Statistik/statistička
Snímek
Statistici shromažďují kvantitativní informace pocházející z různých oborů, převádějí je do tabulek a zejména je analyzují. Interpretují a analyzují statistické studie v oborech, jako je zdraví, demografie, finance, podnikání atd., a poskytují poradenství na základě vzorců a vypracovaných analýz.
Práce statistik/statističky zahrnuje shromažďování, zpracování a především analýzu kvantitativních dat z různých oblastí, jako je zdravotnictví, demografie, finance a podnikání. Využíváte statistické metody a software k identifikaci vzorců, trendů a závislostí, které následně interpretujete a prezentujete v jasné a srozumitelné formě. Vaše analýzy slouží jako podklad pro strategická rozhodnutí a poskytujete odborné poradenství na základě zjištěných poznatků.
- • Shromažďování a čištění dat z různých zdrojů.
- • Provádění statistických analýz a modelování.
- • Interpretace výsledků a prezentace zjištění v přehledných reportech a vizualizacích.
Kde je toto povolání žádané
Nahlášený nedostatek a přebytek pracovních sil, podle roku. Zveřejňuje se pro skupiny povolání, nikoli pro jednotlivé pracovní pozice.
Sytější barva: hlášeno stejně více let po sobě.
Čísla se týkají skupiny Specialisté v oblasti vědy a techniky — 274 povolání včetně tohoto.
Nedostatek: Denmark, Italy, Luxembourg, Netherlands.
Nejdéle trvající nedostatek: Luxembourg, 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.
What these words mean
The four things this section reports
- Reported demand
- Whether employers report needing people in this job — a judgement published by a national or EU body, not a count.
- Where it is heading
- Which way employment in this job is expected to move over the coming years, from an official projection.
- Openings
- Roughly how many openings arise — from growth and from people leaving the job.
- Typical pay
- What people in this job typically earn where the source publishes it. Blank does not mean unpaid; it means nobody publishes it for that place.
A measure is left out when nobody publishes it for that place, rather than shown as zero.
Which way the market leans for you
- In your favour
- More openings than people looking — employers are competing for candidates.
- Balanced
- Openings and candidates are roughly matched.
- Competitive
- More people looking than openings — expect to compete.
- Mixed evidence
- Sources disagree, or the same occupation group is short in one part and oversupplied in another.
Every source resolves to one of these four, so there is a single vocabulary to learn. What differs is the evidence behind it, which is printed underneath each verdict — a measured ratio of openings to jobseekers, or an assessment published by a national body.
How this job compares with other jobs in the same country
- Strong
- Among the strongest in that country
- Good
- Stronger than most jobs in that country
- Mixed
- About typical for that country
- Weak
- Weaker than most jobs in that country
This is a rank within one country, not a score you can carry across borders — the registers behind two countries count different people, so the same number means different things in each. It is also why a job can be among the strongest in a country and still show as Competitive: it leads the field in a market that is crowded overall.
Where these come from
Every figure is published by a national statistics office, a public employment service or an EU body, and each card names its source and the period it covers. Some places are counted monthly, others assessed once or twice a year, so two places on the same map can be describing different moments — the date is always shown.
None of this predicts one person's chances. It describes a market.
Prozkoumat více
Najděte svou kariérní cestu a poznejte vědu za našimi doporučeními.
Sedí vám statistik/statistička?
Odpovězte na tři rychlé otázky. Toto není úplné hodnocení – je to upoutávka, která vám pomůže rozhodnout, zda svůj profil porovnat.
Máte rádi úkoly, které vyžadují Analytické myšlení?
Máte rádi úkoly, které vyžadují Integrita?
Máte rádi úkoly, které vyžadují Uznání?
Budoucí perspektiva pro statistik/statistička
The outlook for statistik/statistička 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.
Jak by se mohlo statistik/statistička změnit s rostoucím zaváděním umělé inteligence?
Několik oblastí úkolů se může přesunout k pracovním postupům podporovaným umělou inteligencí, takže rekvalifikace se stává důležitější.
Ilustrativní scénář založený na automatizovatelnosti úkolů — nikoli předpověď. Hodnoty se zaokrouhlují, čím dále do budoucna se díváte.
Několik oblastí úkolů se může přesunout k pracovním postupům podporovaným umělou inteligencí, takže rekvalifikace se stává důležitější.
Ilustrativní scénář založený na automatizovatelnosti úkolů — nikoli předpověď. Hodnoty se zaokrouhlují, čím dále do budoucna se díváte.
Jak může AI změnit tuto roli
Deterministická, na modelu založená interpretace signálů aktuální role – není zárukou nahrazení.
Co ještě záleží na lidech
- udržovat profesní kontakty ve výzkumu a v profesním prostředí
- hodnotit činnosti výzkumu
- spravovat práva duševního vlastnictví
Kde se AI může stát druhým pilotem
- identifikovat statistické modely
- použít metodu statistické analýzy
- spravovat veřejně přístupné publikace
Úkoly nejvíce vystavené automatizaci
- shromažďovat data
- zpracovávat data
- syntetizovat informace
Životní funkce a AI vektory
vektory expozice AI
0-100%Expozice vůči analýze podporované AI, rozpoznávání vzorů a úlohám prediktivního modelování
Expozice vůči generování obsahu, kreativnímu zvýšení a nástrojům velkých jazykových modelů
Expozice vůči automatizaci pracovního toku, softwaru na podporu rozhodování a digitalizaci procesů
Expozice vůči fyzické automatizaci, robotice a senzorem řízenému posunu úloh
Technické detaily
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.
Co lidé v této roli obvykle dělají
Digitální technologie
Typický den jako statistik/statistička
09 09:00 · ráno spravovat práva duševního vlastnictví
10 10:30 · Dopoledne vyvinout software s otevřeným zdrojovým kódem
12 12:00 · poledne hodnotit činnosti výzkumu
14 14:00 · odpoledne hovořit různými jazyky
15 15:30 · Pozdě odpoledne identifikovat statistické modely
17 17:00 · Zábal komunikovat o vědeckých poznatcích
Pořadí úkolů je ilustrativní. Jednotlivé dny se liší.
Co potřebujete k této práci
Dovednosti, znalosti a nástroje, které tato role vyžaduje — a rysy a přínosy, které s ní souvisejí.
-
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.
-
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.
-
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.
-
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.
-
shromažďovat data
Extrahovat exportovatelná data z více zdrojů.
-
syntetizovat informace
Kriticky číst, vykládat a shromažďovat nové a komplexní informace z různých zdrojů.
-
identifikovat statistické modely
Analyzovat statistické údaje s cílem nalézt vzorce a trendy v údajích nebo mezi proměnnými.
-
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.
-
udržovat profesní kontakty ve výzkumu a v profesním prostředí
Ctít vzájemnou soudržnost mezi spolupracovníky a kolegialitu. Poslouchat, poskytovat a přijímat zpětnou vazbu a vnímat ostatní a reagovat na ně. To rovněž zahrnuje dohled nad zaměstnanci a jejich vedení v pracovním prostředí.
-
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.
-
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.
-
hovořit různými jazyky
Ovládat cizí jazyky a být schopen komunikovat v jednom nebo více cizích jazycích.
-
provádět analytické matematické výpočty
Používat matematické metody a využívat výpočetní techniku k provádění analýz a hledání řešení konkrétních problémů.
posuzování kvality údajů
Odhalování problémů s údaji pomocí ukazatelů kvality, opatření a měření s cílem sestavit strategie pro očištění a obohacení údajů podle kritérií kvality údajů.
techniky statistického modelování
Přístupy k využití statistické analýzy datových souborů v oblasti datové vědy. Snaží se vypracovat předpovědi reality pomocí statistických modelů a explicitních předpokladů.
- datová etika
- datová věda
- kvantitativní analýza
- matematické modelování
- matematika
- metodologie vědeckého výzkumu
- statistika
- systémový software pro statistickou analýzu
- vědecká literatura
- výzkumný design
Podívejte se, zda tato role odpovídá vaší kariérní DNA
Udělejte si bezplatný test Career DNA a zjistěte, jak statistik/statistička odpovídá vašim zájmům, pracovnímu stylu a budoucí cestě. Za méně než 10 minut získáte personalizovaný fit signál a plán, co dělat dál.
Naskenujte a pokračujte na mobiluStatistik: jak získat kvalifikaci a kde studovat
Co je obvykle potřeba ke kvalifikaci: úroveň vzdělání, kde se jedná o regulované povolání a kde studovat.
Bakalářský stupeň
Skutečné programy vedoucí k této okupaci podle zemí.
Cesty růstu a podobné role
Prozkoumejte typické cesty kariérního postupu, související dovednosti a podobné role a naplánujte si další přechod.
Kam se vejde statistik/statistička?
Skóre podobnosti založené na překrývání dovedností z dat ESCO.
matematik/matematička
50% podobnostspecialista v oboru biometriky/specialistka v oboru biometriky
49% podobnostdemograf/demografka
48% podobnostbioinformatik/bioinformatička
44% podobnostodborný asistent zaměřený na výzkum/odborná asistentka zaměřená na výzkum
41% podobnostastronom/astronomka
38% podobnostČasto kladené otázky
- Jaké dovednosti jsou pro statistika/statističku nejdůležitější?
- Kromě solidních znalostí statistiky a matematiky je klíčová analytická schopnost, schopnost pracovat s databázemi a statistickým softwarem (např. R, Python, SPSS), a také komunikační dovednosti pro srozumitelné prezentování výsledků.
- V jakých oborech mohu jako statistik/statistička pracovat?
- Statistici jsou žádaní v široké škále oborů, včetně zdravotnictví, financí, pojišťovnictví, marketingu, veřejné správy, výzkumu a vývoje a mnoha dalších.
- Jaké jsou typické pracovní podmínky pro statistika/statističku?
- Většina statistiků pracuje v zaměstnání, často v kancelářích. Práce může zahrnovat i cestování za účelem sběru dat nebo prezentace výsledků. Často se jedná o práci v týmu, ale vyžaduje se i schopnost samostatné práce.
- Statistik/Statistička — je v Evropě nedostatek?
- Ne. Ve vydání ELA/EURES z roku 2025 byl přebytek nahlášen v 6 z 9 evropských zemí, které tuto skupinu povolání hodnotily: Rakousko, Bulharsko, Německo, Řecko a dalších 2. 3 nahlásily nedostatek. Tato hodnocení se zveřejňují za skupiny povolání, nikoli za jednotlivé názvy pozic.
- Statistik/Statistička — kolik se za to platí ve Spojených státech?
- 103 300 dolarů ročně v mediánu, k 2025-05. Mediány jednotlivých států se pohybují od 49 730 do 140 670 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 20. září 2026 O našich datech