát - Získavanie dát z rôznych zdrojov (databázy, API, súbory) a ich príprava na analýzu
• Analýza trendov - Identifikácia vzorcov, anomálií a korelácie v dátach
• Tvorba reportov a dashboardov - Vizualizácia výsledkov pre manažment a ostatné tímy
• Spolupráca s obchodnými tímami - Pochopenie business potrieb a preklad do analytických otázok
• Monitoring KPI - Sledovanie kľúčových metrík a alertovanie pri významných zmenách
Konkrétne príklady práce: V e-commerce by si analyzoval konverzie z kampaní, identifikoval dôvody opúšťania košíka, alebo optimalizoval sklad na základe predikcie dopytu. V bankovníctve by si sledoval riziká úverov, analyzoval správanie klientov, alebo detegoval podozrivé transakcie.
Dátoví analytici zvyčajne úzko spolupracujú s marketingovými tímami, produktovými manažérmi, vývojármi či biznis lídrami. Sú ako „prekladatelia dát“ – rozumejú technickému pozadiu aj biznisovej potrebe a prepájajú ich cez jasné čísla, reporty a odporúčania.
“V skratke: tvojou úlohou je pomáhať rozhodovať sa na základe dát.”
Prečo sa stať dátovým analytikom?Dátová analytika je jednou z najrýchlejšie rastúcich oblastí s výbornými vyhliadkami do budúcnosti. Ak ťa baví riešiť hádanky a hľadať odpovede v číslach, môže to byť ideálna kariéra. Podľa LinkedIn Jobs on the Rise patrí data analytics medzi najžiadanejšie zručnosti.
Vysoký dopyt na trhu
V roku 2025 pokračuje boom dát vo všetkých odvetviach. Firmy potrebujú ľudí, ktorí dokážu z ich dát extrahovať hodnotu. Podľa aktuálnych trendov sa očakáva 20-30% rast pozícií v dátovej analytike ročne.
Atraktívne finančné ohodnotenie
Priemerný plat dátového analytika na Slovensku je podľa Platy.sk približne 2 000 €, v Česku podľa Platy.cz okolo 57 000 Kč mesačne.
• Junior pozície: od 1 500 € mesačne
• Mid-level: 2 000 - 3 000 € mesačne
• Senior pozície: 4 000 - 6 500 €+ mesačne. Platy sa môžu výrazne líšiť podľa regiónu, veľkosti firmy a špecializácie.
Flexibilita a možnosti
Mnohé pozície ponúkajú remote prácu, flexibilný čas a možnosť pracovať pre firmy z celého sveta. Máš tiež možnosť špecializovať sa na konkrétne odvetvia (zdravotníctvo, fintech, e-commerce) alebo technológie.
Neustály rozvoj
Oblasť sa rýchlo vyvíja, čo znamená stále nové výzvy a možnosti učenia. Od tradičnej analytiky cez machine learning až po prácu s AI nástrojmi.
Táto pozícia je skvelá najmä pre ľudí, ktorí milujú logiku, analýzy a majú zvedavú myseľ. Na rozdiel od vývojárov často neprogramuješ celé dni – no riešiš reálne problémy, pomáhaš firmám rásť a máš výhodu v rýchlom kariérnom štarte.
[Ako sa stať dátovým analytikom v roku 2025]
Aké zručnosti potrebuje dátový analytik v roku 2025?Moderný dátový analytik potrebuje kombináciu technických a soft skills, pričom v roku 2025 pribúdajú nové požiadavky súvisiace s AI a automatizáciou.
1. Excel – stále nevyhnutný základNauč sa:
• pokročilé funkcie (VLOOKUP, INDEX/MATCH, IF, COUNTIFS…),
• pivot tabuľky,
• kontingenčné grafy,
• dátové typy a formátovanie.
➡️ Odporúčaný kurz: Excel pre začiatočníkov a mierne pokročilých
2. SQL – jazyk pre prácu s databázamiSQL (Structured Query Language) je must-have. Budeš ním:
• vyhľadávať dáta z databáz,
• filtrovať, spájať a agregovať tabuľky,
• pripravovať výstupy pre reporting.
➡️ Odporúčaný kurz: SQL pre začiatočníkov
3. Power BI alebo Tableau – nástroje na vizualizáciu dátBusiness inteligence nástroje umožňujú:
• prehľadné interaktívne reporty,
• prepojenie s databázami či Excelom,
• automatizáciu vizualizácií.
➡️ Odporúčaný kurz: Power BI Desktop alebo Tableau prakticky
4. Základy Pythonu – pre automatizáciu a pokročilú analýzuPython je populárnejší pre svoju všestrannosť. Kľúčové knižnice: pandas, numpy, matplotlib, seaborn, plotly. R je silný v štatistike a akademickej sfére, ale Python dominuje v biznise. Python ti otvorí dvere k:
• dátovej transformácii (pandas, NumPy),
• vizualizáciám (Matplotlib, Seaborn),
• základom strojového učenia (scikit-learn).
➡️ Odporúčaný kurz: Úvod do Pythonu pre Data Science
Python sa stáva kľúčovým najmä v pokročilej analytike – ak ťa lákajú prediktívne modely, automatizácia alebo prvé kroky do strojového učenia, jeho znalosť ti výrazne rozšíri možnosti.
5. Dátová gramotnosť a kritické myslenieNestačí vedieť nástroje. Musíš vedieť:
• ako formulovať otázky,
• odhaliť chyby v dátach,
• vizualizovať výsledky tak, aby im rozumel aj CEO.
Bonusové témy:
• storytelling s dátami,
• data-driven rozhodovanie,
• A/B testovanie.
Ako začať úplne od nuly?Cesta do dátovej analytiky nemusí byť komplikovaná, ale vyžaduje systematický prístup a vytrvalosť. Tu je step-by-step plán pre úplných začiatočníkov.
1. Získaj základy v Exceli a SQL – stačí 2–4 týždne systematickej práce.
2. Vyskúšaj Power BI alebo Tableau – ideálne na reálnych dátach (Google Trends, open data). V našich kurzoch používame reálne data sety, môžeš si ich stiahnuť
3. Nauč sa základy Pythonu – len to, čo skutočne využiješ.
4. Rob si vlastné mini-projekty – analyzuj vlastné výdavky, športové štatistiky, alebo dáta z LinkedIn.
5. Vytvor si portfólio – zverejni ho na GitHube alebo v PDF.
6. Sleduj komunity a aktuality – napr. Kaggle, Reddit r/dataisbeautiful, DataTalks.Club
“Ak sa učíš 1–2 hodiny denne, prvé základy zvládneš už za 4–6 týždňov. Už v tomto bode si vieš vytvoriť základné portfólio a uchádzať sa o junior pozície.”
Aké projekty si zaradiť do portfólia?Silné portfólio je kľúčom k získaniu prvej práce. Zamestnávatelia chcú vidieť, že dokážeš riešiť reálne problémy, nie len absolvovať tutoriály.
• Analýza open daty (napr. COVID, doprava, financie)
• Dashboard predaja pre e-shop
• Porovnanie cien konkurencie
• Vizualizácia trendov v odvetví
• Automatické generovanie reportu v Exceli
Kde hľadať prácu ako dátový analytik?Analytikov hľadajú najmä e-commerce firmy, banky, poisťovne, startupy aj štátna správa. Ak chceš získať skúsenosti, môžeš začať aj cez freelance portály alebo sa zapojiť do open data výziev a hackathonov.
• Pracovné portály: profesia.sk, jobangels.com, startupjobs.cz
• LinkedIn a odporúčania
• Agentúry zamerané na IT (Synerta, GoodCall)
• Freelance: freelancer.com, upwork.com, remoteok.com
Čo by mal vedieť dátový analytik v roku 2025?V tabuľke je prehľad oblastí a prislúchajúcich zručností, ktoré by mal ovládať dátový analytik.[Čo by mal vedieť dátový analytik]
ZáverDátový analytik a dátový vedec je jednou z najperspektívnejších a zároveň najdostupnejších IT profesií. Nevyžaduje si titul z informatiky, len disciplínu a chuť učiť sa. Vďaka kvalitným online kurzom môžeš začať kedykoľvek – napríklad ešte dnes.
Navštív Skillmea.sk a vyber si svoju cestu dátového analytika. Prístup ku všetkým kurzom získaš v rámci predplatného.