Ocena ryzyka zawodowego na stanowisku Analityk danych

Wybierz ilość

Dodaj do koszyka

Ochrona kupującego:

Dostępność:

dostępny

Aktualizacja SARS-CoV-2:

Tak

Dostępność:

Plik w 3 minuty po opłaceniu na Twoim emailu.

Kup bez konta:

Kup bez zakładania konta

Ocena ryzyka zawodowego dla analityka danych jest zbiorem najbardziej prawdopodobnych zagrożeń na poszczególnym stanowisku pracy (lub zawodzie) z podaniem ich źródeł i sposobem zapobiegania ryzyku.

Sporządzenie Oceny ryzyka zawodowego i poinformowanie pracownika o nim należy do obowiązków pracodawcy (artykuł 226 Kodeksu Pracy). Zamawiając u nas ocenę oszczędzasz czas na jej sporządzenie. Ocena ryzyka została sporządzona przez Specjalistę ds. BHP.

Na pierwszej stronie jest także miejsce na jej zatwierdzenie przez pracodawcę. Dodatkowo jest też miejsce na podpis przedstawiciela pracowników, z którym konsultuje się zagadnienia bhp (jeśli występuje).

Ocenę ryzyka zawodowego sporządza się indywidualnie do każdego stanowiska pracy. Dokument na końcu zawiera tabelę z miejscem na potwierdzenie poszczególnych pracowników z jej zapoznaniem.

Ocena ryzyka zawodowego dla Analityka danych szereg zagrożeń:

• Poślizgnięcie, upadek na tej samej płaszczyźnie, upadek na niższy poziom.
• Przeciążenie układu ruchu (mięśniowo-szkieletowego).
• Pożar, wybuch.
• Prąd elektryczny.
• Wymuszona pozycja ciała.
• Obciążenie wzroku.
• Przygniecenie szafą biurową, regałem.
• Stres.
• Hałas.
• Niewystarczające oświetlenie stanowiska pracy.
• Temperatura i wentylacja. 
• Cyberzagrożenia.
• SARS-COV-2.
   

Praca na stanowisku Analityka danych, czyli osoby odpowiedzialnej za zbieranie, analizowanie i interpretowanie danych w celu wspierania procesów dezycyjnych w organizacji, wymaga umiejętności analitycznych, technicznych oraz zdolności logicznego myślenia i pracy z dużą ilością informacji.
 

Ocena ryzyka zawodowego analityka danych zakres czynności:

1. Zbieranie danych: Pozyskiwanie danych z różnych źródeł (wewnętrznych i zewnętrznych), baz danych, systemów ERP, CRM czy plików płaskich.
2. Oczyszczanie danych: Przetwarzanie, weryfikacja i czyszczenie danych w celu usunięcia błędów, duplikatów i niekompletności.
3. Analiza danych: Wykonywanie analiz statystycznych i ilościowych w celu uzyskania wniosków wspierających działalność operacyjną i strategiczną firmy.
4. Tworzenie raportów: Opracowywanie raportów, dashboardów i wizualizacji danych z użyciem narzędzi takich jak Excel, Power BI, Tableau, Looker, itp.
5. Modelowanie danych: Budowanie modeli predykcyjnych i analitycznych z wykorzystaniem metod statystycznych, uczenia maszynowego lub sztucznej inteligencji.
6. Automatyzacja procesów: Automatyzowanie raportowania i analiz przy użyciu języków programowania takich jak SQL, Python, R czy narzędzi ETL.
7. Interpretacja wyników: Przekładanie wyników analiz na praktyczne rekomendacje biznesowe zrozumiałe dla interesariuszy nietechnicznych.
8. Współpraca międzydziałowa: Bliska współpraca z działami marketingu, sprzedaży, finansów, IT czy zarządem w celu lepszego zrozumienia potrzeb analitycznych.
9. Zgodność z przepisami: Zapewnienie zgodności operacji analitycznych z regulacjami dotyczącymi ochrony danych (np. RODO/GDPR).
10. Zarządzanie bazami danych: Tworzenie, optymalizacja i administrowanie bazami danych oraz strukturami przechowującymi dane analityczne.
11. Udział w projektach: Wsparcie projektów firmowych poprzez dostarczanie analiz oraz prognoz wspierających podejmowanie decyzji.
12. Wdrażanie nowych rozwiązań: Proponowanie i wdrażanie innowacyjnych narzędzi, technologii i metod pracy z danymi.
13. Szacowanie ryzyk danych: Identyfikowanie ryzyk związanych z jakością, integralnością, bezpieczeństwem oraz niewłaściwą interpretacją danych.
14. Poufność danych: Zapewnienie wysokiego poziomu bezpieczeństwa przetwarzanych danych oraz przestrzeganie polityki prywatności i poufności.
15. Rozwój zawodowy: Uczestnictwo w kursach, szkoleniach, certyfikacjach (np. Google Data Analytics, Microsoft Certified Data Analyst) i konferencjach branżowych.
16. Dostosowanie do potrzeb biznesu: Reagowanie na zmieniające się wymagania organizacji oraz szybkie dostosowywanie analiz do aktualnych potrzeb.
17. Dokumentacja analityczna: Tworzenie i aktualizowanie dokumentacji projektów analitycznych, procesów przetwarzania danych i metod analitycznych.
18. Testowanie hipotez: Prowadzenie analiz A/B testów, testowanie zależności i korelacji pomiędzy zmiennymi dla potrzeb optymalizacyjnych.
19. Wsparcie decyzji strategicznych: Wspieranie zarządu i kierownictwa firmy w podejmowaniu kluczowych decyzji na podstawie danych i prognoz.