26
PRIJEDLOG STANDARDA ZANIMANJA ZA ZANIMANJE PODATKOVNI INŽENJER/PODATKOVNA INŽENJERKA

PRIJEDLOG STANDARDA ZANIMANJA ZA ZANIMANJE · Operativni program učinkoviti ljudski potencijali 2014.-2020. izdvaja IT sektor kao jedan od onih u kojima je i u razdoblju krize ostvaren

  • Upload
    others

  • View
    5

  • Download
    0

Embed Size (px)

Citation preview

Page 1: PRIJEDLOG STANDARDA ZANIMANJA ZA ZANIMANJE · Operativni program učinkoviti ljudski potencijali 2014.-2020. izdvaja IT sektor kao jedan od onih u kojima je i u razdoblju krize ostvaren

PRIJEDLOG STANDARDA

ZANIMANJA ZA

ZANIMANJE

PODATKOVNI

INŽENJER/PODATKOVNA

INŽENJERKA

Page 2: PRIJEDLOG STANDARDA ZANIMANJA ZA ZANIMANJE · Operativni program učinkoviti ljudski potencijali 2014.-2020. izdvaja IT sektor kao jedan od onih u kojima je i u razdoblju krize ostvaren

Obrazac HKO_SZ

ZAHTJEV ZA UPIS STANDARDA ZANIMANJA

A. OPĆI PODATCI I DOKAZ UTEMELJENOSTI PRIJEDLOGA

Naziv i ime predlagatelja Sveučilište u Zagrebu Prirodoslovno-matematički fakultet

Adresa predlagatelja

Horvatovac 102 a

10000 Zagreb

Općina / Županija Grad Zagreb

Ime i prezime odgovorne

osobe

Prof. dr. sc. Aleksandra Čižmešija (dekanica za razdoblje od 01.10.2016. do

30.09.2018.)

Matični broj 03270149

OIB 28163265527

Opis glavne djelatnosti

predlagatelja

U skladu s člankom 4. Statuta Prirodoslovno-matematičkog fakulteta

Sveučilišta u Zagrebu, djelatnosti Fakulteta su:

ustrojavanje i izvođenje sveučilišnih studija matematike, fizike,

kemije, biologije, geologije, geografije, geofizike i računarstva

znanstveno-istraživačka djelatnost

izrada znanstvenih i stručnih projekata, tehničke dokumentacije,

analiza, atesta i ekspertiza

stručni poslovi zaštite okoliša

stručna ekspertiza, standardizacija mjernih postupaka, mjerenja i

kontrola kvalitete

knjižnična djelatnost za znanstvene i nastavne potrebe matematike,

fizike, kemije, biologije, geologije, geografije i geofizike

ustrojavanje i provođenje različitih oblika stalnog ili povremenog

usavršavanja studenata odnosno polaznika

uzgoj laboratorijskih, te držanje pokusnih i divljih životinja, biljaka

i gljiva, biljnih i životinjskih staničnih kultura, te kultura

mikroorganizama

obavljanje pokusa nad životinjama u svrhu nastavnog i

znanstvenoistraživačkog rada

organiziranje i održavanje znanstvenih i stručnih skupova,

organiziranje i održavanje radionica, stručne prakse, simpozija i

seminara koji su u službi osnovne djelatnosti Fakulteta

izdavačka i informatička djelatnost za potrebe nastave, te

znanstvenog i stručnog rada

prodaja udžbenika i ostalih tiskanih materijala potrebnih za

obavljanje djelatnosti Fakulteta

obavljanje vještačenja za odgovarajuće djelatnosti iz matematike,

fizike, kemije, biologije, geologije, geografije, geofizike i

Page 3: PRIJEDLOG STANDARDA ZANIMANJA ZA ZANIMANJE · Operativni program učinkoviti ljudski potencijali 2014.-2020. izdvaja IT sektor kao jedan od onih u kojima je i u razdoblju krize ostvaren

računarstva

pružanje usluga trgovačkim društvima i drugim organizacijama

kada to služi razvoju osnovne djelatnosti i racionalnijem korištenju

prostora i opreme

obrazovanje odraslih i cjeloživotno obrazovanje iz matematike,

fizike, kemije, biologije, geologije, geografije, geofizike i

računarstva,

izvođenje stručnih studija i poduka iz matematike, fizike, kemije,

biologije, geologije, geografije, geofizike i računarstva

prodaja bilja nastalih u obavljanju djelatnosti.

Fakultet može obavljati i druge djelatnosti ako iste služe osnovnoj

djelatnosti i pridonose potpunijem iskorištenju prostornih i kadrovskih

kapaciteta Fakulteta.

Šifra djelatnosti 8542

Godina 2013. 2014. 2015.

Prosječan broj

zaposlenih 700 700 700

Ukupan prihod, mil.

kuna 164 158 156

Oblik vlasništva

(većinski) javna ustanova

NAZIV STANDARDA ZANIMANJA I IZBOR SEKTORSKOG VIJEĆA

Prijedlog naziva

standarda zanimanja Podatkovni inženjer/podatkovna inženjerka

Naziv i šifra postojećeg

standarda zanimanja

(ako postoji)

-

Naziv i šifra zanimanja

ili srodnog zanimanja iz

Nacionalne klasifikacije

zanimanja

NKZ-10 skupine zanimanja:

251 stručnjaci/stručnjakinje za razvoj i analizu programske podrške i

aplikacija

252 stručnjaci/stručnjakinje za baze podataka i računalne mreže

NKZ-98 skupine zanimanja:

2131 diplomirani projektanti/projektantice računalnih sustava, sustavni

inženjeri/sustavne inženjerke i programeri/programerke

2139 diplomirani računalni stručnjaci/diplomirane računalne stručnjakinje

Naziv sektorskog vijeća

kojemu je zahtjev

upućen

Izbor 1 –

Izbor 2 –

Izbor 1 – 7. Elektrotehnika i računarstvo

Izbor 2 – 15. Matematika, fizika, geografija, geofizika, kemija, biologija

DOKAZ UTEMELJENOSTI PRIJEDLOGA STANDARDA ZANIMANJA

STRATEŠKA UTEMELJENOST

Naziv strateškog

dokumenta iz kojeg je

razvidna potreba za

novim standardom

Strategija pametne specijalizacije Republike Hrvatske za razdoblje od

2016. do 2020. godine i Akcijski plan za provedbu Strategije pametne

specijalizacije Republike Hrvatske za razdoblje od 2016. do 2017. godine

Page 4: PRIJEDLOG STANDARDA ZANIMANJA ZA ZANIMANJE · Operativni program učinkoviti ljudski potencijali 2014.-2020. izdvaja IT sektor kao jedan od onih u kojima je i u razdoblju krize ostvaren

zanimanja (NN 32/2016)

Strategija obrazovanja, znanosti i tehnologije (NN 124/2014)

Industrijska strategija Republike Hrvatske 2014.-2020. (NN 126/2014)

Strategija razvoja poduzetništva Republike Hrvatske 2013.-2020. (NN

136/2013)

Strategija poticanja inovacija Republike Hrvatske 2014.-2020. (NN

153/2014)

Prijedlog Strategije e-Hrvatska 2020

(http://europski-fondovi.eu/sites/default/files/dokumenti/Strategija%20e-

Hrvatska%202020.%20(20.01.2016.).pdf )

Priopćenje Komisije Europa 2020. Europska strategija za pametan, održiv i

uključiv rast. COM (2010) 2020 final

(http://www.mingo.hr/public/trgovina/Europa_2020_HR.pdf)

Komunikacija Komisije Europskom parlamentu, Vijeću, Europskom

gospodarskom i socijalnom odboru regija. Digitalna agenda za Europu.

COM (2010) 245

(http://ec.europa.eu/europe2020/pdf/digital-agenda-communication-en.pdf)

Komunikacija Komisije Europskom parlamentu, Vijeću, Europskom

gospodarskom i socijalnom odboru i Odboru regija. Strategija jedinstvenog

digitalnog tržišta za Europu. COM (2015) 192 final

(http://eur-lex.europa.eu/legal-

content/HR/TXT/PDF/?uri=CELEX:52015DC0192&from=EN)

Dodatni dokumenti koji

su relevantni za

utvrđivanje

utemeljenosti prijedloga

Operativni program učinkoviti ljudski potencijali 2014.-2020.

(http://www.eu-projekti.info/eu/wp-content/uploads/2015/03/OPULJP-hr-

20150213.pdf)

Operativni program konkurentnost i kohezija 2014.-2020.

(http://www.strukturnifondovi.hr/UserDocsImages/Documents/01%20OPK

K%202014-2020%20hrv%2027112014.pdf)

Strateške smjernice za razvoj ICT sektora 2013. – 2020.

(http://www.aik-invest.hr/wp-content/uploads/2014/09/HKK_ICT-

strate%C5%A1ke_smjernice.pdf)

Svjetski ekonomski forum (2016) Budućnost radnih mjesta: zapošljavanje,

vještine i strategija radne snage za četvrtu industrijsku revoluciju.

(http://www3.weforum.org/docs/WEF_Future_of_Jobs.pdf)

Opis relevantnosti

standarda zanimanja na

temelju odabranih

strateških dokumenata

Na nacionalnoj razini Strategija pametne specijalizacije Republike Hrvatske

za razdoblje od 2016. do 2020. godine (u daljnjem tekstu: Strategija

pametne specijalizacije) prepoznaje kako jaz u IKT vještinama između

Republike Hrvatske i Europske unije ima negativan učinak na sudjelovanje

Republike Hrvatske u e-trgovini, e-vladi i općenito e-praksi. S druge strane,

IKT sektor prepoznaje se kao glavni izvor produktivnosti u posljednjim

desetljećima, s predviđenom stopom rasta od 10% godišnje. Informacijske i

komunikacijske tehnologije (IKT) izabrane su za jednu od dvije

horizontalne teme Strategije pametne specijalizacije. U okviru IKT-a

posebno se navodi rad s povezanim i otvorenim bazama podataka te

upravljanje velikim bazama podataka (eng. big data management), a među

izdvojenim podpodručjima (PTPP) su internet stvari (eng. Internet of

Things) i velike količine podataka (eng. big data) za koje je prijedlog

standarda zanimanja podatkovnog inženjera/podatkovne inženjerke

Page 5: PRIJEDLOG STANDARDA ZANIMANJA ZA ZANIMANJE · Operativni program učinkoviti ljudski potencijali 2014.-2020. izdvaja IT sektor kao jedan od onih u kojima je i u razdoblju krize ostvaren

neposredno relevantan.

Strategija obrazovanja, znanosti i tehnologije navodi da više od 10%

svjetskog BDP-a ovisi o informacijskoj i komunikacijskoj tehnologiji te

među strateškim područjima navodi računarstvo u oblaku (eng. cloud

computing) s velikim mogućnostima obrade podataka, za što je zanimanje

podatkovnog inženjera/podatkovne inženjerke direktno relevantno.

Industrijska strategija Republike Hrvatske 2014.-2020. (dalje: Industrijska

strategija) u analizi sektora Informacije i komunikacije navodi manjak

obrazovane radne snage kao jedan od čimbenika koji utječu na razvoj ovog

sektora koji ima veliki izvozni potencijal. Posebno se ističe potencijal rasta

i zapošljavanja poddjelatnosti Računalno programiranje, savjetovanje i

djelatnosti povezane s njima, u koji pripada i predloženo zanimanje.Ta je

poddjelatnost u Industrijskoj strategiji uvrštena među strateške djelatnosti u

Republici Hrvatskoj.

Strategija razvoja poduzetništva Republike Hrvatske 2013.-2020. navodi da

je stopa zaposlenosti u znanjem intenzivnim djelatnostima u Hrvatskoj niža

od te stope u EU (28,6% u odnosu na 35,3%). Unatoč tome, ukupni

doprinos IKT djelatnosti te stručnih, znanstvenih i tehničkih djelatnosti

izvozu usluga malog i srednjeg poduzetništva (eng. SME) je 24%. Stoga se

predviđa mjera promicanja usvajanja i uporabe IKT i potpora ulaganja u

digitalnu tehnologiju.

Strategija poticanja inovacija Republike Hrvatske 2014.-2020. prepoznaje

da je korištenje IKT nužno za buduću konkurentnost hrvatskog

gospodarstva te da će se poslovanje suočiti sa sve većom nestašicom IKT

stručnjaka.

Prijedlog Strategije e-Hrvatska 2020 navodi da “Ljudski potencijali imaju

važan utjecaj na provedbu Strategije, a naročitu važnost imaju one osobe

koje rade u području IKT-a. Sustavno će se ulagati u stručni kadar …”.

Hrvatski Klaster konkurentnosti ICT sektora usvojio je Strateške smjernice

za razvoj ICT sektora 2013. – 2020. U smjernicama se među šest

prioritetnih područja izdvaja jačanje ljudskih resursa za razvoj i primjenu

IKT. Smatra se da će usmjeravanje mladih prema IKT zanimanjima

djelovati na povećanje stope zaposlenosti i povećanje produktivnosti

hrvatske ekonomije. Jedna od predviđenih mjera u prioritetnom području

razvoja ljudskih resursa za razvoj i primjenu IKT jest osiguranje bolje

sinkronizacije ponude i potražnje na tržištu rada. Razvoj relevantnih

standarda zanimanja kao što je podatkovni inženjer/podatkovna inženjerka

neposredno prodonosi toj sinkronizaciji.

Operativni program učinkoviti ljudski potencijali 2014.-2020. izdvaja IT

sektor kao jedan od onih u kojima je i u razdoblju krize ostvaren rast

zaposlenosti. Stoga se planira ulaganje sredstava Europskog socijalnog

fonda (ESF) za veći pristup/stopu završnosti obrazovanja u područjima

STEM (eng. Science, Technology, Engineering and Mathematics) i IKT-a.

Na razini Europske unije, Strategija Europa 2020 prepoznaje IKT sektor

kao jedan od najpropulzivnijih sektora gospodarstva i među predvodničke

inicijative uvrštava inicijativu Digitalna agenda za Europu.

Operativni program konkurentnost i kohezija 2014.-2020. navodi da će

Hrvatska nastojati provesti ambiciozne ciljeve Strategije Europa 2020 i

Digitalne agende za Europu te ističe potrebu provođenja mjera za

poboljšanje digitalnih vještina.

Page 6: PRIJEDLOG STANDARDA ZANIMANJA ZA ZANIMANJE · Operativni program učinkoviti ljudski potencijali 2014.-2020. izdvaja IT sektor kao jedan od onih u kojima je i u razdoblju krize ostvaren

SEKTORSKA UTEMELJENOST

Profil sektora

Zanimanje podatkovnog inženjera/podatkovne inženjerke jedno je od

zanimanja vezanih uz djelatnost 62 Računalno programiranje, savjetovanje

i djelatnosti povezane s njima. Ta je djelatnost transverzalna, tj. zastupljena

je u svim sektorima, no najzastupljenija je u sektorima 7. Elektrotehnika i

računarstvo (udio sektora u ukupnoj djelatnosti je 58,9%), 9. Ekonomija i

trgovina (udio sektora u ukupnoj djelatnosti je 17,5%), 19. Pravo,

politologija, sociologija, državna uprava i javni poslovi (udio sektora u

ukupnoj djelatnosti je 7,0%) i 18. Informacije i komunikacije (udio sektora

u ukupnoj djelatnosti iznosi 6,1%). Profili sektora za ove sektore nisu

izrađeni, a za prikaz utemeljenosti standarda zanimanja korišten je HKO

portal. Sektorska utemeljenost standarda zanimanja temelji se na analizi

podsektora Računarstvo (udio podsektora u djelatnosti iznosi 41,7%) u

okviru sektora 7. Elektrotehnika i računarstvo.

Prikaz utemeljenosti

standarda zanimanja na

Profilu sektora

Zanimanje podatkovni inženjer/podatkovna inženjerka ne postoji u

klasifikaciji zanimanja, ali je po opisu glavnih poslova i zadataka te

potrebnih kompetencija srodno nizu postojećih zanimanja. Po Nacionalnoj

klasifikaciji zanimanja 1998 koja se koristi na HKO portalu, ovo zanimanje

srodno je skupinama zanimanja 2131 Diplomirani projektanti računalnih

sustava, sustavni inženjeri i programeri i 2139 Diplomirani računalni

stručnjaci d.n., a po Nacionalnoj klasifikaciji zanimanja 2010 zanimanje je

srodno zanimanjima u podvrstama 251 Stručnjaci/stručnjakinje za razvoj i

analizu programske podrške i aplikacija i 252 Stručnjaci/stručnjakinje za

baze podataka i računalne mreže, skupinama 2521 Stručnjaci/stručnjakinje

za razvoj baza podataka i 2522 Administratori sustava/administratorice

sustava. Ova će se zanimanja koristiti za prikaz važnosti zanimanja za

podsektor.

Valja napomenuti da je u podsektoru Računarstvo ciklus usvajanja novih

tehnologija i posljedičnih promjena u opisu radnih mjesta izuzetno

dinamičan te je klasifikacija zanimanja iz 1998. koja se koristi na HKO

portalu već sada neprimjerena. S druge strane, u hrvatskom gospodarstvu

dominiraju male i srednje tvrtke u kojima u pravilu nije moguće provesti

visoku specijalizaciju radnih mjesta. To znači da realna radna mjesta, bez

obzira na klasifikaciju koja je specificirana u svrhu statističkog

izvještavanja, u stvarnosti mogu biti popunjena zaposlenicima koji imaju

razna srodna zanimanja iz nacionalne klasifikacije. Zato nema smisla

provoditi analizu na razini pojedinih zanimanja, nego na razini skupina.

Podsektor Računarstvo zapošljava 26.735 osoba (3,79% svih zaposlenih).

Stopa nezaposlenosti u podsektoru iznosi 10,2%, što je za 3,6 postotnih

bodova manje od ukupne stope nezaposlenosti u Republici Hrvatskoj.

Muškarci čine 66,1% radne snage u podsektoru, ali je stopa nezaposlenosti

žena (8,2%) manja od stope nezaposlenosti muškaraca (11,3%), što ukazuje

da bi se uzroci ovog disbalansa mogli prije potražiti u individualnom izboru

zanimanja, nego u potencijalnoj diskriminaciji pri zapošljavanju. Skupine

zanimanja 2131 i 2139 čine zajedno 19,3% svih zaposlenih u podsektoru.

Stopa nezaposlenosti ovih dviju skupina zanimanja još je niža od one u

podsektoru i iznosi 5,2%, a za skupinu 2139 samo 0,3%. Podsektor

Računarstvo broji ukupno 34 zanimanja u rodovima 1 i 2, od toga su 24

zanimanja u podskupinama 2131 (22 zanimanja) i 2139 (2 zanimanja).

U obrazovnoj ponudi je 14 studijskih programa na diplomskoj razini koji

samo djelomično mogu zadovoljiti potrebe predloženog zanimanja. U akad.

god. 2012./2013., za koju su dostupni podaci na HKO portalu, ti su studijski

Page 7: PRIJEDLOG STANDARDA ZANIMANJA ZA ZANIMANJE · Operativni program učinkoviti ljudski potencijali 2014.-2020. izdvaja IT sektor kao jedan od onih u kojima je i u razdoblju krize ostvaren

programi upisali ukupno 1843 studenta.

Disperzija podsektorskih zanimanja po djelatnostima vrlo je velika te 472

djelatnosti (79% svih djelatnosti) zapošljava sektorska zanimanja. Za

podsektor je najznačajnija djelatnost 62 Računalno programiranje,

savjetovanje i djelatnosti povezane s njima. Od 2000. do 2014. godine broj

zaposlenih u ovoj je djelatnosti kontinuirano rastao s prosječnom godišnjom

stopom rasta zapošljavanja od 10,0%.

Druga po udjelu zaposlenih je djelatnost 63 Informacijske uslužne

djelatnosti. I ova je djelatnost u razdoblju od 2000. do 2014. godine imala

kontinuirani rast zapošljavanja, uz prosječnu godišnju stopu rasta 4,2%.

Rast zapošljavanja u ovim djelatnostima prikazan je grafom:

Dobna struktura zaposlenih u zanimanjima roda 2 podsektora Računarstvo

prikazana je na sljedećoj slici:

Uočljiva je veća zastupljenost mlađih dobnih skupina (25 do 34 godine

starosti) koje čine nešto više od 40% zaposlenih i kod muškaraca i kod

žena. Takva dobna struktura posljedica je ubrzanog rasta sektora i rasta

zapošljavanja u posljednjih 10 godina. Ovaj je trend prisutan i u svijetu i ne

pokazuje znakove usporavanja. Izvještaj Svjetskog ekonomskog foruma

Budućnost radnih mjesta: zapošljavanje, vještine i strategija radne snage

za četvrtu industrijsku revoluciju iz siječnja 2016. godine navodi napredak

u računalnoj snazi i velikim podacima, internet stvari te umjetnu

inteligenciju među najznačajnijim tehnološkim pokretačima promjena.

Utjecaj ovih tehnologija očekuje se već u razdoblju od 2015. do 2017.

godine, ali će biti još izraženiji u razdoblju od 2018. do 2020. godine. Na

svjetskoj razini već se osjeća, a bit će još izraženija povećana potražnja za

Page 8: PRIJEDLOG STANDARDA ZANIMANJA ZA ZANIMANJE · Operativni program učinkoviti ljudski potencijali 2014.-2020. izdvaja IT sektor kao jedan od onih u kojima je i u razdoblju krize ostvaren

radnom snagom s računalnim i matematičkim kompetencijama, s

naglaskom na analizu podataka.

ANALITIČKA UTEMELJENOST

Prikazati analitičku

relevantnost predloženog

standarda zanimanja

Nacionalna klasifikacija zanimanja ni u verziji 1998 niti u verziji 2010 ne

sadrži zanimanje podatkovnog inženjera/podatkovne inženjerke. Provedene

ankete s poslodavcima pokazale su da se ovo zanimanje pojavljuje pod

raznim nazivima radnih mjesta i u klasifikaciji zanimanja na HKO portalu

najbliža su mu zanimanja iz skupina 2131 i 2139. Kretanje stope

nezaposlenosti za ove dvije skupine zanimanja od 2014. godine prikazano

je na grafu:

Stopa nezaposlenosti pokazuje kontinuirani pad od siječnja 2014. godine, s

prosječnom mjesečnom stopom pada nezaposlenosti od 3,24%. Pritom broj

zaposlenih u tim skupinama pokazuje kontinuirani rast u istom razdoblju, s

prosječnom mjesečnom stopom rasta broja zaposlenih od 2,16%, što

odgovara godišnjoj stopi rasta broja zaposlenih od 29,2%. Rast broja

zaposlenih u ovim skupinama zanimanja najbolje je vidljiv na slici:

Opisati utemeljenost

standarda zanimanja na

temelju odabranih

pokazatelja tržišta rada

Kretanje broja zaposlenih i stope nezaposlenosti u podsektoru Računarstvo,

kao i u relevantnim skupinama zanimanja ukazuju na snažnu potražnju za

radnom snagom s kvalifikacijama razine 7 HKO-a (rod zanimanja 2), a

globalna izvješća predviđaju jačanje tog trenda. Strateški dokumenti na

nacionalnoj i europskoj razini naglašavaju važnost primjene informacijske i

komunikacijske tehnologije u svim djelatnostima. Sektorska analiza

pokazala je da su relevantne skupine zanimanja srodne predloženom

zanimanju podatkovni inženjer/podatkovna inženjerka zastupljene u gotovo

svim djelatnostima. Globalna izvješća, primjerice ona Svjetskog

ekonomskog foruma, predviđaju da će trend potražnje za stručnjacima za

analizu podataka, rad s velikim podacima, internet stvari i sl. u budućnosti

Page 9: PRIJEDLOG STANDARDA ZANIMANJA ZA ZANIMANJE · Operativni program učinkoviti ljudski potencijali 2014.-2020. izdvaja IT sektor kao jedan od onih u kojima je i u razdoblju krize ostvaren

biti još naglašeniji. Prema izvješću Digitalizacija europske industrije:

Iskorištavanje svih prednosti jedinstvenog digitalnog tržišta (COM (2016)

180 final, str. 6) Europske komisije od 19. travnja 2016. “Naglo raste

potreba za novim multidisciplinarnim i digitalnim vještinama, primjerice

kombinacijom vještina podatkovne analitike te poslovnih ili inženjerskih

vještina. … U protekle tri godine otvoreno je više od milijun novih radnih

mjesta, i to samo za stručnjake u području IKT-a. No očekuje se da će do

2020. brz rast potražnje dovesti do više od 800 000 nepopunjenih radnih

mjesta.”. Predloženi standard zanimanja podatkovnog inženjera/podatkovne

inženjerke kombinira upravo kompetencije podatkovne analitike i analitike

poslovnih procesa s poslovnim i inženjerskim vještinama.

Projekcije o budućim kretanjima na tržištu rada koje je za potrebe

Ministarstva znanosti, obrazovanja i sporta izradio Ekonomski institut

(travanj, 2016.) pokazuju da se u sektoru 7. Elektrotehnika i računarstvo do

2020. godine očekuje trend rasta broja zaposlenih. Pritom se najveći

doprinos rastu očekuje upravo od podsektora Računarstvo, i to djelatnosti

računalnog programiranja, savjetovanja i djelatnosti povezane s njima “...

za koje se očekuju visoke stope rasta u projekcijskom razdoblju.”

Dokumenti koji su

priloženi prijedlogu

1. Svjetski ekonomski forum (2016) Budućnost radnih mjesta:

zapošljavanje, vještine i strategija radne snage za četvrtu industrijsku

revoluciju.

2. Tkalec M. (urednica) Vizek M., Žilić I. (2016) Projekcije o budućim

kretanjima na tržištu rada. Zagreb: Ekonomski institut.

3. Priopćenje Komisije Europa 2020. Europska strategija za pametan,

održiv i uključiv rast. COM (2010) 2020 final

4. Komunikacija Komisije Europskom parlamentu, Vijeću, Europskom

gospodarskom i socijalnom odboru regija. Digitalna agenda za Europu.

COM (2010) 245 final

5. Komunikacija Komisije Europskom parlamentu, Vijeću, Europskom

gospodarskom i socijalnom odboru i Odboru regija. Strategija

jedinstvenog digitalnog tržišta za Europu. COM (2015) 192 final

6. Komunikacija Komisije Europskom parlamentu, Vijeću, Europskom

gospodarskom i socijalnom odboru i Odboru regija. Digitalizacija

europske industrije: Iskorištavanje svih prednosti jedinstvenog

digitalnog tržišta. COM (2016) 180 final.

B. PRIJEDLOG STANDARDA ZANIMANJA

Opis zanimanja ili skupa

kompetencija (jednog ili

više) koje/koji će se

regulirati standardom

Podatkovni inženjer/podatkovna inženjerka je osoba koja raspolaže

raznolikim kompetencijama iz područja računarstva, statistike i matematike,

a bavi se modeliranjem, pohranjivanjem, analizom i interpretacijom

podataka. Podatkovni inženjer/podatkovna inženjerka ima osobito razvijene

ključne kompetencije kao što su analitičke vještine i sposobnost apstraktnog

razmišljanja, komunikacijske i prezentacijske vještine te sustavnost i

ustrajnost. Zanimanje podatkovnog inženjera/podatkovne inženjerke

objedinjuje nekoliko srodnih zanimanja koja se na engleskom govornom

području nazivaju data scientist, data analyst, odnosno data architect.

Procijenjena razina

kvalifikacije prema

HKO-u koja će se

izraditi na temelju

standarda

7

Page 10: PRIJEDLOG STANDARDA ZANIMANJA ZA ZANIMANJE · Operativni program učinkoviti ljudski potencijali 2014.-2020. izdvaja IT sektor kao jedan od onih u kojima je i u razdoblju krize ostvaren

Popis ključnih poslova

na radnom mjestu i

pripadajućih

pojedinačnih

kompetencija potrebnih

za rad na jednom ili više

radnih mjesta

Napomena:

(a) Pri razvoju ovog

standarda prvo su

identificirani ključni

poslovi i za njih

potrebne kompetencije.

Popisane kompetencije

potom su grupirane u

skupove kompetencija.

Pritom svaka

kompetencija popisana

uz ključne poslove

pripada točno jednom

skupu kompetencija, dok

ista kompetencija može

biti potrebna za

obavljanje više ključnih

poslova. Numeracija

kompetencija prema

skupovima kompetencija

dodana je naknadno,

uvažavanjem navedenog,

čime je postignuto da

svaka kompetencija ima

svoju jedinstvenu

oznaku.

(b) Opis svakog ključnog

posla sadrži popis

najvažnijih aktivnosti

koje se u njemu odvijaju.

KP1. Modeliranje podataka i

procesa

Opis:

Ovaj ključni posao obuhvaća

više aktivnosti. To su:

KP1.1. Utvrđivanje zahtjeva

za podacima

KP1.2. Analiziranje tokova

podataka

KP1.3. Analiziranje

strukture podataka

KP1.4. Modeliranje

podataka

KP1.5. Modeliranje

poslovnih procesa

K1.1. prepoznavati potrebe klijenata na

temelju razumijevanja njihove poslovne

domene

K1.2. efikasno koristiti različite elementarne

tipove i strukture podataka

K1.3. primjenjivati grafičku notaciju za

modeliranje podataka ili procesa poput

BPMN, UML ili Chenove notacije

K1.4. sintetizirati modele podataka i modele

poslovnih procesa iz analizom utvrđenih

dijelova

K4.2. efikasno koristiti najmanje jedan

aktualni softverski alat za izradu BPMN,

UML ili Chenovih dijagrama

K6.1. analizirati problem, odnosno situaciju

K6.2. sintetizirati rješenje, odnosno cjelinu

na temelju provedene analize i iz nje

dobivenih elemenata, odnosno dijelova

K6.3. razlučivati bitno od nebitnog

(apstrahirati)

K6.4. misliti fleksibilno, primjenjujući

metode i oblike apstraktnog induktivnog,

deduktivnog i traduktivnog zaključivanja

(odabrati, prilagoditi i promijeniti strategiju

u skladu s njenom učinkovitošću,

generalizirati, specijalizirati, primjenjivati

analogiju)

K6.5. smisleno i efikasno primjeljivati

teorijska znanja i praktične vještine u

različitim poslovnim situacijama

(konkretizirati)

K6.6. kritički vrednovati probleme, situacije,

procese i rješenja u poslovnom okruženju

K6.7. brzo se prilagođavati novim

situacijama

K6.8. racionalno planirati vrijeme i

upravljati njime

K6.9. jasno i koncizno komunicirati na

hrvatskom jeziku u usmenom i pisanom

obliku te u skladu s jezičnim normama

Page 11: PRIJEDLOG STANDARDA ZANIMANJA ZA ZANIMANJE · Operativni program učinkoviti ljudski potencijali 2014.-2020. izdvaja IT sektor kao jedan od onih u kojima je i u razdoblju krize ostvaren

K6.10. jasno i koncizno komunicirati na

engleskom jeziku u usmenom i pisanom

obliku te u skladu s jezičnim normama

K6.11. efikasno prezentirati i pregovarati

K6.12. stvarati nove ideje, odnosno pokazati

kreativnost

K6.13. raditi sustavno, pedantno i ustrajno

K6.14. efikasno raditi u timu sustručnjaka i u

interdisciplinarnom timu, te u

multikulturalnom okruženju

K6.15. efikasno donositi argumentirane

odluke

K6.16. efikasno raditi samostalno

K6.17. pokazati inicijativnost, poduzetnost i

volju za uspjehom i profesionalnim razvojem

K6.18. pokazati sposobnost cjeloživotnog

učenja

KP2. Razvoj i održavanje

baza podataka

Opis:

Ovaj ključni posao obuhvaća

više aktivnosti. To su:

KP2.1. Oblikovanje

konceptualne sheme baze

KP2.2. Pretvorba

konceptualne sheme baze u

logičku shemu

KP2.3. Normalizacija

logičke sheme (za slučaj

relacijske baze)

KP2.4. Oblikovanje fizičke

sheme baze

KP2.5. Realizacija baze

pomoću odgovarajućeg

softvera

KP2.6. Razvoj procedura za

ažuriranje i pretraživanje

K1.1. prepoznavati potrebe klijenata na

temelju razumijevanja njihove poslovne

domene

K1.5. razlikovati elemente konceptualne

sheme baze podataka (entiteti, atributi, veze)

K1.6. sintetizirati konceptualnu shemu baze

podataka iz analizom utvrđenih dijelova

K1.7. efikasno pretvarati elemente

konceptualne sheme baze podataka u

elemente logičke sheme primjenom pravila

(npr. pravila za pretvorbu entiteta, atributa i

veza u tablice u relacijskoj bazi)

K1.8. kreirati tablice u relacijskoj bazi

podataka primjenjujući teoriju normalnih

formi

K1.9. vješto koristiti pravila za pretvorbu

tablice iz niže u višu normalnu formu

K2.2. razlikovati elemente od kojih se gradi

fizička shema baze podataka (datoteke, hash

funkcije, pokazivači, indeksi, B-stabla itd.)

K2.3. efikasno primjenjivati pravila za

pretvorbu elemenata logičke sheme baze

Page 12: PRIJEDLOG STANDARDA ZANIMANJA ZA ZANIMANJE · Operativni program učinkoviti ljudski potencijali 2014.-2020. izdvaja IT sektor kao jedan od onih u kojima je i u razdoblju krize ostvaren

baze

KP2.7. Čuvanje integriteta i

sigurnosti baze, podešavanje

performansi

KP2.8. Povremena

nadogradnja logičke i fizičke

strukture baze u skladu s

novim potrebama

podataka u elemente fizičke sheme

K2.4. vješto koristiti jezik SQL ili neki drugi

jezik za rad s podacima

K4.3. efikasno koristiti najmanje jedan

aktualni softverski alat za baze podataka

(npr. Oracle, DB2, MS SQL Server,

MySQL)

K6.1. analizirati problem, odnosno situaciju

K6.2. sintetizirati rješenje, odnosno cjelinu

na temelju provedene analize i iz nje

dobivenih elemenata, odnosno dijelova

K6.3. razlučivati bitno od nebitnog

(apstrahirati)

K6.4. misliti fleksibilno, primjenjujući

metode i oblike apstraktnog induktivnog,

deduktivnog i traduktivnog zaključivanja

(odabrati, prilagoditi i promijeniti strategiju

u skladu s njenom učinkovitošću,

generalizirati, specijalizirati, primjenjivati

analogiju)

K6.5. smisleno i efikasno primjeljivati

teorijska znanja i praktične vještine u

različitim poslovnim situacijama

(konkretizirati)

K6.6. kritički vrednovati probleme, situacije,

procese i rješenja u poslovnom okruženju

K6.7. brzo se prilagođavati novim

situacijama

K6.8. racionalno planirati vrijeme i

upravljati njime

K6.9. jasno i koncizno komunicirati na

hrvatskom jeziku u usmenom i pisanom

obliku te u skladu s jezičnim normama

K6.10. jasno i koncizno komunicirati na

engleskom jeziku u usmenom i pisanom

obliku te u skladu s jezičnim normama

K6.11. efikasno prezentirati i pregovarati

K6.12. stvarati nove ideje, odnosno pokazati

kreativnost

K6.13. raditi sustavno, pedantno i ustrajno

Page 13: PRIJEDLOG STANDARDA ZANIMANJA ZA ZANIMANJE · Operativni program učinkoviti ljudski potencijali 2014.-2020. izdvaja IT sektor kao jedan od onih u kojima je i u razdoblju krize ostvaren

K6.14. efikasno raditi u timu sustručnjaka i u

interdisciplinarnom timu, te u

multikulturalnom okruženju

K6.15. efikasno donositi argumentirane

odluke

K6.16. efikasno raditi samostalno

K6.17. pokazati inicijativnost, poduzetnost i

volju za uspjehom i profesionalnim razvojem

K6.18. pokazati sposobnost cjeloživotnog

učenja

KP3. Razvoj i održavanje

skladišta podataka

Opis:

Ovaj ključni posao obuhvaća

više aktivnosti. To su:

KP3.1. Oblikovanje logičke

sheme skladišta

KP3.2. Oblikovanje fizičke

sheme skladišta

KP3.3. Realizacija skladišta

pomoću odgovarajućeg

softvera

KP3.4. Pronalaženje

kvalitetnih izvora podataka

za skladište

KP3.5. Ekstrakcija i

integriranje podataka iz

raznih izvora te punjenje

skladišta

KP3.6. Čuvanje integriteta i

sigurnosti skladišta,

podešavanje performansi

KP3.7. Povremena

nadogradnja logičke i fizičke

strukture skladišta u skladu s

novim potrebama

K1.1. prepoznavati potrebe klijenata na

temelju razumijevanja njihove poslovne

domene

K1.2. efikasno koristiti različite elementarne

tipove i strukture podataka

K1.10. sintetizirati logičke sheme skladišta

podataka iz analizom utvrđenih dijelova

K2.5. efikasno koristiti uobičajene modele

za fizičku strukturu skladišta podataka (npr.

OLAP kocke, zvijezde, pahuljice)

K2.6. efikasno primjenjivati pravila za

pretvorbu elemenata klasične (npr.

relacijske) baze u elemente skladišta

podataka

K2.7. poznavati javne i interne baze

podataka te nestrukturirane zbirke podataka

iz poslovne domene

K2.8. smisleno primjenjivati sve korake u

ETL proceduri (Extract, Transform, Load).

K4.4. efikasno koristiti najmanje jedan

aktualni softverski alat za skladišta podataka

(npr. Oracle Warehouse Builder, Microsoft

SQL Server 2008, IBM InfoSphere)

K4.5. efikasno koristiti najmanje jedan

aktualni softverski alat za ETL (npr. Oracle

Data Integrator, Microsoft SQL Server

Integration Services, IBM InfoSphere

DataStage, SAS Data Integration Studio)

K6.1. analizirati problem, odnosno situaciju

Page 14: PRIJEDLOG STANDARDA ZANIMANJA ZA ZANIMANJE · Operativni program učinkoviti ljudski potencijali 2014.-2020. izdvaja IT sektor kao jedan od onih u kojima je i u razdoblju krize ostvaren

K6.2. sintetizirati rješenje, odnosno cjelinu

na temelju provedene analize i iz nje

dobivenih elemenata, odnosno dijelova

K6.3. razlučivati bitno od nebitnog

(apstrahirati)

K6.4. misliti fleksibilno, primjenjujući

metode i oblike apstraktnog induktivnog,

deduktivnog i traduktivnog zaključivanja

(odabrati, prilagoditi i promijeniti strategiju

u skladu s njenom učinkovitošću,

generalizirati, specijalizirati, primjenjivati

analogiju)

K6.5. smisleno i efikasno primjeljivati

teorijska znanja i praktične vještine u

različitim poslovnim situacijama

(konkretizirati)

K6.6. kritički vrednovati probleme, situacije,

procese i rješenja u poslovnom okruženju

K6.7. brzo se prilagođavati novim

situacijama

K6.8. racionalno planirati vrijeme i

upravljati njime

K6.9. jasno i koncizno komunicirati na

hrvatskom jeziku u usmenom i pisanom

obliku te u skladu s jezičnim normama

K6.10. jasno i koncizno komunicirati na

engleskom jeziku u usmenom i pisanom

obliku te u skladu s jezičnim normama

K6.11. efikasno prezentirati i pregovarati

K6.12. stvarati nove ideje, odnosno pokazati

kreativnost

K6.13. raditi sustavno, pedantno i ustrajno

K6.14. efikasno raditi u timu sustručnjaka i u

interdisciplinarnom timu, te u

multikulturalnom okruženju

K6.15. efikasno donositi argumentirane

odluke

K6.16. efikasno raditi samostalno

K6.17. pokazati inicijativnost, poduzetnost i

volju za uspjehom i profesionalnim razvojem

Page 15: PRIJEDLOG STANDARDA ZANIMANJA ZA ZANIMANJE · Operativni program učinkoviti ljudski potencijali 2014.-2020. izdvaja IT sektor kao jedan od onih u kojima je i u razdoblju krize ostvaren

K6.18. pokazati sposobnost cjeloživotnog

učenja

KP4. Statistička analiza i

modeliranje

Opis:

Ovaj ključni posao obuhvaća

više aktivnosti. To su:

KP4.1. Statistička analiza i

interpretacija podataka

KP4.2. Statističko

modeliranje podataka i

procesa

KP4.3. Analiza velikih

skupova podataka

KP4.4. Primjena statističkih

modela za simulaciju ili

predviđanje

KP4.5. Izrada sažetih

izvještaja o podacima,

vizualizacija podataka

KP4.6. Korištenje

softverskih paketa za

statistiku

KP4.7. Korištenje

softverskih paketa za

izvještavanje odnosno

vizualizaciju

KP4.8. Programiranje u

skriptnim jezicima u svrhu

obrade podataka te izrade

izvještaja.

K1.11. smisleno odabrati statistički model

prikladan za poslovnu situaciju i problem

koji se rješava

K1.12. efikasno primjenjivati uobičajene

statističke modele (linearnu regresiju,

regresijska stabla, nelinearni modele,

ARIMA i ADL modele za vremenske nizove

i dr.)

K1.13. sintetizirati statističke modele iz

analizom utvrđenih dijelova

K2.9. efikasno koristiti svojstva masivnih

distribuiranih baza podataka i datotečnih

sustava (npr. Hadoop Distributed File

System)

K3.2. smisleno primjenjivati osnove teorije

vjerojatnosti

K3.3. smisleno i efikasno primjenjivati

statističke teorije (deskriptivna i

inferencijalna statistika, oblikovanje

uzoraka, procjena parametara, testiranje

hipoteza i dr.)

K3.4. smisleno odabrati statistički model

prikladan za simulaciju ili predviđanje

K3.5. efikasno primjenjivati statističke

modele za simulaciju ili predviđanje

K3.6. smisleno interpretirati rezultate

simulacija ili predviđanja na temelju

razumijevanja mogućnosti i ograničenja

primijenjenih statističkih modela

K3.7. procjenjivati pogreške modela

K3.8. efikasno rješavati probleme pomoću

paradigmi za masivno paralelno računanje

(npr. MapReduce)

K3.9. sintetizirati svrsishodne izvještaje o

raspoloživim podacima

K3.10. zorno i smisleno vizualno prikazivati

podatke na različite načine

K3.11. smisleno i efikasno interpretirati

Page 16: PRIJEDLOG STANDARDA ZANIMANJA ZA ZANIMANJE · Operativni program učinkoviti ljudski potencijali 2014.-2020. izdvaja IT sektor kao jedan od onih u kojima je i u razdoblju krize ostvaren

rezultate analize podataka

K3.14. primjenjivati temeljne koncepte i

rezultate teorije informacija (entropija,

unakrsna entropija, KL udaljenost)

K3.15. efikasno primjenjivati najvažnije

numeričke metode (npr. efikasne metode za

rješavanje sustava linearnih jednadžbi,

metode za računanje svojstvenih vrijednosti i

vektora, metode za singularnu

dekompoziciju (SVD), metoda najmanjih

kvadrata, gradijentna optimizacija… )

K4.6. efikasno koristiti najmanje jedan

aktualni softverski alat za statistiku (npr.

SAS, SPSS, Statistica, R)

K4.7. efikasno koristiti najmanje jedan

aktualni softverski alat za izvještavanje (npr.

SAS BO) te softverski paket za vizualizaciju

(npr. WR Mathematica, Matlab, Google

Visualization, R)

K5.1. efikasno i smisleno primjenjivati

strategije i vještine algoritamskog mišljenja

K5.2. oblikovati smislene i efikasne

algoritme primjenom načela programiranja

te osnova računarske znanosti

K5.3. analizirati performanse algoritama i

njihovih implementacija (vremenska,

prostorna i komunikacijska složenost)

K5.4. efikasno programirati u najmanje

jednom skriptnom ili višem programskom

jeziku (npr. Python, Perl, ORM, Haskell, R)

K5.5. efikasno primjenjivati načela i obrasce

programske organizacije

K5.6. efikasno povezivati vlastite programe

s bibliotekama

K6.1. analizirati problem, odnosno situaciju

K6.2. sintetizirati rješenje, odnosno cjelinu

na temelju provedene analize i iz nje

dobivenih elemenata, odnosno dijelova

K6.3. razlučivati bitno od nebitnog

(apstrahirati)

K6.4. misliti fleksibilno, primjenjujući

Page 17: PRIJEDLOG STANDARDA ZANIMANJA ZA ZANIMANJE · Operativni program učinkoviti ljudski potencijali 2014.-2020. izdvaja IT sektor kao jedan od onih u kojima je i u razdoblju krize ostvaren

metode i oblike apstraktnog induktivnog,

deduktivnog i traduktivnog zaključivanja

(odabrati, prilagoditi i promijeniti strategiju

u skladu s njenom učinkovitošću,

generalizirati, specijalizirati, primjenjivati

analogiju)

K6.5. smisleno i efikasno primjeljivati

teorijska znanja i praktične vještine u

različitim poslovnim situacijama

(konkretizirati)

K6.6. kritički vrednovati probleme, situacije,

procese i rješenja u poslovnom okruženju

K6.7. brzo se prilagođavati novim

situacijama

K6.8. racionalno planirati vrijeme i

upravljati njime

K6.12. stvarati nove ideje, odnosno pokazati

kreativnost

K6.13. raditi sustavno, pedantno i ustrajno

K6.14. efikasno raditi u timu sustručnjaka i u

interdisciplinarnom timu, te u

multikulturalnom okruženju

K6.15. efikasno donositi argumentirane

odluke

K6.16. efikasno raditi samostalno

KP5. Primjena poslovne

inteligencije

Opis:

Ovaj ključni posao obuhvaća

više aktivnosti. To su:

KP5.1. Otkrivanje trendova

ili obrazaca u podacima iz

skladišta primjenom metoda

rudarenja podataka (data

mining)

KP5.2. Ekstrakcija znanja iz

podataka primjenom metoda

strojnog učenja (npr.

klasificiranje ili predviđanje

pomoću neuronskih mreža)

KP5.3. Korištenje

softverskih paketa za

K3.12. efikasno primjenjivati metode

rudarenja podataka (otkrivanje anomalija,

dependency modelling - povezivanje

varijabli, klasifikacija, regresija)

K3.13. efikasno primjenjivati metode

strojnog učenja (stabla odlučivanja,

Bayesove mreže, neuronske mreže, metode

potpornih vektora i dr.)

K3.14. primjenjivati temeljne koncepte i

rezultate teorije informacija (entropija,

unakrsna entropija, KL udaljenost)

K3.15. efikasno primjenjivati najvažnije

numeričke metode (npr. efikasne metode za

rješavanje sustava linearnih jednadžbi,

metode za računanje svojstvenih vrijednosti i

vektora, metode za singularnu

dekompoziciju (SVD), metoda najmanjih

Page 18: PRIJEDLOG STANDARDA ZANIMANJA ZA ZANIMANJE · Operativni program učinkoviti ljudski potencijali 2014.-2020. izdvaja IT sektor kao jedan od onih u kojima je i u razdoblju krize ostvaren

poslovnu inteligenciju

KP5.4. Programiranje u

skriptnim jezicima u svrhu

izdvajanja te daljnje obrade

podataka iz skladišta

kvadrata, gradijentna optimizacija… )

K4.8. izgrađivati modele neuronskih mreža

za predviđanja i klasifikacije u najmanje

jednom aktualnom softverskom alatu (npr.

Statistica)

K4.9. smisleno i efikasno primjenjivati

neuronske mreže u poslovnoj praksi

K4.10. vješto koristiti najmanje jedan

aktualni softverski paket za poslovnu

inteligenciju (npr. IBM Cognos, OBIEE,

SAP BO, SRSS)

K5.1. efikasno i smisleno primjenjivati

strategije i vještine algoritamskog mišljenja

K5.2. oblikovati smislene i efikasne

algoritme primjenom načela programiranja

te osnova računarske znanosti

K5.3. analizirati performanse algoritama i

njihovih implementacija (vremenska,

prostorna i komunikacijska složenost)

K5.4. efikasno programirati u najmanje

jednom skriptnom ili višem programskom

jeziku (npr. Python, Perl, ORM, Haskell, R)

K5.5. efikasno primjenjivati načela i obrasce

programske organizacije

K5.6. efikasno povezivati vlastite programe

s bibliotekama

KP6. Suradnja s

menadžmentom

Opis:

Ovaj ključni posao obuhvaća

više aktivnosti. To su:

KP6.1. Redovito

komuniciranje s

predstavnicima

menadžmenta

KP6.2. Prepoznavanje i

rangiranje podatkovnih

potreba menadžmenta

KP6.3. Analiza i

interpretacija raspoloživih

podataka kao pomoć

K1.1. prepoznavati potrebe klijenata na

temelju razumijevanja njihove poslovne

domene

K3.11. smisleno i efikasno interpretirati

rezultate analize podataka

K4.6. efikasno koristiti najmanje jedan

aktualni softverski alat za statistiku (npr.

SAS, SPSS, Statistica, R)

K4.10. vješto koristiti najmanje jedan

aktualni softverski paket za poslovnu

inteligenciju (npr. IBM Cognos, OBIEE,

SAP BO, SRSS)

K4.11. smisleno i efikasno koristiti

uobičajene aktualne softverske alate za

uredsko poslovanje, poslovnu komunikaciju,

Page 19: PRIJEDLOG STANDARDA ZANIMANJA ZA ZANIMANJE · Operativni program učinkoviti ljudski potencijali 2014.-2020. izdvaja IT sektor kao jedan od onih u kojima je i u razdoblju krize ostvaren

menadžmentu kod donošenja

poslovnih odluka

KP6.4. Simuliranje raznih

poslovnih scenarija

primjenom metoda statistike

ili poslovne inteligencije.

timski rad u virtualnom okruženju te

pretraživanje interneta i dostupnih skladišta i

baza podataka

K6.1. analizirati problem, odnosno situaciju

K6.2. sintetizirati rješenje, odnosno cjelinu

na temelju provedene analize i iz nje

dobivenih elemenata, odnosno dijelova

K6.3. razlučivati bitno od nebitnog

(apstrahirati)

K6.4. misliti fleksibilno, primjenjujući

metode i oblike apstraktnog induktivnog,

deduktivnog i traduktivnog zaključivanja

(odabrati, prilagoditi i promijeniti strategiju

u skladu s njenom učinkovitošću,

generalizirati, specijalizirati, primjenjivati

analogiju)

K6.5. smisleno i efikasno primjeljivati

teorijska znanja i praktične vještine u

različitim poslovnim situacijama

(konkretizirati)

K6.6. kritički vrednovati probleme, situacije,

procese i rješenja u poslovnom okruženju

K6.7. brzo se prilagođavati novim

situacijama

K6.8. racionalno planirati vrijeme i

upravljati njime

K6.9. jasno i koncizno komunicirati na

hrvatskom jeziku u usmenom i pisanom

obliku te u skladu s jezičnim normama

K6.10. jasno i koncizno komunicirati na

engleskom jeziku u usmenom i pisanom

obliku te u skladu s jezičnim normama

K6.11. efikasno prezentirati i pregovarati

K6.12. stvarati nove ideje, odnosno pokazati

kreativnost

K6.13. raditi sustavno, pedantno i ustrajno

K6.14. efikasno raditi u timu sustručnjaka i u

interdisciplinarnom timu, te u

multikulturalnom okruženju

K6.15. efikasno donositi argumentirane

Page 20: PRIJEDLOG STANDARDA ZANIMANJA ZA ZANIMANJE · Operativni program učinkoviti ljudski potencijali 2014.-2020. izdvaja IT sektor kao jedan od onih u kojima je i u razdoblju krize ostvaren

odluke

K6.16. efikasno raditi samostalno

K6.17. pokazati inicijativnost, poduzetnost i

volju za uspjehom i profesionalnim razvojem

KP7. Profesionalni razvoj

Opis:

Ovaj ključni posao obuhvaća

više aktivnosti. To su:

KP7.1. Praćenje novih

trendova i metoda vezanih uz

baze podataka, skladišta

podataka, statistiku te

poslovnu inteligenciju

KP7.2. Praćenje razvoja

softverskih paketa koji se

primjenjuju u bazama

podataka, skladištima

podataka, statistici te

poslovnoj inteligenciji

KP7.3. Sudjelovanje na

znanstvenim i stručnim

konferencijama vezanima uz

znanost o podacima te

podatkovno inženjerstvo

KP7.4. Pronalaženje

mogućnosti za poboljšanje,

kako vlastitog rada, tako i

procesa u široj radnoj okolini

K2.1. dobro poznavati aktualne teorije i

metode vezane uz pohranjivanje podataka

K3.1. dobro poznavati aktualne teorije i

metode vezane uz analizu podataka

K4.1. dobro poznavati aktualne mogućnosti

softverskih paketa za rad s podacima

K6.6. kritički vrednovati probleme, situacije,

procese i rješenja u poslovnom okruženju

K6.7. brzo se prilagođavati novim

situacijama

K6.8. racionalno planirati vrijeme i

upravljati njime

K6.9. jasno i koncizno komunicirati na

hrvatskom jeziku u usmenom i pisanom

obliku te u skladu s jezičnim normama

K6.10. jasno i koncizno komunicirati na

engleskom jeziku u usmenom i pisanom

obliku te u skladu s jezičnim normama

K6.11. efikasno prezentirati i pregovarati

K6.12. stvarati nove ideje, odnosno pokazati

kreativnost

K6.15. efikasno donositi argumentirane

odluke

K6.17. pokazati inicijativnost, poduzetnost i

volju za uspjehom i profesionalnim razvojem

K6.18. pokazati sposobnost cjeloživotnog

učenja

Popis skupova

kompetencija s

pripadajućim

kompetencijama

SK1. Kompetencije vezane

uz modeliranje

K1.1. prepoznavati potrebe klijenata na

temelju razumijevanja njihove poslovne

domene

K1.2. efikasno koristiti različite elementarne

tipove i strukture podataka

K1.3. primjenjivati grafičku notaciju za

Page 21: PRIJEDLOG STANDARDA ZANIMANJA ZA ZANIMANJE · Operativni program učinkoviti ljudski potencijali 2014.-2020. izdvaja IT sektor kao jedan od onih u kojima je i u razdoblju krize ostvaren

modeliranje podataka ili procesa poput

BPMN, UML ili Chenove notacije

K1.4. sintetizirati modele podataka i modele

poslovnih procesa iz analizom utvrđenih

dijelova

K1.5. razlikovati elemente konceptualne

sheme baze podataka (entiteti, atributi, veze)

K1.6. sintetizirati konceptualnu shemu baze

podataka iz analizom utvrđenih dijelova

K1.7. efikasno pretvarati elemente

konceptualne sheme baze podataka u

elemente logičke sheme primjenom pravila

(npr. pravila za pretvorbu entiteta, atributa i

veza u tablice u relacijskoj bazi)

K1.8. kreirati tablice u relacijskoj bazi

podataka primjenjujući teoriju normalnih

formi

K1.9. vješto koristiti pravila za pretvorbu

tablice iz niže u višu normalnu formu

K1.10. sintetizirati logičke sheme skladišta

podataka iz analizom utvrđenih dijelova

K1.11. smisleno odabrati statistički model

prikladan za poslovnu situaciju i problem

koji se rješava

K1.12. efikasno primjenjivati uobičajene

statističke modele (linearnu regresiju,

regresijska stabla, nelinearni modele,

ARIMA i ADL modele za vremenske nizove

i dr.)

K1.13. sintetizirati statističke modele iz

analizom utvrđenih dijelova

SK2. Kompetencije vezane

uz pohranjivanje podataka

K2.1. dobro poznavati aktualne teorije i

metode vezane uz pohranjivanje podataka

K2.2. razlikovati elemente od kojih se gradi

fizička shema baze podataka (datoteke, hash

funkcije, pokazivači, indeksi, B-stabla itd.)

K2.3. efikasno primjenjivati pravila za

pretvorbu elemenata logičke sheme baze

podataka u elemente fizičke sheme

K2.4. vješto koristiti jezik SQL ili neki drugi

jezik za rad s podacima

Page 22: PRIJEDLOG STANDARDA ZANIMANJA ZA ZANIMANJE · Operativni program učinkoviti ljudski potencijali 2014.-2020. izdvaja IT sektor kao jedan od onih u kojima je i u razdoblju krize ostvaren

K2.5. efikasno koristiti uobičajene modele

za fizičku strukturu skladišta podataka (npr.

OLAP kocke, zvijezde, pahuljice)

K2.6. efikasno primjenjivati pravila za

pretvorbu elemenata klasične (npr.

relacijske) baze u elemente skladišta

podataka

K2.7. poznavati javne i interne baze

podataka te nestrukturirane zbirke podataka

iz poslovne domene

K2.8. smisleno primjenjivati sve korake u

ETL proceduri (Extract, Transform, Load).

K2.9. efikasno koristiti svojstva masivnih

distribuiranih baza podataka i datotečnih

sustava (npr. Hadoop Distributed File

System)

SK3. Kompetencije vezane

uz analizu i interpretaciju

podataka

K3.1. dobro poznavati aktualne teorije i

metode vezane uz analizu podataka

K3.2. smisleno primjenjivati osnove teorije

vjerojatnosti

K3.3. smisleno i efikasno primjenjivati

statističke teorije (deskriptivna i

inferencijalna statistika, oblikovanje

uzoraka, procjena parametara, testiranje

hipoteza i dr.)

K3.4. smisleno odabrati statistički model

prikladan za simulaciju ili predviđanje

K3.5. efikasno primjenjivati statističke

modele za simulaciju ili predviđanje

K3.6. smisleno interpretirati rezultate

simulacija ili predviđanja na temelju

razumijevanja mogućnosti i ograničenja

primijenjenih statističkih modela

K3.7. procjenjivati pogreške modela

K3.8. efikasno rješavati probleme pomoću

paradigmi za masivno paralelno računanje

(npr. MapReduce)

K3.9. sintetizirati svrsishodne izvještaje o

raspoloživim podacima

K3.10. zorno i smisleno vizualno prikazivati

Page 23: PRIJEDLOG STANDARDA ZANIMANJA ZA ZANIMANJE · Operativni program učinkoviti ljudski potencijali 2014.-2020. izdvaja IT sektor kao jedan od onih u kojima je i u razdoblju krize ostvaren

podatke na različite načine

K3.11. smisleno i efikasno interpretirati

rezultate analize podataka

K3.12. efikasno primjenjivati metode

rudarenja podataka (otkrivanje anomalija,

dependency modelling - povezivanje

varijabli, klasifikacija, regresija)

K3.13. efikasno primjenjivati metode

strojnog učenja (stabla odlučivanja,

Bayesove mreže, neuronske mreže, metode

potpornih vektora i dr.)

K3.14. primjenjivati temeljne koncepte i

rezultate teorije informacija (entropija,

unakrsna entropija, KL udaljenost)

K3.15. efikasno primjenjivati najvažnije

numeričke metode (npr. efikasne metode za

rješavanje sustava linearnih jednadžbi,

metode za računanje svojstvenih vrijednosti i

vektora, metode za singularnu

dekompoziciju (SVD), metoda najmanjih

kvadrata, gradijentna optimizacija… )

SK4. Kompetencije vezane

uz korištenje softverskih

alata

K4.1. dobro poznavati aktualne mogućnosti

softverskih paketa za rad s podacima

K4.2. efikasno koristiti najmanje jedan

aktualni softverski alat za izradu BPMN,

UML ili Chenovih dijagrama

K4.3. efikasno koristiti najmanje jedan

aktualni softverski alat za baze podataka

(npr. Oracle, DB2, MS SQL Server,

MySQL)

K4.4. efikasno koristiti najmanje jedan

aktualni softverski alat za skladišta podataka

(npr. Oracle Warehouse Builder, Microsoft

SQL Server 2008, IBM InfoSphere)

K4.5. efikasno koristiti najmanje jedan

aktualni softverski alat za ETL (npr. Oracle

Data Integrator, Microsoft SQL Server

Integration Services, IBM InfoSphere

DataStage, SAS Data Integration Studio)

K4.6. efikasno koristiti najmanje jedan

aktualni softverski alat za statistiku (npr.

SAS, SPSS, Statistica, R)

K4.7. efikasno koristiti najmanje jedan

Page 24: PRIJEDLOG STANDARDA ZANIMANJA ZA ZANIMANJE · Operativni program učinkoviti ljudski potencijali 2014.-2020. izdvaja IT sektor kao jedan od onih u kojima je i u razdoblju krize ostvaren

aktualni softverski alat za izvještavanje (npr.

SAS BO) te softverski paket za vizualizaciju

(npr. WR Mathematica, Matlab, Google

Visualization, R)

K4.8. izgrađivati modele neuronskih mreža

za predviđanja i klasifikacije u najmanje

jednom aktualnom softverskom alatu (npr.

Statistica)

K4.9. smisleno i efikasno primjenjivati

neuronske mreže u poslovnoj praksi

K4.10. vješto koristiti najmanje jedan

aktualni softverski paket za poslovnu

inteligenciju (npr. IBM Cognos, OBIEE,

SAP BO, SRSS)

K4.11. smisleno i efikasno koristiti

uobičajene aktualne softverske alate za

uredsko poslovanje, poslovnu komunikaciju,

timski rad u virtualnom okruženju te

pretraživanje interneta i dostupnih skladišta i

baza podataka

SK5. Kompetencije vezane

uz programiranje

K5.1. efikasno i smisleno primjenjivati

strategije i vještine algoritamskog mišljenja

K5.2. oblikovati smislene i efikasne

algoritme primjenom načela programiranja

te osnova računarske znanosti

K5.3. analizirati performanse algoritama i

njihovih implementacija (vremenska,

prostorna i komunikacijska složenost)

K5.4. efikasno programirati u najmanje

jednom skriptnom ili višem programskom

jeziku (npr. Python, Perl, ORM, Haskell, R)

K5.5. efikasno primjenjivati načela i obrasce

programske organizacije

K5.6. efikasno povezivati vlastite programe

s bibliotekama

SK6. Generičke

kompetencije

K6.1. analizirati problem, odnosno situaciju

K6.2. sintetizirati rješenje, odnosno cjelinu

na temelju provedene analize i iz nje

dobivenih elemenata, odnosno dijelova

K6.3. razlučivati bitno od nebitnog

(apstrahirati)

Page 25: PRIJEDLOG STANDARDA ZANIMANJA ZA ZANIMANJE · Operativni program učinkoviti ljudski potencijali 2014.-2020. izdvaja IT sektor kao jedan od onih u kojima je i u razdoblju krize ostvaren

K6.4. misliti fleksibilno, primjenjujući

metode i oblike apstraktnog induktivnog,

deduktivnog i traduktivnog zaključivanja

(odabrati, prilagoditi i promijeniti strategiju

u skladu s njenom učinkovitošću,

generalizirati, specijalizirati, primjenjivati

analogiju)

K6.5. smisleno i efikasno primjeljivati

teorijska znanja i praktične vještine u

različitim poslovnim situacijama

(konkretizirati)

K6.6. kritički vrednovati probleme, situacije,

procese i rješenja u poslovnom okruženju

K6.7. brzo se prilagođavati novim

situacijama

K6.8. racionalno planirati vrijeme i

upravljati njime

K6.9. jasno i koncizno komunicirati na

hrvatskom jeziku u usmenom i pisanom

obliku te u skladu s jezičnim normama

K6.10. jasno i koncizno komunicirati na

engleskom jeziku u usmenom i pisanom

obliku te u skladu s jezičnim normama

K6.11. efikasno prezentirati i pregovarati

K6.12. stvarati nove ideje, odnosno pokazati

kreativnost

K6.13. raditi sustavno, pedantno i ustrajno

K6.14. efikasno raditi u timu sustručnjaka i u

interdisciplinarnom timu, te u

multikulturalnom okruženju

K6.15. efikasno donositi argumentirane

odluke

K6.16. efikasno raditi samostalno

K6.17. pokazati inicijativnost, poduzetnost i

volju za uspjehom i profesionalnim razvojem

K6.18. pokazati sposobnost cjeloživotnog

učenja

Uvjeti rada Radna mjesta u zanimanju podatkovnog inženjera/podatkovne inženjerke

karakterizira timski rad u interdisciplinarnim timovima, često u

Page 26: PRIJEDLOG STANDARDA ZANIMANJA ZA ZANIMANJE · Operativni program učinkoviti ljudski potencijali 2014.-2020. izdvaja IT sektor kao jedan od onih u kojima je i u razdoblju krize ostvaren

međunarodnom i multikulturalnom okruženju. Međunarodno okruženje

podrazumijeva simultani rad u više vremenskih zona, što generira potrebu

za fleksibilnim radnim vremenom koje uključuje povremeni noćni rad te

rad neradnim danima (vikendom i praznikom). Rad se odvija u zatvorenom

prostoru, većinom za stolom i računalom, u sjedećem položaju. Za rad je

nužan radni stol, stolac i umjetna rasvjeta, minimalno u skladu sa

zakonskim propisima iz područja zaštite na radu, te adekvatno računalo

(hardver i softver) i recentna stručna literatura. Smjernice dobre prakse u

osiguravanju ergonomski povoljnih uvjeta za rad opisane su u standardu

ISO 9241.

REVIZIJA STANDARDA ZANIMANJA

Prijedlog roka do kojeg

se standard zanimanja

može koristiti za

predlaganje standarda

kvalifikacija i skupova

ishoda učenja

Datum: