Професионален профил

Изследовател на данни/изследователка на данни

Снимка

Изследователите на данни намират и тълкуват богати източници на данни, управляват големи количества данни, обединяват източници на данни, осигуряват съгласуваност на наборите от данни и създават визуализации за подпомагане на разбирането на данните. Те изграждат математически модели като използват данни, представят и съобщават констатациите и откритията за данни на специалисти и учени от техния екип и, ако е необходимо, на неспециализирана аудитория, и препоръчват начини за прилагане на данните.

Пазар на труда
Недостиг в България и 8 други страни
ELA/EURES 2025
Индустрия
Информационни технологии
образование
Бакалавърска степен
34%
Устойчивост Резултат · 2026 (По-високото е по-добро)
Бакалавърска степен 58% AI въздействие · 2026
Пазар на труда

Къде се търси тази професия

Отчетени недостиг и излишък на работна сила, по години. Публикува се за професионални групи, а не за отделни длъжности.

Числата обхващат Специалисти по информационни и комуникационни технологии — 75 професии, включително тази.

10 от 14 с недостиг2025И 30-те растат3.7Mместа до 2035

Недостиг: Австрия, Белгия, България, Ирландия и още 6.

Най-продължителен недостиг: Австрия, 3 години.

Изберете територия на картата, за да видите нейните данни.

За този източник›

Източник: ELA/EURES, недостиг и излишък на работна сила. Данните се публикуват на ниво професионална група и обхващат Европа. Изданията се различават по устройството на приложението и по обхванатите държави, така че разлика между годините не винаги означава, че пазарът на труда се е променил. Държавите в сиво не са отчетени, което не е същото като равновесие.

Какво означават тези думи

Четирите неща, за които се отчитат данни в този раздел

Отчетено търсене
Отчетено търсене: Дали работодателите съобщават, че имат нужда от хора за тази професия — оценка, публикувана от национален орган или орган на ЕС, а не брой.
В каква посока върви
В каква посока върви заетостта по тази професия през следващите години според официална прогноза.
Свободни места
Свободни места: Приблизително колко свободни места се откриват — в резултат от растежа и от хората, които напускат професията.
Обичайна заплата
Обичайна заплата: Какво обикновено получават хората по тази професия там, където източникът публикува такива данни. Празното поле не означава, че трудът е неплатен, а че никой не публикува данни за това място.

Дадена мярка се пропуска, когато никой не публикува данни за това място, вместо да се показва като нула.

Към коя посока клони пазарът за вас

Във ваша полза
Свободните места са повече от търсещите — работодателите се конкурират за кандидати.
Балансирано
Свободните места и търсещите са приблизително поравно.
Конкурентно
Търсещите са повече от свободните места — очаквайте конкуренция.
Противоречиви данни
Източниците се разминават или в една част има недостиг, а в друга излишък от същата професионална група.

Всеки източник води до една от тези четири оценки, така че има единен набор от понятия, които трябва да познавате. Различават се доказателствата зад всяка оценка, посочени под нея — измерено съотношение между показателя Свободни места и броя на търсещите работа или оценка, публикувана от национален орган.

Как тази професия се сравнява с другите професии в същата държава

Силно
Сред най-силните в that country
Добро
По-силна от повечето професии в that country
Смесено
Приблизително обичайна за that country
Слабо
По-слаба от повечето професии в that country

Това е ранг в рамките на една държава, а не оценка, която може да се пренася през граници — регистрите, на които се основават данните за две държави, обхващат различни хора, така че едно и също число означава различни неща във всяка от тях. Затова дадена професия може да е сред най-силните в една държава и въпреки това да се показва като Конкурентно: тя води в пазар, който като цяло е наситен.

Откъде идват тези данни

Всяка стойност е публикувана от национална статистическа служба, публична служба по заетостта или орган на ЕС, а на всяка карта са посочени източникът и периодът, който тя обхваща. На някои места данните се отчитат ежемесечно, а на други се оценяват веднъж или два пъти годишно, така че две места на една и съща карта може да описват различни моменти — датата винаги е посочена.

Нищо от това не предсказва шансовете на отделен човек. То описва пазара.

Отчетено търсене · Обичайна заплата · В каква посока върви (България, Германия, Гърция, Испания, Румъния, Нидерландия)
Отчетено търсене · Обичайна заплата · В каква посока върви
Отчетено търсене Обичайна заплата В каква посока върви
България Отчетен недостиг ELA/EURES 2025 * — +59,7% 2023–2035 · Cedefop 2026 *
Германия Отчетен недостиг ELA/EURES 2024 * — +15,6% 2023–2035 · Cedefop 2026 *
Гърция Отчетен излишък ELA/EURES 2025 * — +44,7% 2023–2035 · Cedefop 2026 *
Испания Не е отчетено — +19,5% 2023–2035 · Cedefop 2026 *
Румъния Отчетен недостиг ELA/EURES 2025 * — +177,2% 2023–2035 · Cedefop 2026 *
Нидерландия Отчетен недостиг ELA/EURES 2025 * — +32% 2023–2035 · Cedefop 2026 *

* Публикува се за професионални групи, а не за отделни длъжности.

Консултирате ли студенти, клиенти или служители за кариерното им развитие? Използвайте тези данни за тази длъжност във вашата организация.

NexFuture™

Бъдещо перспектива за изследовател на данни/изследователка на данни

The outlook for изследовател на данни/изследователка на данни reflects a balanced mix of automation exposure and durable, human-led work.

Как се изчисляват тези резултати?

Индексът на устойчивост (0–100) оценява доколко структурно е защитена тази длъжност от автоматизация и AI прекъсване, въз основа на анализ на ниво задачи. По-високите резултати означават повече задачи, изискващи човешко преценяване. AI въздействието показва прогнозния процент от работните часове, на които текущите AI възможности биха могли да влияят. Тези показатели са базирани на модел, а не прогнози за индивидуалната сигурност на работното място.

Играйте бъдещето
Как може да се промени изследовател на данни/изследователка на данни с нарастването на приемането на AI?

Няколко области на задачите може да се изместят към работни потоци, подпомагани от AI, така че преквалификацията става по-важна.

Очаква се значителна трансформация на ниво задачи след 11 години (около 2037 г.) при избрания сценарий „Очаквано“.
~30%
Устойчивост
Риск от автоматизацията
EXP~60%
Човешки край
MOAT~35%

Илюстративен сценарий въз основа на автоматизируемостта на задачите — не е прогноза. Стойностите се закръгляват, колкото по-напред гледате.

2026
2032
2042
Скорост на приемане на AI:

Оценка, базирана на модел. Използвайте го като сигнал за планиране, а не като гаранция.

Как AI може да промени тази роля

Детерминистична, базирана на модел интерпретация на настоящите ролеви сигнали — не е гаранция за заместване.

34% Човешка собственост

Какво още зависи от хората

  • взаимодейства професионално в научноизследователска и професионална среда
  • оценяване на научноизследователски дейности
  • управление на права върху интелектуална собственост
Човешкото предимство За да останете впереди в тази роля, фокусирайте се на език за описание на търсене на мрежови ресурси и езици за запитвания. Тези човекоцентрични умения са най-трудните за ИИ да репликира в следващите 20 години.
27% ас

Къде AI може да стане втори пилот

  • управляване на отворени публикации
  • демонстриране на експертиза в конкретна дисциплина
  • управление на откриваеми, достъпни, оперативно съвместими и повторно използваеми данни
58% Автоматизирайте

Задачи, които са най-изложени на автоматизация

  • боравене с извадки от данни
  • събиране на ИКТ данни
  • обобщаване на информация
Подробен анализ

Жизнени показатели и AI вектори

Вектори на експозиция на AI

0-100%
AI / машинно обучение 27%

Експозиция към анализ, поддържан от ИИ, разпознаване на модели и задачи за прогнозна моделиране

Генеративен AI 9%

Експозиция към генериране на съдържание, креативно увеличаване и инструменти за големи езикови модели

Когнитивен софтуер 1%

Експозиция към автоматизация на работния поток, софтуер за поддръжка на решения и дигитализация на процесите

Роботизирана и физическа автоматизация 0%

Експозиция към физическа автоматизация, роботика и сензорно управляван преместване на задачи

Технически детайли
Методика: NexFuture v3.0 Източници: O*NET® 30.3, ESCO v1.2.1 Актуализиран: 10.2026 г.

NexFuture v3.0 оценява изложеността на автоматизация директно от основните групи умения на ESCO, претеглена по маса на уменията и калибрирана спрямо експертни опорни точки. Оценките са вероятностни приближения, не гаранции. Вижте Бялата книга за методологията на NexFuture за пълни подробности.

Измерва изложеността на автоматизация. Не измерва заплащане, търсене или колко работни места има близо до вас.

Ден в живота

Какво обикновено правят хората в тази роля

Информационни технологии

Ден в живота

Типичен ден като изследовател на данни/изследователка на данни

09
09:00 · сутрин
изграждане на системи за препоръчване
Разработва системи за препоръчване въз основа на големи набори от данни, като използват езици за програмиране или компютърни инструменти за създаване на подгрупа на система за филтриране на информация, която има за цел да прогнозира рейтинга или предпочитанията, които даден потребител дава на нещо.
10
10:30 · Средно утро
разработване на приложения за обработване на данни
Създава персонализиран софтуер за обработка на данни, като избира и използва съответния език за компютърно програмиране, за да може дадена ИКТ система да произведе желаната изходяща информация въз основа на очакваната входяща информация.
12
12:00 · Обяд
нормализиране на данни
Редуцира данните до тяхната точна основна форма (нормални форми), за да се постигнат резултати като свеждане на зависимостта до минимум, премахване на съкращенията, повишаване на съгласуваността.
14
14:00 · Следобед
проектиране на схема за база данни
Изготвя проект за система от бази данни, като спазва правилата на релационната система за управление на бази данни (RDBMS); целта е създаване на логически подредена група обекти, например таблици, колони и процеси.
15
15:30 · Късен следобед
разработване на софтуер с отворен код
Произвежда и работи със софтуер с отворен код. Познава основните модели, лицензионни схеми и практики за кодиране в областта на отворения код, които обикновено се използват при производството на софтуер с отворен код.
17
17:00 · Обобщение
управление на права върху интелектуална собственост
Занимава се с правата, залегнали в частното право, с които се осигурява защитата на интелектуалните продукти от неправомерни нарушения.

Редът на задачите е илюстративен. Отделните дни варират.

Умения и знания

Какво ви е нужно за тази работа

Уменията, знанията и инструментите, които тази роля изисква — както и чертите и наградите, които идват с нея.

Основни умения
провеждане на академични или пазарни проучвания
  • управление на откриваеми, достъпни, оперативно съвместими и повторно използваеми данни

    Създава, описва, съхранява, опазва и използва (повторно) научни данни съгласно принципите FAIR (откриваемост, достъпност, оперативна съвместимост и повторно използване), като гарантира, че данните следват принципа „открити — доколкото е възможно, и закрити — доколкото е необходимо“.

  • извършване на научноизследователска дейност

    Участва в замисъла или създаването на ново познание чрез формулиране на изследователски въпроси, проучване, усъвършенстване или разработване на концепции, теории, модели, техники, инструменти, софтуер или оперативни методи и чрез използване на научни методи и техники.

  • прилагане на етични принципи и принципи на почтеност в научноизследователската дейност

    Прилага основни етични принципи и законови норми към научните изследвания, включително по отношение на почтеността в научноизследователската дейност. Извършва, преглежда или докладва за научни изследвания, като така предотвратява нарушения, например измислици, фалшификации и плагиатство.

  • насърчаване на отворените иновации в научните изследвания

    Създава интегрирани сътрудничества, в които различни заинтересовани страни създават съвместно иновации със споделена стойност.

  • интегриране на свързаното с пола измерение в изследователската дейност

    Взема предвид през целия изследователски процес биологичните характеристики и променящите се социални и културни характеристики на жените и мъжете (полове).

  • провеждане на изследвания в различни дисциплини

    Работи и използва изследвания и данни, отвъд дисциплинарните и/ или функционални граници.

  • насърчаване на участието на обществеността в научните изследвания

    Работи с обществеността при планирането и провеждането на научни изследвания и разпространението на резултатите от тях.

управление, събиране и съхранение на цифрови данни
  • нормализиране на данни

    Редуцира данните до тяхната точна основна форма (нормални форми), за да се постигнат резултати като свеждане на зависимостта до минимум, премахване на съкращенията, повишаване на съгласуваността.

  • използване на техники за обработване на данни

    Събира, обработва и анализира съответните данни и информация, съхранява и актуализира правилно данните и представя стойностите чрез схеми и статистически диаграми.

  • установяване на процеси за данни

    Използва ИКТ инструменти, за да приложи математически, алгоритмични или други методи за манипулиране на данни с цел създаване на информация.

  • използване на бази данни

    Използва софтуерни инструменти за управление и организиране на данни в структурирана среда, които се състоят от характеристики, таблици и връзки с цел търсене и промяна на съхраняваните данни.

  • извършване на почистване на данни

    Открива и коригира повредени записи от набори данни, внимава дали данните са и остават структурирани според насоките.

  • прилагане на процеси за качество на данните

    Прилага техники за анализ на качеството, валидиране и проверка на данните с цел проверка на целостта на данните.

технически или академични документи
  • съставяне на научни или академични документи и техническа документация

    Съставя и редактиране на научни, академични или технически текстове на различни теми.

  • разпространяване на резултати сред научната общност

    Публично оповестява научни резултати по всички подходящи начини, включително чрез конференции, семинари, колоквиуми и научни публикации.

  • публикуване на академични изследвания

    Провежда академични изследвания в университет или колеж или самостоятелно в своята област на специализация и ги публикува в книги или академични издания, за да допринесе за познанието в областта и да постигне лична академична акредитация.

  • писане на научни публикации

    Представя хипотези, открития и заключения от научните си изследвания в своята област на специализация в професионална публикация.

програмиране на компютърни системи
  • разработване на софтуер с отворен код

    Произвежда и работи със софтуер с отворен код. Познава основните модели, лицензионни схеми и практики за кодиране в областта на отворения код, които обикновено се използват при производството на софтуер с отворен код.

  • изграждане на системи за препоръчване

    Разработва системи за препоръчване въз основа на големи набори от данни, като използват езици за програмиране или компютърни инструменти за създаване на подгрупа на система за филтриране на информация, която има за цел да прогнозира рейтинга или предпочитанията, които даден потребител дава на нещо.

  • разработване на приложения за обработване на данни

    Създава персонализиран софтуер за обработка на данни, като избира и използва съответния език за компютърно програмиране, за да може дадена ИКТ система да произведе желаната изходяща информация въз основа на очакваната входяща информация.

събиране на информация от физически или електронни източници
  • боравене с извадки от данни

    Събиране и подбор на извадка от населението чрез статистическа или друга определена процедура.

  • събиране на ИКТ данни

    Събира данни чрез разработване и прилагане на методи за търсене и вземане на проби.

  • обобщаване на информация

    Чете, интерпретира и обобщава критично нова и сложна информация от различни източници.

управление на информация
  • управляване на изследователски данни

    Изготвя и анализира научни данни, получени чрез качествени и количествени изследователски методи. Съхранява и поддържа данните в научноизследователски бази данни. Съдейства за повторното използване на научни данни и познава принципите за управление на отворени данни.

  • управление на системи за събиране на данни

    Разработва и управлява методи и стратегии, използвани за максимално повишаване на качеството на данните и на статистическата ефективност при събирането на данни, за да се гарантира, че събраните данни са оптимизирани за последваща обработка.

представяне на изследователска или техническа информация
  • предоставяне на визуална презентация на данни

    Създава визуални представяния на данни, например графики или диаграми за по-лесно разбиране.

  • оповестяване на научни открития

    Споделя скорошни констатации и вълнуващи открития в науката с широката общественост, повишава общественото познание, оценка и разбиране за науката, насърчава използването на научни сведения при формирането на мнение.

наблюдение на развитието в областта на експертните познания
  • тълкуване на текущи данни

    Анализира данните, събрани от източници, като пазарни данни, научни документи, изисквания на клиентите и въпросници, които са текущи и актуални с цел оценка на развитието и иновациите в експертни области.

съвместна работа с други лица
  • взаимодейства професионално в научноизследователска и професионална среда

    Демонстрира уважение и колегиалност спрямо други лица. Вслушва се, дава и получава обратна информация и реагира възприемчиво спрямо другите, като упражнява също надзор върху персонала и ръководни способности в професионална среда.

използване на чужди езици
  • владеене на различни езици

    Владее чужди езици, за да може да общува на един или повече чужди езици.

Области на знания & Софтуер и технологии
Области на знания
  • език за описание на търсене на мрежови ресурси

    Езици за запитвания, например SPARQL, които се използват за извличане и обработка на данни, съхранявани във формат RDF (Resource Description Framework).

  • езици за запитвания

    Областта на стандартизирани компютърни езици за извличане на информация от база данни и на документи, съдържащи необходимата информация.

  • извличане на информация

    Техниките и методите, използвани за разкриване и извличане на информация от неструктурирани или полуструктурирани цифрови документи и източници.

  • категоризиране на информация

    Процесът на класифициране на информацията в категории и показване на връзки между данните за някои ясно определени цели.

  • модели на данни

    Техниките и съществуващите системи, използвани за структуриране на елементи от данни и показване на връзките между тях, както и методи за интерпретация на структурите и връзките на данните.

  • онлайн аналитична обработка

    Онлайн инструменти, които анализират, обобщават и представят многоизмерни данни, позволяващи на потребителите интерактивно и избирателно да извличат и да преглеждат данни от конкретни гледни точки.

  • проучване на данни

    Методите за изкуствен интелект, машинно обучение, статистика и бази данни, използвани за извличане на съдържание от даден набор от данни.

  • техники за визуално представяне

    Техники за визуално представяне и интеракция, например хистограми, точкови графики, повърхностни графики, графики тип „дърво“ и графики с паралелни координати, които могат да се използват за представяне на абстрактни и нечислени данни, за да се подсили човешкото разбиране на тази информация.

  • техники за статистическо моделиране

    Подходи за използване на статистически анализ за набора от данни в областта на науката за данните. Има за цел да разработи прогнози за реалността чрез статистически модели и изрични допускания.

Междусекторни умения
  • емпиричен анализ
  • етика на данните
  • инженеринг на данни
Софтуер и технологии
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
Ключови черти, от които се нуждаете
Аналитично мислене Целостност Признание Надеждност Сътрудничество Постижение Постижение/Усилие Разнообразие Адаптивност/Гъвкавост Толерантност към стрес Самоконтрол Независимост Иновация Лидерство Грижа за другите Социална ориентация
Ключови награди, които можете да очаквате
ПостижениеРаботни условияПризнаниеВръзкиПодкрепаНезависимост
Как да се класираме

Изследовател на данни: как да придобиете квалификация и къде да учите

Какво обикновено е необходимо, за да се квалифицирате: ниво на образование, къде е регулирана професия и къде да учите.

Кариерно развитие

Пътища за растеж и подобни роли

Проучете типичните пътища за кариерно развитие, близки умения и подобни роли, за да планирате следващия си преход.

Кариерен пейзаж

Къде се побира изследовател на данни/изследователка на данни?

Тази роля
изследовател на данни/изследователка на данни Тази роля
Пътища на растеж

Резултати за сходство въз основа на припокриване на умения от данни на ESCO.

За организации

Данните на тази страница работят за вашите ученици, клиенти и служители.

Често задавани въпроси

Често задавани въпроси

Какви умения са необходими, за да бъда успешен изследовател на данни?
Необходими са силни аналитични умения, познания по математика и статистика, владеене на инструменти за анализ на данни (като Python, R, SQL) и опит в създаването на визуализации. Важна е и способността да комуникирате сложни концепции по разбираем начин.
Каква е разликата между изследовател на данни и анализатор на данни?
Изследователите на данни обикновено се фокусират върху по-сложни анализи, изграждане на модели и откриване на нови прозрения, докато анализаторите на данни често се занимават с по-рутинни задачи и отчитане на съществуващи данни. Ролята на изследовател на данни често изисква по-голяма техническа експертиза.
Какви са възможностите за развитие в тази област?
След като придобиете опит, можете да се специализирате в конкретна област (например, машинно обучение, анализ на големи данни) или да поемете лидерска роля в екип за анализ на данни. Възможно е и да се преместите към роли, свързани с управление на данни или бизнес стратегии.
Изследовател На Данни/Изследователка На Данни — колко се плаща в САЩ?
112 590 долара годишно по медиана, към 2025-05. Медианите по щати са между 69 490 и 163 350 долара. Източник: US Bureau of Labor Statistics. Числото се отнася за Съединените щати и не е прогноза за Европа.

Източници: ESCO O*NET ELA/EURES Cedefop BLS Данните са актуализирани на 3 октомври 2026 г. За нашите данни