Jeśli czytasz tego bloga, to jest duża szansa, że lubisz dane, a dokładniej mówiąc – lubisz pracę z nimi. W tym wpisie przybliżę Ci kilkanaście stanowisk, które możesz rozważać chcąc związać swoją karierę ze światem przetwarzania lub wizualizacji danych.
Poszukiwania pracy to zawsze ciężki czas. Zdanie to jest prawdziwe zarówno, gdy w grę wchodzi znalezienie pierwszego poważnego zajęcia, jak i gdy po latach spędzonych w jednej firmie życie zmusza Cię do zmiany pracodawcy lub nawet przebranżowienia. Interesujesz się danymi, więc masz wiele możliwości oraz miejsc, żeby rozwinąć skrzydła i móc robić to co lubisz. Jak przekonasz się z dalszej części artykułu nie musisz od razu zostawać Data Scientist, aby wykonywać pracę polegającą na przetwarzaniu lub wizualizacji danych. Opcji jest wiele, na ten artykuł wybrałem 17 najbardziej ciekawych.
Zanim jednak zacznę wyliczać propozycje zawodowe, które mogą Cię zainteresować, mam do Ciebie prośbę. Jeśli interesuje Cię tematyka bloga i chcesz otrzymywać ode mnie informacje o najnowszych artykułach oraz cotygodniowy newsletter z linkami z branży, to zapraszam do zapisu na moją listę mailową (możesz to zrobić korzystając z poniższego formularza). Zero spamu – same konkrety.
1. Analityk kredytowy
Z pewnością wiesz, że typowy bank to nie tylko placówka czy oddział umiejscowiony w Twoim ulubionym centrum handlowym. Tak naprawdę to jedynie wierzchołek góry lodowej i jedyny widoczny dla klienta element działalności banku. Patrząc na cały obraz sytuacji – bank to skomplikowana maszyna, która składa się z bardzo dużej liczby małych trybików. I tak każdy standardowy bank udzielający kredytów i pożyczek potrzebuje do sprawnego funkcjonowania kilku podstawowych filarów. Na pierwszej linii ognia stoi sprzedaż – czyli de facto właśnie te osoby, z którymi masz kontakt, gdy wchodzisz do oddziału. To sprzedaż obsługuje i pozyskuje dla banku klientów, podpisuje umowy o rachunek czy kredyt. Aby sprawnie udzielać kredytów, bank potrzebuje jakiejś formy działu operacji. Czyli takiego, który jest ukryty dla klienta, ale dba o to, żeby wszystko o co poprosi klient przebiegało sprawnie, dokumenty znalazły się na biurku doradcy, a operacje były widoczne w systemie. Jest również Dział Ryzyka, który najogólniej rzecz biorąc dba o to, żeby Bank udzielał kredytów jedynie tym wnioskującym, którzy mają szansę spłacić zadłużenie.
No właśnie – oczywiście nie każdy klient dostaje dokładnie to o co wnioskuje, ale o tym nie decyduje przecież doradca w placówce. Osobą de facto wydającą zgodę na udzielenie kredytu jest właśnie analityk kredytowy. Osoba zatrudniona na tym stanowisku na podstawie informacji zadeklarowanych przez klienta dokonuje ich weryfikacji i potwierdzenia (na przykład dzwoni do pracodawcy, żeby potwierdzić dochody lub sprawdza wyciągi z konta). Następnie na podstawie uzyskanych danych, ogólnych wytycznych banku oraz często dodatkowo własnej eksperckiej ocenie – akceptuje lub odrzuca wniosek kredytowy. Zatem analityk zbiera dane, zagłębia się w nie i podejmuje decyzję. Obecnie coraz większą rolę w analizie kredytowej ma automatyzacja procesu. Polega ona na tym, że najczęściej powtarzające się przypadki, gdzie nie ma wątpliwości czy przyjąć czy odrzucić wniosek nie trafiają nawet do analityka. Są od razu akceptowane lub wracają z odmową wydaną przez system bankowy. Nie mniej jednak niektóre mniej oczywiste lub istotniejsze kwotowo przypadki powinny przechodzić przez ręce doświadczonego analityka kredytowego.
2. Specjalista ds. modelowania ryzyka
Specjaliści do spraw modelowania popularnie zwani „modelarzami” pojawiają się w coraz większej liczbie instytucji. Od banków, przez sektor energetyczny czy medyczny i farmaceutyczny – wszędzie istnieje potrzeba modelowania procesów i zjawisk. Dlaczego i co to oznacza? Przyszłość jest niepewna i nic tego nie zmieni – niestety. Wszystko co dotyczy przyszłości jest w jakimś stopniu mniej lub bardziej niepewne. Ale przecież mamy rok 2020 – więc nie muszę chyba tego jakoś specjalnie tłumaczyć. Jednak korzystając z odpowiednich narzędzi i dostatecznie dużych zbiorów danych jesteśmy w stanie skonstruować pewną prognozę przyszłości. Bardziej lub mniej prawdziwą, ale to zawsze coś. W dużym skrócie – modelarze pracujący w bankach bazując na obserwacjach historycznych starają się znaleźć pewien wzór/prawidłowość opisującą dane zjawisko. Jeśli uda się im poznać i opisać naturę modelowanego zjawiska mogą pokusić się o to, żeby zaprognozować jak będzie wyglądać w przyszłości. W tym celu wprowadzają nowe warunki początkowe i sprawdzają rezultaty.
To tylko pozornie niewinne zgadywanie przyszłości. W rzeczywistości wskazania dobrego modelu są w stanie uwolnić dla banku dziesiątki milionów złotych (przykładowo: zamiast trzymać rezerwy i mieć zamrożoną gotówkę, można wykorzystać pieniądze na akcję kredytową i zarabiać dla siebie i akcjonariuszy). Modelarze w swojej pracy wykorzystują wiedzę matematyczną i statystyczną oraz muszą znać pojęcia związane z makroekonomią. To niewątpliwie odpowiedzialne, ale też dające dużo frajdy i pożyteczne zajęcie.
3. Tester oprogramowania
Osoby lubiące dane często odnajdują się również w zawodach niezwiązanych stricte z matematyką czy statystyką. Wraz z rosnącym zainteresowaniem automatyzacją wszystkiego, co tylko możliwe, w naturalny sposób pojawia się coraz więcej oprogramowania komputerowego, które odciąża pracowników w ich czynnościach. Pisaniem kodu zajmują się oczywiście programiści, ale najczęściej samo powstanie programu to dopiero początek procesu jego wdrożenia. Jesteśmy tylko ludźmi więc czasem nawet najlepszym zdarza się popełniać błędy. Aby końcowy produkt był jednak bez zarzutu i wysokiej jakości, potrzeba kogoś, kto sprawdzi działanie programu „na drugą rękę”. Tą osobą jest tester oprogramowania. Zadania stojące przed testerem są bardzo różnorodne. Często okazuje się, że testy sprowadzają się do weryfikacji poprawności generowania danych przez używany algorytm. Wówczas nieodzownym narzędziem jest SQL lub coś pokrewnego. A te klimaty są już pewnie miłośnikom danych całkiem bliskie.
4. Data Scientist
Bardzo ogólne określenie osoby, o którą zabijają się obecnie rekruterzy na rynku pracy. W ramach tej profesji opisywani są specjaliści potrafiący sprawnie posługiwać się danymi i z łatwością przetwarzać je według swoich potrzeb. Dodatkową cechą wyróżniającą data scientist jest dociekliwość pozwalająca na poszukiwanie w (często ogromnych) wolumenach danych odpowiedzi na pytania nurtujące Biznes i rozwiązujące konkretne problemy. Badacze, mając do dyspozycji dane historyczne lub takie, które spływają w czasie rzeczywistym, są w stanie poprawiać efektywność działania swoich firm czy dostrzegać prawidłowości niewidoczne na pierwszy rzut oka. Nic dziwnego, że są specjalistami rozchwytywanymi i bardzo dobrze wynagradzanymi.
W przypadku data scientist, aby móc sprawnie stawiać hipotezy, oprócz znajomości języków programowania i reguł stojących za bazami danych, bardzo przydaje się wiedza matematyczna. Zwłaszcza jeśli mówimy o tematach związanych z machine learning (pol. uczenie maszynowe) czy sieciami neuronowymi. Więcej o matematyce stojącej za machine learning przeczytasz w świetnej i do tego darmowej publikacji autorstwa tria Deisenroth, Faisal, Ong – “Mathematics for Machine Learning“.
5. Business Intelligence Developer
Oczywiście nie każdy, kto lubi zajmować się danymi musi od razu zostać data scientist. Mimo, że Ci są bardzo mile widziani w coraz większej liczbie firm, to istnieje masa stanowisk związanych z danymi równie użytecznych dla potencjalnego pracodawcy. Jedynym z nich jest BI Developer (skrót BI rozwija się do Business Intelligence). Osoby zajmujące się tym fachem zarówno przetwarzają, jak i wizualizują dane. Najczęściej pokrywają swoimi działaniami cały proces od „surowych” danych do dashboardów, które są chętnie przekazywane kadrze zarządzającej.
Zadaniem BI Developera jest raportowanie i przedstawienie danych w jak najbardziej czytelnej i przejrzystej formie plus oczywiście zbudowanie procesu pozwalającego na automatyczne uzupełnianie raportów nowymi danymi. Wiele firm wykorzystuje narzędzia BI do przygotowywania aktualizowanych codziennie lub nawet częściej raportów np. sprzedażowych, produkcyjnych itp. Praca BI Developera jest dość przekrojowa. Po pierwsze należy zebrać oczekiwania użytkowników końcowych oraz zaprojektować czytelna i miłe dla oka zestawienia (dashboardy). Po drugie trzeba odnaleźć źródła danych do raportów oraz pobrać je z baz firmowych. Po trzecie dane muszą być odpowiednio przetworzone do docelowej struktury i załadowane do raportu. Dodatkowo BI Developer powinien stworzyć automatyzację, aby dane zasilały dashboardy w sposób ciągły i były dostępne o dowolnej porze.
Dla zainteresowanych rozpoczęciem kariery w tym zawodzie polecam na początek dowiedzieć się więcej – na przykład na blogu Dagmary Gaik – bideveloper.pl
6. ETL Developer
Kolejną profesją powiązaną z tematem Business Inteligence jest ETL Developer. Skrót ETL pochodzi od pierwszych liter angielskich słów Extract, Transform, Load. Sama nazwa tego zawodu jest dokładnym opisem czynności będących w zakresie obowiązków takich specjalistów. ETL Developer zajmuje się pozyskiwaniem danych z różnych źródeł (Extract), ich obróbką, transformacją, czyszczeniem i wzbogacaniem (Transform) oraz ładowaniem do docelowej struktury w bazach danych (Load). Wszystkie te czynności pozwalają na standaryzację danych pochodzących z różnych źródeł w taki sposób, aby po wszystkich przekształceniach uzyskać ich formę akceptowaną przez firmową hurtownię danych.
Specjaliści ETL są bardzo użyteczni szczególnie w dużych korporacjach, gdzie istnieje wiele potężnych systemów generujących dane – najczęściej o niejednolitej strukturze. Wówczas zadaniem ETL developera jest przekształcanie danych źródłowych z każdego z systemów, tak, aby na końcu uzyskać jednakową formę. Dodatkowo są nieocenieni przy transakcjach połączenia lub przejmowania firm – wtedy dbają o to, żeby po połączeniu dwóch jednostek dane z obu firm trafiały do jednej hurtowni i miały jednakową strukturę. Oczywiście ETL developerzy mogą również wspierać działania BI Developerów przygotowując dane do wizualizacji lub dashboardów w odpowiednim formacie.
7. Architekt baz danych i hurtowni danych
Kolejna bardzo ciekawa profesja dla miłośników danych. Pozycja architekta baz/hurtowni danych jest uzupełnieniem zakresu pracy wspomnianego przed chwilą ETL Developera. Gdyby nie odpowiednie struktury baz danych tworzone przez Architekta, ETL Developer nie wiedziałby do jakiej docelowej formy powinny zostać przetransformowane dane wejściowe. Głównym zadaniem Architekta jest projektowanie, implementacja i utrzymywanie hurtowni danych.
Dobrze zaprojektowana hurtownia służy całej firmie, w której jest wdrożona. Od wyboru odpowiedniego schematu w jakim będą przechowywane dane firmowe zależy ich późniejsza dostępność i łatwość korzystania. Oczywiście dobrze zaprojektowana baza danych pozwala na wyciągnięcie z niej wysokiej jakości informacji w sposób szybki i powtarzalny. Oprócz utrzymywania i optymalizacji baz produkcyjnych, architekci zwykle mają do stworzenia i zarządzania jeszcze bazy deweloperskie i testowe, czyli jakby równoległe światy danych. Oczywiście raz na jakiś czas w istniejących procesach pojawiają się nieprzewidziane przypadki – wówczas architekci dbają o przywrócenie poprawności danych, ich ponowne załadowanie lub rozszerzenia zakresów danych.
Wraz z wykładniczym wzrostem ilości przetwarzanych danych rośnie znaczenie hurtowni danych i wszelkich miejsc, gdzie można je składować. Stąd specjaliści, którzy widzą jak zarządzać wielkimi wolumenami danych są powszechnie poszukiwani na rynku pracy.
8. Biomatematyk
Ten paragraf dedykuję wszystkim tym, którzy uważają, że matematyka jest nudna, niepraktyczna, oderwana od rzeczywistości i nie ma sensu na jej naukę poświęcać zbyt wiele czasu. Zawód biomatematyka w ostatnim czasie zyskał bowiem bardzo na wartości i wszystko wskazuje na to, że ten trend utrzyma się.
Biomatematyka to jak sama nazwa wskazuje dyscyplina wiedzy łącząca w sobie elementy biologii oraz królowej nauk – matematyki. Przedmiotem pracy biomatematyka jest sporządzanie symulacji procesów biologicznych zachodzących w przyrodzie – w świecie ludzi, zwierząt, roślin oraz m.in. wirusów. Specjaliści z tej dziedziny budują modele opisujące i pozwalające przewidywać m.in. rozwój epidemii, powiększanie się liczby drapieżników na danym terenie (dynamika liczebności populacji). W ostatnich latach dużą rolę w badaniach biomatematyków odgrywają kwestie związane z klimatem – modelowaniem wpływu czynników zewnętrznych na jego zmiany. Aby sporządzać prognozy i tworzyć modele specjaliście potrzebne są duże ilości danych – historycznych obserwacji zjawiska, które chce opisać. Aby wyciągnąć interesujące wnioski z danych biomatematyk musi używać wielu narzędzi analitycznych, przetwarzać i wizualizować posiadane informacje. Nie zaszkodzi również rozległa wiedza z zakresu statystyki i biologii. Dzięki temu biomatematycy mogą uświadamiać nas jak ważne jest „wypłaszczanie krzywej zachorowań”.
9. Analityk ds. zarządzania ryzykiem kredytowym
Tym razem trochę prywaty, ponieważ będę pisał w dużej mierze o profesji, którą aktualnie wykonuję w ramach swojej pracy w mBanku. W punkcie pierwszym na samym początku artykułu wspominałem krótko o tym jak jest zorganizowany standardowy bank. Pisałem o analitykach wniosków kredytowych, którzy mówiąc obrazowo “wpuszczają” do portfela kredytowego poszczególne wnioski klientów. Ale pewnie zapytasz – skąd analitycy wniosków mają wiedzieć, które wnioski powinni akceptować, a które odrzucać? Pomagają w tym oczywiście założenia przyjętej przez bank polityki kredytowej, czyli reguł opisujących ile, jakiego typu i jak ryzykownych kredytów chce udzielać bank.
Polityka kredytowa bazuje na obserwacjach historycznych dotyczących udzielonych kredytów (na zasadzie: klienci posiadający dużą rodzinę spłacają kredyty lepiej itp.), przewidywaniach makroekonomicznych oraz kosztach, jakie w przeszłości generowały poszczególne kredyty. Analityk zarządzający ryzykiem kredytowym w zależności od struktury banku kształtuje politykę kredytową lub oblicza koszty, jakie bank ponosi z tytułu udzielania kredytów.
W wielu instytucjach finansowych ważnym elementem zarządzania ryzykiem kredytowym jest także przeprowadzanie testów warunków skrajnych. Analitycy starają się wówczas oszacować wpływ założonego scenariusza na wyniki i koszty banku oraz zachowanie klientów kredytowych. Przykładowo można szacować jak wpłynie na spłacalność kredytów wzrost kursu franka szwajcarskiego do poziomu 7 zł, a co za tym idzie, jak taka projekcja przyszłości przełoży się na wynik banku.
Wyniki prac analityka ds. zarządzania ryzykiem kredytowym są istotnymi danymi wejściowymi dla decydentów w instytucjach finansowych, gdy “na tapecie” są tematy związane z ryzykiem.
10. Specjalista ds. raportowania
Dopóki istnieją dane, dopóty będzie potrzebne ich raportowanie w zwięzłej i przejrzystej formie. Zatem stary dobry SQL tak szybko nie da o sobie zapomnieć. Napisałem o SQL, ponieważ jest to podstawa, którą powinien znać każdy specjalista ds. raportowania. Osoba taka mając dane rozsiane po różnych miejscach, wielu hurtowniach, bazach i arkuszach Excela potrafi zsyntetyzować całą wiedzę do jednego konkretnego raportu. Tak, aby ktoś kto będzie podejmować na tej podstawie decyzję biznesową nie musiał przekopywać całej sterty danych.
Oczywiście tam gdzie bazy danych i hurtownie tam aż prosi się o pisanie dobrych i optymalnych zapytań SQLowych. Specjalista ds. raportowania powinien biegle pisać takie zapytania oraz używać wszelkiego rodzaju sposobów do przyspieszenia i zwiększenia wydajności przetwarzania. W przeciwieństwie do wspomnianego wcześniej BI Developera, praca związana z raportowaniem jest bardziej ad hocowa – to znaczy nigdy nie wiesz co przyniesie ten dzień i od kogo i na co dostaniesz zlecenie. Najczęściej specjaliści raportują w ramach jakiegoś zespołu, więc ich praca służy m.in. wyszukiwaniu obszarów do pogłębionej analizy merytorycznej, obalaniu lub potwierdzaniu stawianych hipotez lub dostarczaniu przykładów i wyjątków. Jak widać – nie trzeba programować w pięciu językach lub znać reguły uczenia maszynowego, aby odgrywać dużą rolę w firmie opartej na danych.
11. Specjalista ds. cyberbezpieczeństwa
Oto jedna z kilku “profesji przyszłości”, która będzie coraz bardziej rozchwytywania na rynku. Jak wszyscy wiemy cały świat zmierza w kierunku bycia jak najbardziej cyfrowym miejscem. Wszystko, co może podlegać przeniesieniu do Internetu – trafia tam. Przed sieć rozmawiamy ze znajomymi, pracujemy, logujemy się do swojego konta bankowego. Wiadomo również, że informacja to bardzo cenne aktywo – nie brakuje więc już teraz osób, które w nie zawsze legalny sposób dowiadują się o Tobie lub Twojej firmie więcej niż byś sobie tego życzył. Aby zabezpieczyć swoje systemy i bazy danych potrzebujesz specjalisty ds. cyberbezpieczeństwa.
Zadaniem tego profesjonalisty jest zadbanie o to, żeby wzmocnić Twój system obronny w firmie i zapobiegać na przykład wyciekom wrażliwych danych poza organizację. Do standardowych zadań w cybersecurity należą m.in. testy penetracyjne (pentester stara się włamać do systemu swojej firmy), audyt haseł, czy tworzenie mechanizmów zabezpieczających przed atakami z zewnątrz. Specjalista ds. cyberbezpieczeństwa analizuje również dane o zachowaniu użytkowników systemów i dzięki temu jest w stanie modelować zagrożenia, które czyhają na systemy firmy. Obecnie liczba ataków na domeny, konta, czy bazy firmowe stale rośnie – zatem specjalista cybersecurity z doświadzeniem, który ochroni Cię przed zagrożeniem będzie na wagę złota.
12. Marketingowiec
Pewnie wiele osób będzie zaskoczonych tym typem. Dla większości osób, ktoś zajmujący się marketingiem “wymyśla reklamy” i szuka jak najbardziej kreatywnych sposobów, aby sprzedać swój produkt. Może i tak wyglądała praca speca od marketingu kilkanaście lat temu. Świat poszedł jednak do przodu, a w tak konkurencyjnej i innowacyjnej branży zdecydowanie nie można stać w miejscu.
Oczywiście sama praca marketingowca polega na wykorzystywaniu swoich pokładów kreatywności, aby zareklamować swój produkt i przekonać idealnych klientów, że właśnie jego potrzebują. Za współczesnym marketingiem stoi jednak potężna maszyna analityczna wspomagająca pracę marketera i pozwalająca zwiększać jego efektywność. Przykładowo dokonywanie pomiarów zachowań konsumentów i odpowiednia interpretacja wyników pozwala skupić działania na tych obszarach działalności, które przynoszą najlepsze efekty. Jeśli reklama A ma większą konwersję (liczba osób, które kupują po obejrzeniu) niż reklama B, to kolejna kampania reklamowa będzie “grać na tą samą nutę” co wcześniejsza bardziej skuteczna wersja. Połączenie danych o zachowaniu klientów i ich zakupach z wiedzą dotyczącą analizy predykcyjnej pozwala wysyłać ofertę marketingową jedynie do osób, które statystycznie lepiej na nią zareagują. Oszczędza to i pieniądze i papier 
Marketerzy wspomagający swoją pracę analizą danych mogą osiągać dużo lepsze rezultaty niż Ci, którzy całą swoją siłę umysłu wkładają w wymyślanie na oślep sposobu na sprzedaż.
13. Specjalista ds. jakości baz danych
Dane ukryte w bazach mają potencjał. Odpowiednio wykorzystane mogą przynosić fortuny, polepszać jakość życia, ostrzegać przez niebezpieczeństwami, ale również czynić wiele złego. Wszystko to jest do zrobienia, ale na wstępie musi być spełniony jeden warunek. Dane powinny posiadać wysoką jakość. Z baz możemy raportować, na podstawie danych podejmujemy ważne strategiczne decyzje, ale takie działania mają sens jedynie wtedy, gdy możemy ufać temu co widzimy.
Specjaliści do spraw jakości baz danych dbają właśnie o to. Ich zadaniem jest testowanie danych w hurtowni, usuwanie zbędnych lub nieprawidłowych danych oraz czasem również ich korekta. Praca specjalisty jakości w większości wypadków polega na tworzeniu testów, wskaźników czy mierników pozwalających na wykrywanie słabości baz danych oraz wskazywaniu możliwych rozwiązań problemów. Oprócz naprawiania już istniejących baz, ekspert powinien prowadzić również misję edukacyjną. Nie wszyscy pracownicy firmy są przecież świadomi, że niska jakość danych, które wprowadzają do systemu, z dużym prawdopodobieństwem skutkować będzie słabymi wynikami, gdy zaczniemy odpytywać bazę. W obecnych czasach, gdy ilość danych przyrasta w sposób wykładniczy, specjaliści potrafiący utrzymać duże bazy w ryzach są na wagę złota.
14. Specjalista ds. przewidywania i planowania popytu
Jakiś czas temu trafiłem na ogłoszenie o pracę dotyczące stanowiska, o którego istnieniu nie zdawałem sobie sprawy. Polskie linie lotnicze poszukiwały kogoś, kto wykorzystując dostępne dane o sprzedaży biletów potrafi odpowiednio zaprognozować przyszły popyt. Analizy, które miałyby przeprowadzać ten specjalista mają jeden główny cel. Odpowiednie zoptymalizowanie siatki połączeń i strategii jej rozwoju, w taki sposób, aby osiągać jak największy przychód z każdego rejsu. Na pierwszy rzut oka widać tutaj połączenie przetwarzania danych z wiedzą z zakresu logistyki i matematycznych metod optymalizacji. Na podstawie dotychczasowej historii lotów oraz obserwacji działań konkurencji specjaliści od przewidywania popytu określają, które kierunki lotów będą najbardziej dochodowe. Następnie wyniki swoich analiz przedstawiają handlowcom, którzy już wiedzą co zrobić z taką informacją.
Nie jestem w żadnym razie ekspertem od ruchu lotniczego, ale wygląda mi to na odpowiedzialną pracę, w której możesz rozwijać swoje umiejętności analityczne i mieć realny wpływ na otaczający Cię świat. A w sumie czego więcej może chcieć osoba kochająca pracę z danymi?
15. Excel / VBA Developer
Tak jak pisałem w poprzednim artykule na blogu Excel jest w dalszym ciągu najpopularniejszym na świecie narzędziem do pracy z danymi. Jedną z wielkich zalet Excela jest to, że na podstawowym poziomie można się go nauczyć szybko i bezboleśnie a jednocześnie nawet nieskomplikowane funkcje potrafią dawać spektakularne rezultaty. Z drugiej strony od znajomości podstawowych funkcji czy tabel przestawnych do osiągnięcia ekspertyzy w Excelu jest bardzo długa droga. Przeciętny użytkownik arkusza nie jest świadomy jakie rezultaty przynosi zastosowanie wbudowanego języka makr VBA czy bardziej zaawansowanych funkcji np. tablicowych. Wiele firm nie korzysta do tej pory z wielkich baz danych czy data science bo dla ich skali takie narzędzia nie są po prostu potrzebne. Z drugiej strony wszystkie raporty, rozliczenia czy operacje potrzebują narzędzia i zgadnijcie jaki program jest do tego wykorzystywany? Tak dokładnie Excel potrafi naprawdę dużo jeśli znajdzie swojego magika, który wyczaruje z niego to, co najlepsze.
Aby rozpocząć zabawę na poważnie z Excelem trzeba poznać VBA i ćwiczyć, ćwiczyć i jeszcze raz ćwiczyć. Bardzo pożyteczne i edukujące będzie przepisanie najbardziej powtarzalnych i nudnych czynności z Twojej codziennej pracy na polecenia VBA. Jeśli podczas swoich prób utkniesz w jakimś martwym punkcie to z pomocą przyjdzie Wujek Google – praktycznie każdy problem na który natrafisz przydarzył się już komuś wcześniej i został rozwiązany i opisany na forach, w pomocy czy na wielu blogach w tematyce Excela i VBA.
Jeśli dopiero zaczynasz z Excelem i chcesz szybko nauczyć się kilku przydatnych trików to polecam przeczytanie mojego poprzedniego artykułu na blogu. Nie musisz się też martwić, że “moda” na Excela przeminie – nie tak łatwo będzie zastąpić program używany zainstalowany na kilku miliardach komputerów.
16. Specjalista RPA
Pierwsze skojarzenie ze skrótem RPA? Hmmm… i zanim zaczniesz zastanawiać się czym może zajmować się specjalista z Republiki Południowej Afryki – rozszyfruję ten skrót we właściwy sposób. RPA to skrót od Robotic Process Automation, co ktoś biegły przetłumaczył na polski na jakże czułe “zrobotyzowana automatyzacja procesów”. Tłumacząc to na prostszy język – chodzi o przygotowanie takich programów komputerowych, które są w stanie zastąpić człowieka w prostych, powtarzalnych odcinkach większego procesu. Będzie to widać lepiej na przykładzie. Widziałem kiedyś jak RPA zostało wykorzystane w procesie analizy kredytowej. Specjaliści stworzyli program, który wykonywał za analityka proste, ale żmudne i często upierdliwe czynności – takie jak otworzenie rejestru dokumentów zastrzeżonych, znalezienie firmy w ewidencjach działalności gospodarczych itd. Efektem automatyzacji było oszczędność kilkunastu minut na jeden kredyt. Osoba analizująca kredyt nie musiała samodzielnie wykonywać wielu powtarzalnych czynności, ale swoją pracę zaczynała już na etapie samej analizy z pełną informacją wstępną konieczną aby skupić się na meritum sprawy.
Można powiedzieć, że RPA to trochę excelowe makro, ale na dużo większej skali. Tego typu automatyzacje stosuje się tam, gdzie występuje mała liczba wyjątków, a zadanie da się podzielić na proste czynności. RPA jest wykorzystywane często w testach oprogramowania, jako jedna z metod testowania. Bardzo dużą zaletą tej metody jest wysoka jakość przeprowadzanych działań i mniejsza liczba błędów – maszyna myli się rzadziej niż nawet najbardziej doświadczony człowiek. Rozwój tego typu technik stanowi krok do stworzenia wirtualnych pracowników i stopniowego wypierania z rynku pracy osób wykonujących najprostsze, łatwo powtarzalne czynności. Czy i Ciebie w przyszłości zastąpi robot?
17. Aktuariusz
Na koniec przysłowiowa truskaweczka na torcie. Jedyny prawnie regulowany zawód na dzisiejszej liście. Czym więc zajmuje się aktuariusz? Najprościej rzecz ujmując wylicza taką wartość składki ubezpieczeniowej, która będzie zarówno bezpieczna, jak i zyskowna dla firmy ubezpieczeniowej. Wysokość opłat musi równoważyć ryzyko konieczności jej wypłaty i jednocześnie zwyczajnie opłacać się towarzystwu biorącemu ubezpieczenie na siebie. Nie można przyjść “z ulicy” i ot tak zostać aktuariuszem. Zawód ten wymaga odpowiedniej certyfikacji polegającej na zaliczeniu egzaminu państwowego organizowanego przez Komisję Nadzoru Finansowego. Obecnie w Polsce jest około 400 osób mogących nazywać się aktuariuszami. Oczywiście egzamin nie należy do najłatwiejszych i swoim zakresem obejmuje zaawansowane zagadnienia z matematyki finansowej i ubezpieczeniowej, statystyki i prawdopodobieństwa, ekonomii, rachunkowości, modelowania matematycznego oraz dużo, dużo aktów prawnych. Żeby zobaczyć ogrom materiału do nauki warto zerknąć na spis lektur do egzaminu.
Aktuariusz codziennie musi przetwarzać duże ilości danych, aby wydobywać z nich dane o historycznych szkodowościach, aby móc odpowiednio modelować przyszłość. Jest to bardzo odpowiedzialna praca, ponieważ nieodpowiednio wyliczona składka może prowadzić do strat lub nawet bankructwa zakładu ubezpieczeń. Ale na drugiej stronie szali widać wielki prestiż i spore wynagrodzenie.
Na zakończenie…
Najważniejsze z tego artykułu jest to, aby pamiętać, że opcji jest całe multum. Jeśli na przykład nie masz czasu i fizycznych możliwości, aby w 20 lat po studiach zacząć zgłębiać macierze, regresje i algorytmy machine learning (a tak najprawdopodobniej właśnie jest), to może nie zostaniesz badaczem danych (data scientist). Możesz natomiast zakręcić się wokół tematu zostania mistrzem Excela, testerem, czy specjalistą ds. raportowania. Dróg prowadzących do Twojego sukcesu może być wiele, ważne, żeby przejść jedną z nich do szczęśliwego zakończenia.
Tyle na dzisiaj. Po raz kolejny zapraszam na zapis na listę mailową – za pomocą poniższego formularza.
