ذكاء مهني

محلل البيانات / محللة البيانات

لمحة سريعة

يقوم محللو البيانات باستيراد أو فحص أو تنظيف أو تحويل أو التحقق من صحة أو صنع نماذج أو تفسير مجموعات البيانات فيما يتعلق بأهداف الشركة التجارية. إذ إنهم يضمنون أن مصادر البيانات ومستودعات البيانات توفر بيانات متسقة وموثوقة. ويستخدم محللو البيانات خوارزميات مختلفة وأدوات تكنولوجيا المعلومات حسب الطلب من خلال الموقف والبيانات الحالية. وقد يقومون بإعداد تقارير في شكل صور مرئية مثل الرسوم البيانية ولوحات التحكم.

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 ١٤ بها نقص٢٠٢٥جميع الـ٣٠ في نمو٣٫٧Mوظائف حتى ٢٠٣٥

نقص: أيرلندا, التشيك, السويد, النمسا و٦ أخرى.

أطول نقص: النمسا، ٣ 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 ٢٠٢٤ * — +١٥٫٦% ٢٠٢٣–٢٠٣٥ · Cedefop ٢٠٢٦ *
السويد أُبلغ عن نقص ELA/EURES ٢٠٢٥ * — +٤٥٫١% ٢٠٢٣–٢٠٣٥ · Cedefop ٢٠٢٦ *
فرنسا لم يُبلَّغ عنه — +٣٤٫٨% ٢٠٢٣–٢٠٣٥ · Cedefop ٢٠٢٦ *
هولندا أُبلغ عن نقص ELA/EURES ٢٠٢٥ * — +٣٢% ٢٠٢٣–٢٠٣٥ · Cedefop ٢٠٢٦ *
بلجيكا أُبلغ عن نقص وفائض ELA/EURES ٢٠٢٥ * — +٣٧٫٥% ٢٠٢٣–٢٠٣٥ · Cedefop ٢٠٢٦ *
النمسا أُبلغ عن نقص 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 محلل البيانات / محللة البيانات

The outlook for محلل البيانات / محللة 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 محلل البيانات / محللة 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 ٩ سنوات (حوالي ٢٠٣٥) 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
٢٠٣١
٢٠٤٠
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

  • تحديد معايير جودة البيانات
الميزة البشرية للبقاء في الطليعة في هذا الدور، ركز على استخراج البيانات و استخراج المعلومات. هذه المهارات التي تركز على الإنسان هي الأصعب للذكاء الاصطناعي في النسخ المتماثل في العشرين سنة القادمة.
٣٦% مساعدة

حيث قد يصبح الذكاء الاصطناعي مساعد طيار

  • تطبيق تقنيات التحليل الإحصائي
  • تحليل البيانات الضخمة
  • شرح البيانات الحالية
٧٠% أتمتة

المهام الأكثر عرضة للأتمتة

  • التعامل مع عينات البيانات
  • جمع بيانات تكنولوجيا المعلومات والاتصالات
  • اجراء عمليات الحسابات الرياضية التحليلية
تحليل مفصل

المؤشرات الحيوية ونواقل الذكاء الاصطناعي

ناقلات التعرض لمنظمة العفو الدولية

٠-١٠٠%
الذكاء الاصطناعي / التعلم الآلي ٣٦%

التعرض للتحليل بمساعدة الذكاء الاصطناعي والتعرف على الأنماط ومهام النمذجة التنبؤية

الذكاء الاصطناعي التوليدي ٤%

التعرض لتوليد المحتوى والتعزيز الإبداعي وأدوات نماذج اللغات الكبيرة

البرمجيات المعرفية ٣%

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 محلل البيانات / محللة البيانات

٠٩
٠٩:٠٠ · صباح
إجراء استخراج البيانات
استكشاف قواعد البيانات الكبيرة للكشف عن الأنماط باستخدام الإحصائيات، وأنظمة قواعد البيانات أو الذكاء الاصطناعي وتقديم المعلومات بطريقة مفهومة.
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
انشاء معالجة بيانات
استخدام أدوات تكنولوجيا المعلومات والاتصالات لتطبيق العمليات الرياضية أو الخوارزمية أو عمليات معالجة البيانات الأخرى لتوفير معلومات.
١٤
١٤:٠٠ · بعد الظهر
تحديد معايير جودة البيانات
تحديد معايير قياس جودة البيانات لأغراض تجارية مثل أوجه التضارب ومواطن النقص وقابلية تحقيق الأغراض التجارية ودقتها.
١٥
١٥:٣٠ · في وقت متأخر بعد الظهر
جعل البيانات تبدو طبيعية
تقليص البيانات إلى شكلها الجوهري الدقيق (أشكالها الطبيعية) لتحقيق نتائج مثل تقليل التبعية والقضاء على الحشو وزيادة الترابط.
١٧
١٧:٠٠ · الختام
دمج بيانات تكنولوجيا المعلومات والاتصالات
جمع البيانات من المصادر لتقديم رؤية موحَّدة لمجموعة البيانات هذه.

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 استخراج البيانات

    استكشاف قواعد البيانات الكبيرة للكشف عن الأنماط باستخدام الإحصائيات، وأنظمة قواعد البيانات أو الذكاء الاصطناعي وتقديم المعلومات بطريقة مفهومة.

  • استخدام قواعد البيانات

    استخدام أدوات البرامج لإدارة البيانات وتنظيمها في بيئة منظَّمة تتكون من سمات، وجداول، وعلاقات من أجل الاستعلام عن البينات المخزنة وتعديلها.

  • دمج بيانات تكنولوجيا المعلومات والاتصالات

    جمع البيانات من المصادر لتقديم رؤية موحَّدة لمجموعة البيانات هذه.

  • 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.

تحليل المعلومات والبيانات وتقييمها
  • تطبيق تقنيات التحليل الإحصائي

    استخدام النماذج (الإحصائيات الوصفية أو الاستنتاجية) والتقنيات (التنقيب عن البيانات وتعلم الآلة) للتحليل الإحصائي وأدوات تكنولوجيا المعلومات والاتصالات لتحليل البيانات، وكشف الارتباطات وتوقعات الاتجاهات.

  • تحليل البيانات الضخمة

    جمع وتقييم البيانات الرقمية بكميات كبيرة وخصوصًا بغرض تحديد الأنماط بين البيانات.

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.

  • جمع بيانات تكنولوجيا المعلومات والاتصالات

    جمع البيانات عن طريق تصميم وتطبيق أساليب البحث وانتقاء العينات.

رصد التطوّرات في مجال الاختصاص
  • شرح البيانات الحالية

    تحليل البيانات التي يتم جمعها من مصادر؛ مثل بيانات السوق والنشرات العلمية ومتطلبات العملاء والاستبيانات، والتي تُعَد جديدة ومحدَّثة، لتقييم التطور والابتكار في مجالات الخبرة.

إجراء الحسابات
  • اجراء عمليات الحسابات الرياضية التحليلية

    تطبيق الطرق الرياضية واستخدام تقنيات الحساب للقيام بالتحليلات والوصول إلى حلول لمشكلات معينة.

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 المعلومات
  • 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.

مجالات المعرفة & البرمجيات والتقنيات
مجالات المعرفة
  • استخراج البيانات

    أساليب الذكاء الاصطناعي، والتعلم الآلي والإحصاءات وقواعد البيانات المستخدمة لاستخراج المحتوى من مجموعة بيانات.

  • استخراج المعلومات

    التقنيات والأساليب المستخدمة للحصول على المعلومات واستخراجها من الوثائق والمصادر الرقمية غير المهيكلة أو شبه الهيكلية.

  • التحليلات التجارية

    مجالات الاختصاص والتقنيات لحل المسائل الناجمة عن الأعمال من خلال استخدام الأساليب الكمية مثل تحليل البيانات والنماذج الإحصائية.

  • أنواع الوثائق

    خصائص أنواع الوثائق الداخلية والخارجية المتوافقة مع دورة حياة المنتج وأنواع المحتوى الخاصة به.

  • بيانات غير منظمة

    البيانات غير المنظمة بطريقة محددة مسبقًا أو التي لا تحتوي على نموذج بيانات محدد مسبقًا ويصعب فهمها وإيجاد أنماط لها دون استخدام تقنيات مثل استخراج البيانات.

  • تصنيف المعلومات

    عملية تصنيف المعلومات إلى فئات وإظهار العلاقات بين البيانات لبعض الأغراض المحددة بوضوح.

  • 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.

  • سرية المعلومات

    الآليات والأنظمة التي تسمح بمراقبة الوصول الانتقائي وضمان وصول الأطراف المصرح لها (الأشخاص والعمليات والنظم والأجهزة) إلى البيانات، ومدى الامتثال للمعلومات السرية ومخاطر عدم الامتثال.

  • 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.

  • نماذج البيانات

    التقنيات والنظم القائمة المستخدمة لتكوين عناصر البيانات وتوضيح العلاقات بينها والطرق المستخدمة لتفسير هياكل البيانات والعلاقات بينها.

البرمجيات والتقنيات
Structured query language SQLSASPythonRMicrosoft SQL ServerThe MathWorks MATLABIBM SPSS StatisticsC++TableauOracle JavaJavaScriptTeradata DatabaseCAtlassian JIRAPerlAmazon Web Services AWS softwareMicrosoft Azure softwareC#Atlassian ConfluenceApache HadoopGitSplunk EnterpriseApache HiveGitHubApache CassandraRubyNoSQLAmazon RedshiftPostgreSQLElasticsearchMongoDBApache KafkaGoDockerJavaScript Object Notation JSONAmazon Elastic Compute Cloud EC2Microsoft Power BIScalaApache SparkJenkins CI
السمات الرئيسية التي تحتاجها
التفكير التحليلي التقدير الإنجاز التنوع التعاون الاعتمادية التكيف/المرونة الإنجاز/الجهد النزاهة الابتكار تحمل الضغط الاستقلال القيادة السيطرة الذاتية الاهتمام بالآخرين التوجه الاجتماعي
المكافآت الرئيسية التي يمكنك توقعها
الإنجازظروف العملالتقديرالعلاقاتالدعمالاستقلال
كيفية التأهل

محلل البيانات: كيف تتأهل وأين تدرس

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

مستوى التعليم النموذجي

درجة البكالوريوس أو ما يعادلها

أين تدرس

٢٬٠٣٩ برنامجًا في دولٍ يبلغ عددها ٣٠ تعلّم المهارات الأساسية لهذه المهنة. وهناك أيضًا ٤٣٦ دورة تدريبية قصيرة، يبني كلٌّ منها مهارة واحدة.

بعض الأمثلة، تُدرَّس بلغة هذه الصفحة:

درجة علم البيانات

المملكة العربية السعودية

مهني علوم البيانات

المملكة العربية السعودية

درجة تحليل بيانات الاعمال

المملكة العربية السعودية

المصادر
  1. ١. Source: Study in Saudi Arabia, Ministry of Education (studyinsaudi.sa).
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 التي يحتاجها محلل البيانات / محللة البيانات للنجاح؟
بالإضافة إلى الفهم الجيد للإحصاء والرياضيات، يتطلب هذا الدور إتقان أدوات تحليل البيانات مثل Microsoft Excel, SQL, Python أو R. كما أن القدرة على التواصل الفعال وتقديم البيانات بشكل واضح وموجز أمر بالغ الأهمية.
ما هي أنواع الصناعات التي تطلب محللي البيانات / محللات البيانات؟
تتطلب العديد من الصناعات، بما في ذلك التمويل، والتسويق، والرعاية الصحية، والتكنولوجيا، محللي بيانات / محللات بيانات. أي صناعة تعتمد على جمع وتحليل البيانات لاتخاذ القرارات تعتبر مجالًا محتملاً.
هل يمكنني العمل كمحلل بيانات / محللة بيانات بشكل مستقل (فريلانس)؟
نعم، يعتبر العمل كمحلل بيانات / محللة بيانات بشكل مستقل خيارًا شائعًا، خاصةً مع تزايد الطلب على خدمات تحليل البيانات. غالبًا ما يتم توظيف محللي البيانات / محللات البيانات في وظائف دائمة، إلا أن هناك أيضًا فرصًا متزايدة للعمل الحر.
محلل البيانات / محللة البيانات — كم الأجر في الولايات المتحدة؟
١١٢٬٥٩٠ دولار سنويًا عند الوسيط، حتى ٢٠٢٥-٠٥. تتراوح وسطاء الولايات بين ٦٩٬٤٩٠ و١٦٣٬٣٥٠ 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