Profesní přehled

Bioinformatik/bioinformatička

Snímek

Bioinformatici analyzují biologické procesy pomocí počítačových programů. Udržují nebo vytváří databáze obsahující biologické informace. Bioinformatici shromažďují a analyzují biologické údaje a mohou rovněž pomáhat vědcům z různých oborů, mimo jiné biotechnologie a farmacie. Provádějí vědecký výzkum a statistické analýzy a podávají zprávy o svých zjištěních. Bioinformatici mohou rovněž shromažďovat vzorky DNA, objevovat datové vzorce a provádět genetický výzkum.

Trh práce
Více uchazečů než míst v zemi Česko a 5 dalších zemí
ELA/EURES 2025
Průmysl
Digitální technologie
Vzdělávání
Bakalářský stupeň
40%
Odolnost Skóre · 2026 (Čím vyšší, tím lepší)
Bakalářský stupeň 50% Expozice AI · 2026
Trh práce

Kde je toto povolání žádané

Nahlášený nedostatek a přebytek pracovních sil, podle roku. Zveřejňuje se pro skupiny povolání, nikoli pro jednotlivé pracovní pozice.

Čísla se týkají skupiny Specialisté v oblasti vědy a techniky — 274 povolání včetně tohoto.

3 z 9 s nedostatkem202529 z 30 roste3.9Mvolná místa do roku 2035

Nedostatek: Irsko, Itálie, Slovinsko.

Nejdéle trvající nedostatek: Irsko, 3 roky.

Vyberte území na mapě a zobrazí se jeho čísla.

O tomto zdroji›

Zdroj: ELA/EURES, nedostatek a přebytek pracovních sil. Údaje se zveřejňují na úrovni skupiny povolání a pokrývají Evropu. Vydání se liší uspořádáním přílohy i rozsahem zemí, takže rozdíl mezi roky neznamená vždy, že se trh práce změnil. Země v šedé nebyly nahlášeny, což není totéž jako být v rovnováze.

Co tato slova znamenají

Čtyři věci, které tato část uvádí

Nahlášená poptávka
Nahlášená poptávka vyjadřuje, zda zaměstnavatelé uvádějí, že pro tuto práci potřebují lidi — jde o posouzení zveřejněné národním orgánem nebo orgánem EU, nikoli o počet.
Kterým směrem míří
Kterým směrem míří vyjadřuje, kterým směrem se podle oficiální prognózy v příštích letech pravděpodobně vydá zaměstnanost v této práci.
Volná místa
Volná místa přibližně ukazují, kolik pracovních míst vzniká v důsledku růstu a odchodů lidí z této práce.
Obvyklá odměna
Obvyklá odměna vyjadřuje, kolik lidé v této práci obvykle vydělávají, pokud to zdroj zveřejňuje. Prázdné pole neznamená, že je práce neplacená; znamená, že pro dané místo tuto hodnotu nikdo nezveřejňuje.

Údaj se neuvádí, pokud ho pro dané místo nikdo nezveřejňuje, místo aby se zobrazila nula.

Kterým směrem se trh přiklání ve váš prospěch

Ve váš prospěch
Volných míst je více než uchazečů — zaměstnavatelé o kandidáty soutěží.
Vyrovnané
Volná místa a uchazeči jsou zhruba v rovnováze.
Konkurenční
Uchazečů je více než volných míst — počítejte s konkurencí.
Rozporuplné údaje
Zdroje se neshodují, nebo v téže skupině povolání je někde nedostatek a jinde přebytek.

Každý zdroj vede k jednomu ze čtyř označení: Ve váš prospěch, Vyrovnané, Konkurenční nebo Rozporuplné údaje, takže se stačí naučit jediný soubor označení. Liší se podklady, které jsou uvedeny pod každým označením — jde buď o změřený poměr volných míst k uchazečům o zaměstnání, nebo o posouzení zveřejněné národním orgánem.

Jak si tato práce vede ve srovnání s jinými pracemi ve stejné zemi

Silná
Mezi nejsilnějšími v zemi that country
Dobrá
Silnější než většina povolání v zemi that country
Smíšená
Zhruba obvyklá pro zemi that country
Slabá
Slabší než většina povolání v zemi that country

Jde o pořadí v rámci jedné země, nikoli o skóre, které lze přenášet přes hranice — evidence za dvě země zahrnuje různé lidi, takže stejné číslo znamená v každé zemi něco jiného. Proto také může práce patřit v zemi do kategorie Silná a přesto se zobrazovat jako Konkurenční: vede v trhu, který je celkově přeplněný.

Odkud tyto údaje pocházejí

Každý údaj zveřejňuje národní statistický úřad, veřejná služba zaměstnanosti nebo orgán EU a každá karta uvádí jeho zdroj i období, které pokrývá. Údaje za některá místa se shromažďují měsíčně, jinde se vyhodnocují jednou nebo dvakrát ročně, takže dvě místa na stejné mapě mohou popisovat různé okamžiky — datum je vždy uvedeno.

Nic z toho nepředpovídá šance jednoho člověka. Popisuje to trh.

Nahlášená poptávka · Obvyklá odměna · Kterým směrem míří (Česko, Slovensko, Německo, Rakousko, Polsko, Nizozemsko)
Nahlášená poptávka · Obvyklá odměna · Kterým směrem míří
Nahlášená poptávka Obvyklá odměna Kterým směrem míří
Česko Nahlášen přebytek ELA/EURES 2025 * — +50,3% 2023–2035 · Cedefop 2026 *
Slovensko Nenahlášeno — +24,3% 2023–2035 · Cedefop 2026 *
Německo Nahlášen přebytek ELA/EURES 2025 * — +2,6% 2023–2035 · Cedefop 2026 *
Rakousko Nahlášen přebytek ELA/EURES 2025 * — +40,1% 2023–2035 · Cedefop 2026 *
Polsko Nenahlášeno — +22,1% 2023–2035 · Cedefop 2026 *
Nizozemsko Nenahlášeno — +28,8% 2023–2035 · Cedefop 2026 *

* Zveřejňuje se pro skupiny povolání, nikoli pro jednotlivé pracovní pozice.

Poskytujete kariérní poradenství studentům, klientům nebo zaměstnancům? Využijte tato data o povolání ve své organizaci.

NexFuture™

Budoucí perspektiva pro bioinformatik/bioinformatička

The outlook for bioinformatik/bioinformatička reflects a balanced mix of automation exposure and durable, human-led work.

Jak se tyto výsledky počítají?

Index odolnosti (0–100) odhaduje, jak strukturálně chráněno je toto povolání před automatizací a narušením AI na základě analýzy na úrovni úkolů. Vyšší skóre znamená více úkolů náročných na lidský úsudek. Expozice AI ukazuje odhadované procento pracovních hodin, které by mohly být ovlivněny současnými možnostmi AI. Jedná se o strukturální ukazatele odvozené z modelu, nikoli předpovědi individuální jistoty zaměstnání.

Hrajte na budoucnost
Jak by se mohlo bioinformatik/bioinformatička změnit s rostoucím zaváděním umělé inteligence?

Tato role se bude pravděpodobně postupně měnit, AI bude podporovat vybrané úkoly, spíše než nahrazovat celé povolání.

Významná transformace na úrovni úkolů se odhaduje za 12 let (kolem roku 2038) v rámci vybraného scénáře „Očekávané“.
~35%
Odolnost
Riziko automatizace
EXP~55%
Lidská hrana
MOAT~40%

Ilustrativní scénář založený na automatizovatelnosti úkolů — nikoli předpověď. Hodnoty se zaokrouhlují, čím dále do budoucna se díváte.

2026
2033
2043
Rychlost přijetí AI:

Odhad založený na modelu. Použijte jej jako plánovací signál, nikoli jako záruku.

Jak může AI změnit tuto roli

Deterministická, na modelu založená interpretace signálů aktuální role – není zárukou nahrazení.

40% Vlastněno lidmi

Co ještě záleží na lidech

  • pomáhat při vědeckém výzkumu
  • udržovat profesní kontakty ve výzkumu a v profesním prostředí
  • hodnotit činnosti výzkumu
Lidská výhoda Aby jste zůstali vpředu v této roli, zaměřte se na genomika a počítačové vybavení. Tyto dovednosti zaměřené na člověka jsou nejobtížněji replikovatelné pro AI v příštích 20 let.
23% Asistujte

Kde se AI může stát druhým pilotem

  • analyzovat vědecké poznatky
  • použít metodu statistické analýzy
  • spravovat veřejně přístupné publikace
50% automatizovat

Úkoly nejvíce vystavené automatizaci

  • shromažďovat biologické údaje
  • syntetizovat informace
  • shromažďovat data
Podrobná analýza

Životní funkce a AI vektory

vektory expozice AI

0-100%
AI / strojové učení 23%

Expozice vůči analýze podporované AI, rozpoznávání vzorů a úlohám prediktivního modelování

Generativní AI 8%

Expozice vůči generování obsahu, kreativnímu zvýšení a nástrojům velkých jazykových modelů

Robotická a fyzikální automatizace 1%

Expozice vůči fyzické automatizaci, robotice a senzorem řízenému posunu úloh

Kognitivní software 1%

Expozice vůči automatizaci pracovního toku, softwaru na podporu rozhodování a digitalizaci procesů

Technické detaily
Metodologie: NexFuture v3.0 Zdroje: O*NET® 30.3, ESCO v1.2.1 Aktualizováno: říjen 2026

NexFuture v3.0 odhaduje expozici automatizaci přímo ze základních skupin dovedností ESCO, vážených podle objemu dovedností a kalibrovaných podle expertních kotev. Skóre jsou pravděpodobnostní odhady, nikoli záruky. Úplné podrobnosti naleznete v metodickém dokumentu NexFuture.

Měří vystavení automatizaci. Neměří mzdu, poptávku ani počet pracovních míst ve vašem okolí.

Den v životě

Co lidé v této roli obvykle dělají

Digitální technologie

Den v životě

Typický den jako bioinformatik/bioinformatička

09
09:00 · ráno
spravovat práva duševního vlastnictví
Zabývat se soukromými právy na ochranu duševního vlastnictví proti jeho nezákonnému porušování.
10
10:30 · Dopoledne
vyvinout software s otevřeným zdrojovým kódem
Vytvořit a provozovat software s otevřeným zdrojovým kódem. Znát hlavní modely softwaru s otevřeným zdrojovým kódem, režimy licencí a postupy kódování, které se běžně používají při tvorbě softwaru s otevřeným zdrojovým kódem.
12
12:00 · poledne
analyzovat vědecké poznatky
Shromažďovat a analyzovat vědecké údaje, které jsou výsledkem výzkumu. Interpretovat tyto údaje podle určitých norem a hledisek, aby bylo možné se k nim vyjádřit.
14
14:00 · odpoledne
hodnotit činnosti výzkumu
Hodnotit pokrok, dopad a výsledky výzkumu výzkumných pracovníků.
15
15:30 · Pozdě odpoledne
hovořit různými jazyky
Ovládat cizí jazyky a být schopen komunikovat v jednom nebo více cizích jazycích.
17
17:00 · Zábal
interpretovat aktuální data
Analyzovat údaje získané ze zdrojů, jako jsou údaje o trhu, vědecké dokumenty, požadavky zákazníků a dotazníky, které jsou aktuální s cílem posoudit vývoj a inovace v oblasti odborných znalostí.

Pořadí úkolů je ilustrativní. Jednotlivé dny se liší.

Dovednosti a znalosti

Co potřebujete k této práci

Dovednosti, znalosti a nástroje, které tato role vyžaduje — a rysy a přínosy, které s ní souvisejí.

Základní dovednosti
provádět akademický výzkum nebo průzkum trhu
  • podpořit otevřené inovace ve výzkumu

    Podporovat integrovanou spolupráci, kdy různé zúčastněné strany spoluvytvářejí inovace, jež jsou založeny na společných hodnotách.

  • začlenit genderový aspekt do výzkumu

    Zohlednit v rámci celého výzkumného procesu biologické vlastnosti a vyvíjející se sociální a kulturní aspekty žen a mužů (gender).

  • provádět mezioborový výzkum

    Používat výsledky výzkumu a data napříč oborovými a funkčními hranicemi.

  • podpořit zapojení veřejnosti do výzkumu

    Zapojit občany do vědeckých a výzkumných činností a podporovat jejich přínos z hlediska znalostí, stráveného času nebo investovaných prostředků.

  • spravovat nalezitelná, přístupná, interoperabilní a opakovaně použitelná data

    Vytvářet, popisovat, ukládat, uchovávat a (znovu) používat vědecké údaje na základě zásad FAIR (Findable, Accessible, Interoperable, and Reusable - nalezitelnost, přístupnost, interoperabilita a opětovné použití) tak, aby údaje byly co nejotevřenější a podle potřeby uzavřené.

  • provádět vědecký výzkum

    Získat, korigovat nebo zlepšit znalosti o jevech pomocí vědeckých metod a technik na základě empirických nebo měřitelných pozorování.

  • uplatňovat vědecké metody

    Uplatňovat vědecké metody a techniky k vyšetřování fenoménu, a to získáním nových poznatků nebo opravou a integrací předchozích znalostí.

  • provádět kvantitativní výzkum

    Provádět systematické empirické vyšetření pozorovatelných jevů pomocí statistických, matematických nebo počítačových technik.

  • uplatňovat zásady etiky výzkumu a vědecké integrity při výzkumných činnostech

    Uplatňovat základní etické zásady a právní předpisy při vědeckém výzkumu, a to včetně otázek integrity výzkumu. Provádět, přezkoumat nebo nahlásit výzkum a vyhnout se pochybení, jako je vymýšlení údajů, falsifikace a plagiátorství.

psát technické nebo vědecké texty
  • publikovat akademický výzkum

    Provádět ve svém oboru akademický výzkum na vysoké škole nebo samostatně, a publikovat jeho výsledky v knihách nebo akademických časopisech s cílem přispět k oboru a dosáhnout osobního akademického uznání.

  • psát vědecké publikace

    Prezentovat hypotézu, zjištění a závěry vědeckého výzkumu ve své oblasti odbornosti v odborných publikacích.

  • vypracovávat vědecké nebo akademické články a technickou dokumentaci

    Vypracovávat a upravovat vědecké, akademické nebo technické texty týkající se různých témat.

  • šířit výsledky v rámci vědecké obce

    Zveřejnit vědecké výsledky jakýmikoliv vhodnými prostředky, včetně konferencí, seminářů, kolokvií a vědeckých publikací.

shromažďovat informace z fyzických nebo elektronických zdrojů
  • shromažďovat biologické údaje

    Shromažďovat biologické vzorky, zaznamenávat biologické údaje a provádět jejich shrnutí pro použití v technických studiích, vypracovávat plány pro environmentální řízení a biologické přípravky.

  • syntetizovat informace

    Kriticky číst, vykládat a shromažďovat nové a komplexní informace z různých zdrojů.

  • shromažďovat data

    Extrahovat exportovatelná data z více zdrojů.

řídit, získávat a uchovávat digitální data
  • vedení databáze nezávislých pracovníků

    Udržovat databázi nezávislých dodavatelů, která vašim týmům poskytuje dodatečnou podporu a umožňuje výpočet nákladů na vyjednávání.

  • provádět analýzu dat

    Shromažďovat údaje a statistiky k testování a hodnocení za účelem nalezení opakujících se tvrzení a zákonitostí, aby bylo možné odhalit informace užitečné pro rozhodovací proces.

  • používat databáze

    Používat softwarové nástroje pro řízení a organizování dat ve strukturovaném prostředí, které se skládá z atributů, tabulek a vztahů za účelem vyhledávání a úpravy uložených dat.

prezentovat obecné informace
  • prezentovat zprávy

    Předkládat výsledky, statistiky a závěry veřejnosti transparentním a jednoznačným způsobem.

  • řídit znalosti pro ovlivňování politiky

    Ovlivňovat politiku a rozhodování založené na důkazech poskytováním vědeckých podkladů tvůrcům politik a dalším zúčastněným stranám a udržováním profesionálních vztahů s nimi.

spravovat informace
  • spravovat výzkumná data

    Získávat a analyzovat vědecká data prostřednictvím kvalitativních a kvantitativních výzkumných metod. Ukládat data do výzkumných databází a uchovávat je. Podporovat opětovné využívání vědeckých dat a být obeznámen se zásadami správy otevřených dat.

  • spravovat databáze

    Uplatňovat schémata a modely databází, definovat vzájemnou propojenost mezi daty, používat vyhledávací jazyky a systémy řízení databází (DBMS) k vytváření a spravování databází.

poskytovat poradenství ohledně právních, regulačních nebo procesních záležitostí
  • podporovat předávání znalostí

    Podporovat rozsáhlou osvětu o procesech zhodnocení znalostí, jejichž účelem je maximalizovat obousměrný tok technologie, duševního vlastnictví, odborných znalostí a schopností mezi výzkumnou základnou a průmyslem nebo veřejným sektorem.

komunikace, spolupráce a kreativita
  • přemýšlet abstraktně

    Prokázat schopnost používat pojmy a dospět k jejich zobecnění a tato zobecnění chápat, uvádět je do souvislostí nebo je spojovat s jinými věcmi, událostmi nebo zkušenostmi.

působit jako kouč nebo mentor
  • působit jako mentor

    Mentorovat jednotlivce poskytováním emocionální podpory, sdílením zkušeností a poskytováním poradenství jednotlivcům s cílem pomoci jim při jejich osobním rozvoji, jakož i přizpůsobením podpory konkrétním potřebám jednotlivce a uzpůsobením jejich požadavků a očekávání.

vypracovávat vzdělávací programy
  • řídit osobní profesní rozvoj

    Převzít odpovědnost za celoživotní vzdělávání a neustálý profesní rozvoj. Zapojit se do vzdělávání s cílem podpořit a aktualizovat odbornou způsobilost.

Oblasti znalostí & Software a technologie
Oblasti znalostí
  • genomika

    Obor zabývající se studiem celých genomů organismů, jakož i jejich genetickou nebo epigenetickou sekvencí informací. Jeho cílem je poskytnout znalosti o navazujících biologických produktech a o analýze struktury a funkce těchto sekvencí pomocí rekombinantní DNA a bioinformatických přístupů.

  • počítačové vybavení

    Nabízené počítače, počítačové vybavení a software, jejich funkce, vlastnosti a právní a regulační požadavky.

  • systémy řízení databází

    Nástroje pro vytváření, aktualizaci a správu databází, jako jsou Oracle, MySQL a Microsoft SQL Server.

  • výpočetní biologie

    Interdisciplinární vědní obor, který se zaměřuje na využití analýzy dat a teorií ke zkoumání biologických systémů získaných pomocí pokusů.

  • výpočetní chemie

    Obor chemie, který se zaměřuje na řešení složitých chemických problémů pomocí počítačových simulací.

  • webové programování

    Programovací model, který je založen na kombinaci značek (což přidává kontext a strukturu do textu) a jiných kódů pro tvorbu webových stránek, jako je AJAX, javascript a PHP, za účelem provedení vhodných akcí a vizualizace obsahu.

Meziodvětvové dovednosti
  • biologie
  • laboratorní techniky
  • počítačové programování
  • statistika
  • vědecká literatura
  • vědy o živé přírodě
Software a technologie
Structured query language SQLSASPythonRMicrosoft SQL ServerThe MathWorks MATLABIBM SPSS StatisticsSalesforce softwareOracle DatabaseExtensible markup language XMLC++Hypertext markup language HTMLTableauOracle JavaJavaScriptCPerlMicrosoft Visual Basic for Applications VBAPHPAmazon Web Services AWS softwareMicrosoft Azure softwareMySQLC#Microsoft Active Server Pages ASPApache HadoopMicrosoft Visual StudioGitGitHubRubyNoSQLPostgreSQLMicrosoft SQL Server Reporting Services SSRSOracle PL/SQLjQueryDockerJavaScript Object Notation JSONScalaDjangoStataCorp StataRelational database management software
Klíčové vlastnosti, které potřebujete
Uznání Spolupráce Analytické myšlení Úspěch/Snaha Spolehlivost Integrita Úspěch Nezávislost Rozmanitost Inovace Přizpůsobivost/Flexibilita Tolerance ke stresu Vedení Zájem o druhé Sebekontrola Sociální orientace
Klíčové odměny, které můžete očekávat
ÚspěchPracovní podmí…UznáníVztahyPodporaNezávislost
Jak se kvalifikovat

Bioinformatik: jak získat kvalifikaci a kde studovat

Co je obvykle potřeba ke kvalifikaci: úroveň vzdělání, kde se jedná o regulované povolání a kde studovat.

Typická úroveň vzdělání

Bakalářský stupeň

Kde studovat

1 738 studijních programů v 27 zemích nabízí výuku základních dovedností pro toto povolání. Navíc 259 krátkých kurzů, z nichž každý rozvíjí jednu dovednost.

Několik příkladů vyučovaných v jazyce této stránky:

Diplom Statistics and Data Science

Prague University of Economics and Business · Česko

EQF 7 Zdroj 1
Diplom Datová věda

University of Hradec Králové · Česko

EQF 7 Zdroj 1
Zdroje
  1. 1. Source: Study in Czechia, Czech National Agency for International Education and Research (studyin.gov.cz).
Kariérní postup

Cesty růstu a podobné role

Prozkoumejte typické cesty kariérního postupu, související dovednosti a podobné role a naplánujte si další přechod.

Pro organizace

Data na této stránce ve službách vašich studentů, klientů a zaměstnanců.

Běžné otázky

Často kladené otázky

Jaké dovednosti jsou pro bioinformatika/bioinformatičku nejdůležitější?
Kromě silných znalostí biologie a genetiky je nezbytné mít pokročilé znalosti programování (např. Python, R), statistiky a databázových technologií. Důležitá je také schopnost kritického myšlení a efektivní komunikace.
Jaké obory studia jsou nejvhodnější pro kariéru bioinformatika/bioinformatička?
Vhodné jsou studijní obory jako bioinformatika, biomedicínské inženýrství, biologie s důrazem na informatiku, nebo příbuzné obory s kombinací biologie a informatiky. Často se vyžaduje i magisterské nebo doktorské studium.
Jaké jsou typické pracovní podmínky pro bioinformatika/bioinformatičku?
Většina bioinformatiků/bioinformatiček pracuje v laboratořích výzkumných ústavů, univerzit, farmaceutických společností nebo biotechnologických firem. Práce je většinou založena na zaměstnání, s možností občasné spolupráce na projektech na dálku.
Bioinformatik/Bioinformatička — kolik se za to platí ve Spojených státech?
93 330 dolarů ročně v mediánu, k 2025-05. Mediány jednotlivých států se pohybují od 63 290 do 121 680 dolarů. Zdroj: US Bureau of Labor Statistics. Údaj se týká Spojených států a není projekcí pro Evropu.

Zdroje: ESCO O*NET ELA/EURES Cedefop BLS Data aktualizována 3. října 2026 O našich datech