Podle čeho jste si vůbec vybírala, že chcete být datová analytička?
Mě vždycky bavila matematika, od základky. A na střední jsem si uvědomila, že jestli půjdu něco studovat, tak to rozhodně bude něco s matematikou. Zároveň jsem věděla, že chci jít do Brna. Takže jsem pátrala na stránkách Masaryčky, jaké jsou moje možnosti. A našla jsem na PřF Ústav matematiky a statistiky, kde bylo hned několik oborů. Mě zaujaly hlavně dva, a to finanční a pojistná matematika a statistika a analýza dat. Oba obory jsem považovala za perspektivní a věděla jsem, že nebudu mít problém si v budoucnu najít práci. No, a nakonec jsem si vybrala tu statistiku, protože jsem si uvědomila, že finance mě tolik nelákají. A jelikož brali bez přijímaček, hlásila jsem se dokonce jen na ten jeden obor. Celkově nás nabírali opravdu málo, v prváku nás bylo asi 15.

Dělala jsi při studiu něco navíc?
Ano, byla jsem na Erasmu v Norsku, konkrétně v Oslu. Bylo to skvělé. Kvůli Erasmu jsem pak o rok prodlužovala, hlavně abych měla klid na diplomku, ale vlastně i kvůli předmětům. Co se práce či brigád týká, pracovala jsem vlastně jen poslední rok studia, a to konkrétně s daty klinických studií. Bylo to pro mě nové, protože se to hodně týkalo biologie, s tím jsem se v rámci studia moc nesetkala. Jinak jsem ale při studiu nepracovala. Škola byla dost náročná, měla jsem hodně nabitý rozvrh, každý semestr jsme měli třeba šest předmětů, každý předmět měl dvouhodinovou, někdy čtyřhodinovou přednášku, a vždycky k tomu bylo i dvouhodinové cviko, každý týden. Věděla jsem, že pokud bych pracovala, bylo by to pro mě stresující a ani práci ani škole bych nemohla dávat
100 %, to jsem nechtěla.

Jak vypadá tvůj typický pracovní den?
Já pracuju pro CzechMath, konkrétně na produktu EnergoMentor. Je to menší firma, kde pracují převážně matematici a datoví analytici. Dodáváme klientům matematická řešení na různé problémy spojené s jejich businessem, konkrétně v oblasti energetiky. Můj typický pracovní den pak vypadá tak, že jsem většinou v 8 v kanceláři. Povinně musíme být všichni v 9 v práci, protože máme takzvaný stand-up, kde si říkáme, co ten den každý plánuje dělat. Potom tak nějak funguju v týmu, kde si vzájemně říkáme, co jsme udělali, co chceme dělat, programuju nebo vytvářím různé věci. Kolem půl páté chodím většinou domů. Záleží, jak moc mám práce a kolik toho potřebuju stihnout. Pak většinou přijdu domů, odpočívám, udělám si nějaké jídlo, na něco se kouknu, někdy si jdu zasportovat. Nicméně je moc fajn, že máme flexibilní pracovní dobu. Když člověk chce, může být v práci do šesti a další den si to třeba o tu hodinu zkrátit. Zároveň můžeme být i na home officu.

Jaké tři dovednosti v práci využíváš nejčastěji?
Já bych řekla nějakou organizovanost. Jsem člověk, který potřebuje mít věci napsané a přesně vědět co, kdy a jak. Dále pak analytické myšlení. A ta třetí dovednost by asi byla komunikativnost, hlavně s kolegy v týmu.

Co bys vzkázala těm, kteří uvažují o roli datového analytika*čky? Co je dobré umět a kdo se na pozici hodí?
Myslím si, že je důležité mít rád matematiku. To je základ. Asi by vám neměly být cizí technologie, počítače a různé programy. Nemělo by vám vadit, že budete celý den sedět v kanceláři za počítačem. Důležité je i analytické myšlení, umět přemýšlet trochu dál. Mně osobně na té práci přijde skvělé, že je to dost různorodé. Člověk může pracovat například s daty na energetiku, nebo s klinickými studiemi. Anebo třeba s finančními daty. Takže těch možných odvětví je široká paleta a člověk si může vybírat.

Vzhledem k tomu, že pracuješ hlavně s muži, jaké pro tebe bylo nastoupit do převážně mužského kolektivu?
Trošku jsem se toho ze začátku bála. Musím ale říct, že já v životě nemám problém s mužským kolektivem. Mám kolem sebe dokonce více kamarádů mužů než žen, takže jsem se ani tak nebála toho, že by mě nebrali jako ženu. Spíš jsem měla obavy z té profesní stránky věci. Přece jen, když jde člověk hned po vysoké škole pracovat, má pocit, že nic neumí. A o to víc, když jsem nastupovala do firmy, která se věnuje něčemu, čemu vůbec nerozumím. Respektive, to odvětví pro mě bylo velká neznámá.
Ale hned od začátku to bylo super. Už na pohovoru jsem se cítila skvěle, protože vedení bylo strašně milé. A hned po nástupu mi byl přiřazen mentor, který je moc fajn, hned mi se vším pomáhal a vysvětloval mi, co a jak funguje. Takže jsem s tím mužským kolektivem ve finále problém neměla. Zároveň, teď už je nás tam sedm holek, tak se to trochu vyrovnalo.
Určitě hraje roli i to, že jsme všichni podobně staří a zároveň jsme dost mladý kolektiv. I to přispívá k tomu, že se nikdo profesně nepovyšuje.

Máš pocit, že tě studium na MUNI dobře připravilo nebo ses toho musela hodně doučit?
Já mám bohužel takovou vlastnost, že se v rámci svých znalostí dost podceňuji. Takže když jsem nastupovala do práce, měla jsem pocit, že nic neumím. Ale to, s čím jsem doposud pracovala, jsem se doučovat nemusela. Zároveň, vedení už od pohovoru vědělo, co umím, takže to po mně v práci vyžadují. Super je i to, že se můžu v pracovní době doučovat věci, které třeba momentálně neumím, ale do budoucna by se mohly hodit. Když to vezmu na příkladu, už na pohovoru jsem zmínila, že mám základy Pythonu, který jsem sice doteď nepotřebovala, ale do budoucna se bude hodit. Takže teď mám vyhrazený čas na to, abych si sama dělala kurzy, v rámci pracovní doby.

Napadá mě, že podobné obory jako datová analytika se studují i na Fakultě informatiky. Jaká je tedy základní rozdíl mezi FI a PřF?
Já ráda říkám, že my na Přírodovědě sice programujeme, ale spíš matematicky, kdežto když někdo studuje na informatice, tak bych řekla, že je vyloženě programátor, například je schopný naprogramovat aplikaci. Já jsem spíš někdo, kdo dostane data a s nimi si hraje, zpracovává je, čistí je od nějakých chybějících hodnot nebo od nesmyslných hodnot a pak je používá, pro různé modely, pro zjištění vztahů mezi proměnnými nebo pro grafy sloužící k vizualizaci.