ذكاء مهني

أخصائي جودة البيانات / أخصائية جودة البيانات

لمحة سريعة

يتولى أخصائيو جودة البيانات مراجعة بيانات المؤسسة من أجل الدقة والتوصية بالتحسينات اللازمة لرصد الأنظمة وعمليات الحصول على البيانات وتقييم سلامة البيانات المرجعية والتاريخية. كما أنهم يضعون الوثائق ويحافظون على أهداف ومعايير جودة البيانات ويشرفون على سياسة خصوصية بيانات المؤسسة ومراقبة الامتثال لتدفق البيانات وفقًا لمعايير جودة البيانات.

٢٤%
المرونة النتيجة · ٢٠٢٦ (الأعلى هو الأفضل)
درجة البكالوريوس أو ما يعادلها ٧٠% التعرض للذكاء الاصطناعي · ٢٠٢٦
سوق العمل

أين يوجد طلب على هذه المهنة

حالات النقص والفائض في العمالة المُبلَّغ عنها، حسب السنة. تُنشر لمجموعات المهن، وليس لمسميات وظيفية فردية.

تشمل الأرقام اختصاصيو تكنولوجيا المعلومات والاتصالات — ٧٥ مهنة، من بينها هذه.

١٠ من ١٣ بها نقص٢٠٢٥جميع الـ٣٠ في نمو٣٫٧Mوظائف حتى ٢٠٣٥

نقص: ألمانيا, البرتغال, التشيك, بلغاريا و٦ أخرى.

أطول نقص: لوكسمبورغ، ٤ سنوات.

اختر منطقة على الخريطة لعرض أرقامها.

عن هذا المصدر›

المصدر: ELA/EURES، حالات النقص والفائض في العمالة. تُنشر البيانات على مستوى المجموعة المهنية وتغطي أوروبا. تختلف الإصدارات في بنية الملحق وفي الدول المشمولة، لذا لا يعني الاختلاف بين سنة وأخرى دائمًا أن سوق العمل قد تغيّر. الدول الرمادية لم يُبلَّغ عنها، وهذا ليس كالتوازن.

ماذا تعني هذه الكلمات

الأمور الأربعة التي يبيّنها هذا القسم

الطلب المُبلَّغ عنه
الطلب المُبلَّغ عنه: ما إذا كان أصحاب العمل يبلّغون عن حاجتهم إلى أشخاص في هذه المهنة — وهو حكم تنشره جهة وطنية أو جهة تابعة للاتحاد الأوروبي، وليس عدداً.
إلى أين يتجه
إلى أين يتجه: المسار المتوقع للتوظيف في هذه المهنة خلال السنوات المقبلة، استناداً إلى توقّع رسمي.
الوظائف الشاغرة
الوظائف الشاغرة: عدد فرص العمل التي تنشأ تقريباً بسبب النمو وبسبب مغادرة أشخاص هذه المهنة.
الأجر المعتاد
الأجر المعتاد: ما يكسبه الأشخاص في هذه المهنة عادةً في الأماكن التي ينشر فيها المصدر هذه البيانات. ولا يعني ترك الخانة فارغة أن العمل غير مدفوع الأجر؛ بل يعني أنه لا ينشره أحد لذلك المكان.

يُترك المقياس خالياً عندما لا ينشره أحد لذلك المكان، بدلاً من عرضه على أنه صفر.

إلى أي اتجاه يميل السوق بالنسبة إليك

في صالحك
الوظائف الشاغرة أكثر من الباحثين عن عمل — وأصحاب العمل يتنافسون على المرشحين.
متوازن
عدد الوظائف الشاغرة والباحثين عن عمل متقارب تقريبًا.
تنافسي
الباحثون عن عمل أكثر من الوظائف الشاغرة — توقّع منافسة.
بيانات متضاربة
المصادر غير متفقة، أو أن المجموعة المهنية نفسها تعاني نقصًا في منطقة وفائضًا في أخرى.

تُصنّف كل المصادر ضمن واحدة من هذه الفئات الأربع، ولذلك توجد مجموعة مصطلحات واحدة لتعلّمها: في صالحك، متوازن، تنافسي، بيانات متضاربة. وما يختلف هو الأدلة التي تستند إليها، وهي مطبوعة أسفل كل تصنيف — نسبة مقيسة بين الوظائف الشاغرة والباحثين عن عمل، أو تقييم تنشره جهة وطنية.

كيف تقارن هذه المهنة بالمهن الأخرى في البلد نفسه

قوي
من أقوى المهن في that country
جيد
أقوى من معظم المهن في that country
متفاوت
قريبة من المعتاد في that country
ضعيف
أضعف من معظم المهن في that country

هذا ترتيب داخل بلد واحد، وليس نتيجة يمكنك مقارنتها عبر الحدود — فالسجلات التي تقف وراء بلدين تحصي أشخاصاً مختلفين، ولذلك يعني العدد نفسه أشياء مختلفة في كل بلد. ولهذا أيضاً قد تكون المهنة ضمن الأقوى في بلد ما، ومع ذلك تظهر على أنها تنافسي: فهي تتصدر سوقاً يشهد منافسة شديدة بوجه عام.

مصدر هذه البيانات

تنشر كل رقم جهة وطنية للإحصاء أو مرفق عام للتوظيف أو جهة تابعة للاتحاد الأوروبي، وتذكر كل بطاقة مصدرها والفترة التي تغطيها. تُحصى البيانات في بعض الأماكن شهرياً، بينما تُقيّم في أماكن أخرى مرة أو مرتين في السنة، ولذلك قد تصف منطقتان على الخريطة نفسها لحظتين مختلفتين — ويظهر التاريخ دائماً.

لا تتنبأ أي من هذه المعلومات بفرص شخص بعينه. إنها تصف سوقاً.

الطلب المُبلَّغ عنه · الأجر المعتاد · إلى أين يتجه (ألمانيا, السويد, فرنسا, هولندا, بلجيكا, النمسا)
الطلب المُبلَّغ عنه · الأجر المعتاد · إلى أين يتجه
الطلب المُبلَّغ عنه الأجر المعتاد إلى أين يتجه
ألمانيا أُبلغ عن نقص ELA/EURES ٢٠٢٥ * — +١٥٫٦% ٢٠٢٣–٢٠٣٥ · Cedefop ٢٠٢٦ *
السويد لم يُبلَّغ عنه — +٤٥٫١% ٢٠٢٣–٢٠٣٥ · Cedefop ٢٠٢٦ *
فرنسا أُبلغ عن نقص ELA/EURES ٢٠٢٤ * — +٣٤٫٨% ٢٠٢٣–٢٠٣٥ · Cedefop ٢٠٢٦ *
هولندا أُبلغ عن نقص ELA/EURES ٢٠٢٥ * — +٣٢% ٢٠٢٣–٢٠٣٥ · Cedefop ٢٠٢٦ *
بلجيكا أُبلغ عن نقص ELA/EURES ٢٠٢٣ * — +٣٧٫٥% ٢٠٢٣–٢٠٣٥ · Cedefop ٢٠٢٦ *
النمسا أُبلغ عن فائض ELA/EURES ٢٠٢٥ * — +٤٨٫٨% ٢٠٢٣–٢٠٣٥ · Cedefop ٢٠٢٦ *

* تُنشر لمجموعات المهن، وليس لمسميات وظيفية فردية.

هل تقدّمون الإرشاد المهني للطلاب أو العملاء أو الموظفين؟ استخدموا بيانات هذه المهنة في مؤسستكم.

NexFuture™

نظرة المستقبل لـ أخصائي جودة البيانات / أخصائية جودة البيانات

The outlook for أخصائي جودة البيانات / أخصائية جودة البيانات reflects a balanced mix of automation exposure and durable, human-led work.

كيف يتم حساب هذه الدرجات؟

يُقدِّر مؤشر المرونة (من ٠ إلى ١٠٠) مدى الحماية الهيكلية لهذه المهنة من الأتمتة واضطرابات الذكاء الاصطناعي، استناداً إلى تحليل مستوى المهام. وتعني الدرجات الأعلى مهاماً تعتمد بدرجة أكبر على الحكم الإنساني. يُظهر التعرض للذكاء الاصطناعي النسبة المئوية التقديرية لساعات المهام التي قد تتأثر بقدرات الذكاء الاصطناعي الحالية. وهذه مؤشرات هيكلية مستمدة من النماذج، وليست تنبؤات بأمن الوظائف الفردية.

لعب المستقبل
كيف يمكن أن يتغير أخصائي جودة البيانات / أخصائية جودة البيانات مع نمو اعتماد الذكاء الاصطناعي؟

قد تتحول العديد من مجالات المهام نحو سير العمل بمساعدة الذكاء الاصطناعي، لذا تصبح إعادة اكتساب المهارات أكثر أهمية.

يُقدّر حدوث تحول كبير على مستوى المهام خلال ١٠ سنوات (حوالي ٢٠٣٦) بموجب سيناريو متوقع المختار.
~٢٠%
المرونة
مخاطر الأتمتة
EXP~٧٥%
الحافة البشرية
MOAT~٢٠%

سيناريو توضيحي يستند إلى قابلية أتمتة المهام — وليس تنبؤًا. تُقرَّب القيم كلما نظرت أبعد في المستقبل.

٢٠٢٦
٢٠٣٢
٢٠٤١
سرعة اعتماد الذكاء الاصطناعي:

التقدير القائم على النموذج. استخدمها كإشارة تخطيط، وليس ضمانًا.

كيف يمكن للذكاء الاصطناعي أن يغير هذا الدور؟

التفسير الحتمي القائم على النموذج لإشارات الدور الحالي - وليس ضمانًا للاستبدال.

٢٤% مملوكة للإنسان

ما لا يزال يعتمد على الناس

  • معالجة المشاكل بشكل حاسم
  • تحديد معايير جودة البيانات
  • إدارة معايير تبادل البيانات
الميزة البشرية للبقاء في الطليعة في هذا الدور، ركز على لغات الاستعلام و لغة استعلام خاصة بإطار وصف المصادر. هذه المهارات التي تركز على الإنسان هي الأصعب للذكاء الاصطناعي في النسخ المتماثل في العشرين سنة القادمة.
٣٤% مساعدة

حيث قد يصبح الذكاء الاصطناعي مساعد طيار

  • إستخدام التعبيرات العادية
  • تصميم مخطط قاعدة بيانات
٧٠% أتمتة

المهام الأكثر عرضة للأتمتة

  • التعامل مع عينات البيانات
  • معالجة البيانات
  • الابلاغ بنتائج التحليل
تحليل مفصل

المؤشرات الحيوية ونواقل الذكاء الاصطناعي

ناقلات التعرض لمنظمة العفو الدولية

٠-١٠٠%
الذكاء الاصطناعي / التعلم الآلي ٣٤%

التعرض للتحليل بمساعدة الذكاء الاصطناعي والتعرف على الأنماط ومهام النمذجة التنبؤية

الذكاء الاصطناعي التوليدي ٧%

التعرض لتوليد المحتوى والتعزيز الإبداعي وأدوات نماذج اللغات الكبيرة

البرمجيات المعرفية ٢%

التعرض لأتمتة سير العمل وبرامج دعم القرار وتحديث العمليات

الأتمتة الروبوتية والمادية ٠%

التعرض للأتمتة الفيزيائية والروبوتات والإزاحة المدفوعة بالمستشعرات

التفاصيل الفنية
المنهجية: NexFuture v3.0 المصادر: O*NET® ٣٠٫٣, ESCO v1.2.1 تم التحديث: أكتوبر ٢٠٢٦

يقدّر NexFuture v3.0 التعرّض للأتمتة مباشرةً من مجموعات المهارات الأساسية في ESCO، مرجَّحةً بكتلة المهارات ومعايَرةً وفق مراسي الخبراء. الدرجات تقديرات احتمالية وليست ضمانات. راجع ورقة منهجية NexFuture للحصول على التفاصيل الكاملة.

يقيس التعرّض للأتمتة. ولا يقيس الأجر أو الطلب أو عدد الوظائف المتاحة بالقرب منك.

يوم في الحياة

ما يفعله الأشخاص في هذا الدور عادة

التكنولوجيا الرقمية

يوم في الحياة

يوم نموذجي مثل أخصائي جودة البيانات / أخصائية جودة البيانات

٠٩
٠٩:٠٠ · صباح
إستخدام التعبيرات العادية
جمع الحروف من أبجدية معينة باستخدام قواعد محددة لتكوين سلاسل من الحروف يمكن استخدامها لوصف لغة أو نمط.
١٠
١٠:٣٠ · منتصف الصباح
ادارة البيانات
إدارة كل أنواع مصادر البيانات من خلال دورة حياتها عن طريق تصنيف البيانات، وتحليلها، وتوحيدها، وإجراء دقة الهوية والتطهير والتحسين والتدقيق. ضمان أن البيانات مناسبة للغرض، وذلك باستخدام أدوات تكنولوجيا المعلومات والاتصالات المتخصصة لتلبية معايير جودة البيانات.
١٢
١٢:٠٠ · منتصف النهار
إدارة معايير تبادل البيانات
تعيين والمحافظة على المعايير لتحويل البيانات من المخططات الأساسية إلى هيكل البيانات اللازمة لمخطط النتيجة.
١٤
١٤:٠٠ · بعد الظهر
انشاء معالجة بيانات
استخدام أدوات تكنولوجيا المعلومات والاتصالات لتطبيق العمليات الرياضية أو الخوارزمية أو عمليات معالجة البيانات الأخرى لتوفير معلومات.
١٥
١٥:٣٠ · في وقت متأخر بعد الظهر
تحديد معايير جودة البيانات
تحديد معايير قياس جودة البيانات لأغراض تجارية مثل أوجه التضارب ومواطن النقص وقابلية تحقيق الأغراض التجارية ودقتها.
١٧
١٧:٠٠ · الختام
تصميم مخطط قاعدة بيانات
تصميم مخطط قاعدة البيانات باتباع قواعد نظام إدارة قواعد البيانات العلاقية (RDBMS) من أجل إنشاء مجموعة مرتبة منطقيًّا من أشياء مثل الجداول والأعمدة والعمليات.

ترتيب المهام توضيحي. تختلف الأيام الفردية.

المهارات والمعرفة

ما تحتاج إليه لأداء هذا العمل

المهارات والمعرفة والأدوات التي يتطلبها هذا الدور — والسمات والمكافآت التي تأتي معه.

المهارات الأساسية
إدارة، وجمع البيانات الرقمية وتخزينها
  • جعل البيانات تبدو طبيعية

    تقليص البيانات إلى شكلها الجوهري الدقيق (أشكالها الطبيعية) لتحقيق نتائج مثل تقليل التبعية والقضاء على الحشو وزيادة الترابط.

  • استخدام تقنيات معالجة البيانات

    جمع البيانات والمعلومات ذات الصلة ومعالجتها وتحليلها، وتخزين البيانات وتحديثها على نحو سليم وعرض الأرقام والبيانات باستخدام المخططات والرسوم البيانية الإحصائية.

  • انشاء معالجة بيانات

    استخدام أدوات تكنولوجيا المعلومات والاتصالات لتطبيق العمليات الرياضية أو الخوارزمية أو عمليات معالجة البيانات الأخرى لتوفير معلومات.

  • إجراء تنقية البيانات

    تحديد وتصحيح السجلات الخطأ من مجموعات البيانات والتأكد أن البيانات تصبح وتظل منظَّمة طبقًا للتعليمات.

  • تطبيق عمليات مراقبة جودة البيانات

    تطبيق تقنيات تحليل الجودة والمصادقة والتحقق على البيانات للتحقق من سلامة جودة البيانات.

إدارة المعلومات
  • ادارة قاعدة البيانات

    تطبيق مخططات ونماذج تصميم قواعد البيانات، وتحديد ارتباطات البيانات، واستخدام لغات الاستفسار وأنظمة إدارة قواعد البيانات لتطوير قواعد البيانات وإدارتها.

  • ادارة البيانات

    إدارة كل أنواع مصادر البيانات من خلال دورة حياتها عن طريق تصنيف البيانات، وتحليلها، وتوحيدها، وإجراء دقة الهوية والتطهير والتحسين والتدقيق. ضمان أن البيانات مناسبة للغرض، وذلك باستخدام أدوات تكنولوجيا المعلومات والاتصالات المتخصصة لتلبية معايير جودة البيانات.

تطوير السياسات والإجراءات التشغيلية
  • تحديد معايير جودة البيانات

    تحديد معايير قياس جودة البيانات لأغراض تجارية مثل أوجه التضارب ومواطن النقص وقابلية تحقيق الأغراض التجارية ودقتها.

  • إدارة معايير تبادل البيانات

    تعيين والمحافظة على المعايير لتحويل البيانات من المخططات الأساسية إلى هيكل البيانات اللازمة لمخطط النتيجة.

جمع المعلومات من المصادر المادية أو الإلكترونية
  • التعامل مع عينات البيانات

    جمع واختيار مجموعة من البيانات من المجتمع من خلال الإجراءات الإحصائية أو غيرها من الإجراءات المحددة.

برمجة أنظمة الكمبيوتر
  • إستخدام التعبيرات العادية

    جمع الحروف من أبجدية معينة باستخدام قواعد محددة لتكوين سلاسل من الحروف يمكن استخدامها لوصف لغة أو نمط.

تصميم أنظمة أو تطبيقات تكنولوجيا المعلومات والاتصالات
  • تصميم مخطط قاعدة بيانات

    تصميم مخطط قاعدة البيانات باتباع قواعد نظام إدارة قواعد البيانات العلاقية (RDBMS) من أجل إنشاء مجموعة مرتبة منطقيًّا من أشياء مثل الجداول والأعمدة والعمليات.

تطوير الحلول
  • معالجة المشاكل بشكل حاسم

    تحديد نقاط القوة والضعف في المفاهيم العقلانية المجردة المختلفة، مثل القضايا والآراء والمناهج المرتبطة بموقف إشكالي معين لصياغة الحلول والطرق البديلة لمعالجة الموقف.

توثيق التصميمات أو الإجراءات أو المشاكل أو الأنشطة الفنية
  • الابلاغ بنتائج التحليل

    إصدار مُستندات بحثيّة أو تقديم عروض للإبلاغ عن نتائج مشروع بحثٍ وتحليلٍ تم إجراؤه، مع الإشارة إلى إجراءات وأساليب التّحليل التي أدّت إلى النّتائج فضلًا عن التفسيرات المُحتملة للنّتائج.

إدخال المعلومات وتحويلها
  • معالجة البيانات

    إدخال المعلومات في نظام تخزين البيانات واسترجاع البيانات عبر عمليات مثل المسح الضوئي أو إدخال البيانات يدويًّا باستعمال لوحة المفاتيح أو نقل البيانات إلكترونيًّا لمعالجة كميات كبيرة من البيانات.

مجالات المعرفة & البرمجيات والتقنيات
مجالات المعرفة
  • لغات الاستعلام

    مجال اللغات الحاسوبية الموحدة لاسترجاع المعلومات من قاعدة البيانات والمستندات التي تحتوي على المعلومات المطلوبة.

  • لغة استعلام خاصة بإطار وصف المصادر

    لغات الاستعلام مثل SPARQL التي تُستخدم لاسترداد البيانات المخزنة في تنسيق إطار وصف المصادر.

  • هيكل المعلومات

    نوع البنية التحتية التي تحدد تنسيق البيانات: شبه منظمة وغير منظمة ومنظمة.

  • البروتوكول الخفيف لتغيير بيانات الدليل

    البروتوكول الخفيف لتغيير بيانات الدليل هو لغة استعلام لاسترجاع المعلومات من قاعدة البيانات والمستندات التي تحتوي على المعلومات المطلوبة.

  • التحليلات الخاصة بالرعاية الصحية

    استخدام الأساليب النوعية والكمية لتحليل الأنماط في بيانات الرعاية الصحية بهدف تحسين إدارة الرعاية الصحية والارتقاء بالجودة في مجالي رعاية المرضى وتشخيص الأمراض.

  • برنامج SPARQL

    لغة الكمبيوتر SPARQL هي لغة استعلام لاسترجاع المعلومات من قاعدة البيانات والمستندات التي تحتوي على المعلومات المطلوبة. تم تطويره من قبل منظمة المعايير العالمية "رابطة الشبكة العالمية W3C".

  • تقنيات العرض البصري

    تقنيات التمثيل والتفاعل المرئي، مثل المدرج التكراري، والمخطط المبعثر، والمخطط السطحي، وخرائط الأشجار والمخطط الإحداثي المتوازي، التي يمكن استخدامها لتقديم بيانات عددية وغير رقمية مجردة، من أجل تعزيز الفهم الإنساني لهذه المعلومات.

  • تقييم جودة البيانات

    عملية الكشف عن البيانات باستخدام مؤشرات الجودة والمقاييس والتدابير لتخطيط تنقية البيانات واستراتيجيات إثراء البيانات وفقًا لمعايير جودتها.

  • LINQ

    اللغة الحاسوبية "LINQ" هي لغة استعلام لاسترجاع المعلومات من قاعدة البيانات والمستندات التي تحتوي على المعلومات المطلوبة. طورتها شركة البرمجيات "Microsoft".

  • MDX

    لغة الحاسوب MDX هي لغة استعلام لاسترجاع المعلومات من قاعدة بيانات ووثائق تحتوي على المعلومات المطلوبة. يتم تطويرها بواسطة شركة البرمجيات Microsoft.

مهارات عبر القطاعات
  • أخلاقيات البيانات
  • قاعدة البيانات
البرمجيات والتقنيات
Structured query language SQLSASPythonRMicrosoft SQL ServerThe MathWorks MATLABIBM SPSS StatisticsMicrosoft Visual BasicOracle DatabaseExtensible markup language XMLOracle PeopleSoftC++TableauOracle JavaESRI ArcGIS softwareTeradata DatabaseCAtlassian JIRAPerlAmazon Web Services AWS softwareMicrosoft Azure softwareMySQLC#Eclipse IDEApache HadoopMicrosoft Visual StudioSplunk EnterpriseApache HiveApache CassandraNoSQLMicrosoft .NET FrameworkAmazon RedshiftPostgreSQLMicrosoft SQL Server Reporting Services SSRSOracle PL/SQLApache Subversion SVNMongoDBApache KafkaAmazon Elastic Compute Cloud EC2Microsoft Power BI
السمات الرئيسية التي تحتاجها
التقدير النزاهة الاعتمادية التعاون التفكير التحليلي التنوع الإنجاز القيادة التكيف/المرونة الإنجاز/الجهد تحمل الضغط السيطرة الذاتية الاستقلال الابتكار الاهتمام بالآخرين التوجه الاجتماعي
المكافآت الرئيسية التي يمكنك توقعها
الإنجازظروف العملالتقديرالعلاقاتالدعمالاستقلال
كيفية التأهل

أخصائي جودة البيانات: كيف تتأهل وأين تدرس

ما يتطلبه الأمر عادةً للتأهل: المستوى التعليمي، حيث تعتبر مهنة منظمة، ومكان الدراسة.

التقدم الوظيفي

مسارات النمو والأدوار المماثلة

استكشف مسارات التقدم المهني النموذجية والمهارات المجاورة والأدوار المماثلة للتخطيط لانتقالك المهني القادم.

للمؤسسات

بيانات هذه الصفحة، في خدمة طلابكم وعملائكم وموظفيكم.

الأسئلة الشائعة

الأسئلة المتداولة

ما هي المهارات الأساسية المطلوبة لأخصائي جودة البيانات؟
تشمل المهارات الأساسية: فهم قوي لقواعد البيانات، والقدرة على تحليل البيانات وتحديد الأنماط، ومعرفة جيدة بأدوات جودة البيانات، ومهارات التواصل الممتازة، والقدرة على العمل بشكل مستقل وكجزء من فريق.
كيف يساهم أخصائي جودة البيانات في نجاح المؤسسة؟
من خلال ضمان دقة البيانات، يساعد أخصائي جودة البيانات في اتخاذ قرارات مستنيرة، وتحسين الكفاءة التشغيلية، وتقليل المخاطر، وتعزيز الثقة في البيانات المستخدمة في العمليات التجارية.
ما هو المسار الوظيفي النموذجي لأخصائي جودة البيانات؟
عادةً ما يبدأ أخصائيو جودة البيانات كمحللي بيانات أو مهندسي بيانات، ثم يتطورون إلى أدوار متخصصة في جودة البيانات. مع الخبرة، يمكنهم تولي أدوار قيادية في إدارة جودة البيانات أو استراتيجيات البيانات.
أخصائي جودة البيانات / أخصائية جودة البيانات — كم الأجر في الولايات المتحدة؟
١٣٥٬٩٨٠ دولار سنويًا عند الوسيط، حتى ٢٠٢٥-٠٥. تتراوح وسطاء الولايات بين ٩٥٬٦٢٠ و١٧٠٬١٦٠ دولار. المصدر: مكتب إحصاءات العمل الأمريكي. الرقم يخص الولايات المتحدة وليس توقعًا لأوروبا.

المصادر: ESCO O*NET ELA/EURES Cedefop BLS ILO ISCO-08 (CC BY ٤٫٠) تم تحديث البيانات في ٣ أكتوبر ٢٠٢٦ حول بياناتنا