Přihlaste se nebo registrujte k účtu JenPráce.cz a mějte veškeré formuláře předvyplněny.
Na JenPráce.cz naleznete širokou nabídku pravidelně aktualizovaných a doplňovaných inzerátů práce i brigády. Najdete zde široké množství různých oborů a profesí, o které mají firmy aktuálně největší zájem a je pro ně velmi podstatné obsadit pracovní pozici v co nejkratším možném termínu. Mezi takové profese patří nyní nejvíce kuchař / kuchařka, řidič / řidička, dělník / dělnice, dělník / dělnice nebo máte zájem o profesi prodavač / prodavačka? Mezi nejvíce požadované obory patří Průmyslová a chemická výroba, Ubytování a cestovní ruch, Doprava, logistika a zásobování, Stavebnictví a realitní služby a nebo také práce v oboru Služby, umění a kultura. Právě proto Vám doporučujeme porozhlédnout se po nové práci i ve výše uvedených profesích či oborech, protože je velká pravděpodobnost, že si tím zvýšíte svou šanci na nalezení požadovaného zaměstnání. Držíme Vám palce!
Mezi nejoblíbenější lokality pro hledání nového zaměstnání aktuálně patří Praha, Brno, Ostrava, Plzeň, Liberec, Olomouc, Karlovy Vary, Nové Město, Praha, Hradec Králové, České Budějovice, ale i mnoho dalších. Prohlédněte preferované lokality, je velká šance, že najdete nabídky práce blíže Vašeho bydliště, než jste čekali.
Data scientist je odborník, který kombinuje znalosti z oblasti statistiky, matematiky, programování a oboru, ve kterém pracuje, aby analyzoval a vyvozoval informace z rozsáhlých datových sad. Také používají různé techniky a nástroje, včetně statistického modelování, strojového učení a analýzy dat, k identifikaci vzorců, trendů a informací, které mají potenciál přinést hodnotu a pochopení pro organizace.
Většina data scientistů má bakalářský nebo magisterský titul v oboru jako informatika, statistika, matematika, fyzika, strojové učení nebo ekonomie. Některé organizace mohou vyžadovat i doktorát v příslušném oboru. Silné znalosti statistiky a matematiky jsou zásadní pro analýzu dat, tvorbu modelů a vyvozování závěrů. Odborník by měl mít porozumění statistickým metodám, pravděpodobnosti, lineární algebře, diferenciálního a integrálního počtu a dalším matematickým konceptům. Schopnost programovat je klíčová pro odborníka. Musí být schopni efektivně manipulovat s daty, automatizovat procesy, vytvářet analýzy a modely. Nejběžnějšími jazyky používanými vědci jsou Python, R, SQL, a také jazyky jako Java nebo Scala pro práci s big daty.
Existuje řada nástrojů a knihoven určených specificky pro analýzu dat, jako je knihovna Pandas pro Python, RStudio pro R nebo nástroje pro vizualizaci dat, například Tableau nebo Power BI. Tyto nástroje umožňují data scientistům manipulovat s daty, provádět analýzy, vizualizovat výsledky a vytvářet interaktivní prezentace. Profesionálové často využívají různé nástroje a knihovny pro strojové učení a analýzu dat. Například knihovny scikit-learn, TensorFlow nebo PyTorch jsou často používány pro vytváření a trénování modelů strojového učení. Data scientist potřebuje výkonný počítač s dostatečnou pamětí, výpočetním výkonem a úložným prostorem pro zpracování a analýzu velkých datových sad. Často se preferují počítače s více jádry a dostatečnou grafickou kartou pro akceleraci výpočtů.
Velké technologické společnosti, jako jsou Google, Facebook, Amazon, Microsoft a další, zaměstnávají data scientisty pro analýzu a využití obrovských datových sad, vývoj algoritmů a strojového učení. Zdravotnické organizace, výzkumné instituce a farmaceutické společnosti najímají zpracovatele pro analýzu klinických dat, výzkum nemocí, personalizovanou medicínu a optimalizaci zdravotní péče. Maloobchodní společnosti, jako jsou Amazon, Walmart nebo další online obchody, využívají data scientisty k analýze spotřebitelského chování, personalizaci nabídek, predikci poptávky a optimalizaci marketingových kampaní. Energetické společnosti, výrobní podniky a průmyslové firmy využívají data scientisty pro analýzu energetických dat, optimalizaci provozu, předpovědi spotřeby a využití obnovitelných zdrojů energie.
Zpracovatelé mají možnost pracovat s velkými a rozmanitými datovými sadami. Prozkoumávají a analyzují data, hledají vzorce, trendy a skryté informace. Tato hloubková analýza jim umožňuje objevovat nové poznatky a vytvářet hodnotné informace. Odborníci pracují s pokročilými technologiemi, jako je strojové učení a umělá inteligence. Mohou vyvíjet modely, které se učí ze vzorů a data automaticky, a využívat tato inteligentní systémová řešení pro řešení různých úkolů. Data scientisti často pracují v dynamickém prostředí, kde se setkávají s novými daty, výzvami a technologiemi. Jejich práce je často multidisciplinární a vyžaduje spolupráci s týmy odborníků z různých oborů.
Zvyšte si šanci v nalezení nového uplatnění! Vytvořte si účet na JenPráce.cz a pravidelně na Váš email dostávejte aktuální seznam pracovních nabídek, včetně námi doporučovaných.
Dobrou pracovní nabídku poznáme podle mzdy, náplně práce nebo nabízených benefitů. O tom, jak se ve firmě opravdu pracuje, ale nejvíc řeknou lidé, kteří ji znají zevnitř. Právě jejich zkušenosti rozhodnou o novém ocenění Volba zaměstnanců 2026. Nejlépe hodnocení zaměstnavatelé budou vyhlášeni 4. listopadu.
Získali jste pracovní nabídku a přemýšlíte, jak na ni správně odpovědět? Nemusíte ji okamžitě přijmout ani odmítnout. Nejprve si ověřte všechny podmínky a poté zaměstnavateli jasně sdělte své rozhodnutí. Ukážeme vám, jak práci přijmout, požádat o čas, vyjednat lepší podmínky nebo ji slušně odmítnout.
Voláte klientům ze soukromého telefonu, pracujete na vlastním notebooku nebo jezdíte na pracovní cesty svým autem? Používání vlastního vybavení není zakázané, nemělo by ale automaticky znamenat, že budete pracovní náklady platit ze svého. Podívejte se, co si máte se zaměstnavatelem domluvit, na jaké náhrady můžete mít nárok a co dělat, když se vaše věc při práci poškodí.
Hledání práce většina lidí zažije několikrát za život. Personalisté se jím ale zabývají každý den. Čtou životopisy, vedou pohovory, porovnávají kandidáty, komunikují s manažery. Často také velmi rychle poznají, jestli je kandidát připravený a hlásí se na relevantní pozici.