Επαγγελματικό προφίλ

Βοηθός στατιστικολόγου

Βασικά γεγονότα

Οι βοηθοί στατιστικολόγου συλλέγουν δεδομένα και χρησιμοποιούν στατιστικούς τύπους για την πραγματοποίηση στατιστικών μελετών και τη σύνταξη εκθέσεων. Δημιουργούν διαγράμματα, γραφήματα και έρευνες.

Περίληψη

Ο ρόλος του βοηθού στατιστικολόγου περιλαμβάνει τη συλλογή, επεξεργασία και ανάλυση δεδομένων, χρησιμοποιώντας στατιστικές μεθόδους και λογισμικό. Συνεργάζεστε στενά με τον στατιστικολόγο για την υλοποίηση ερευνητικών προγραμμάτων, την παραγωγή αξιόπιστων αποτελεσμάτων και την παρουσίαση των ευρημάτων με σαφή και κατανοητό τρόπο.

Βασικές Υποχρεώσεις:
  • • Συλλογή και οργάνωση δεδομένων από διάφορες πηγές.
  • • Εφαρμογή στατιστικών τύπων και μεθόδων για την ανάλυση δεδομένων.
  • • Δημιουργία διαγραμμάτων, γραφημάτων και πινάκων για την οπτικοποίηση των αποτελεσμάτων.
Αγορά εργασίας
Περισσότεροι υποψήφιοι από θέσεις στη χώρα Ελλάδα και 6 άλλες χώρες
ELA/EURES 2025
βιομηχανία
Ψηφιακή τεχνολογία
Εκπαίδευση
Τριτοβάθμια εκπαίδευση σύντομου κύκλου
15%
Ανθεκτικότητα Βαθμολογία · 2026 (Το υψηλότερο είναι καλύτερο)
Τριτοβάθμια εκπαίδευση σύντομου κύκλου 81% Έκθεση σε ΤΝ · 2026
Labour market

Πού ζητείται αυτό το επάγγελμα

Καταγεγραμμένες ελλείψεις και πλεονάσματα εργατικού δυναμικού, ανά έτος. Δημοσιεύεται για ομάδες επαγγελμάτων, όχι για μεμονωμένους τίτλους θέσεων.

Καταγράφηκε έλλειψηΚαταγράφηκε πλεόνασμαΚαταγράφηκε άλλο έτοςΔεν καλύπτεται από αυτή την πηγή

Βαθύτερο χρώμα: καταγράφηκε το ίδιο περισσότερα συνεχόμενα έτη.

Τα στοιχεία καλύπτουν: Βοηθοί Επαγγελματιών επιχειρήσεων και διοίκησης — 200 επαγγέλματα, μαζί με αυτό.

3 από 8 με έλλειψη202521 από 32 αναπτύσσονται4.2Mθέσεις έως το 2035

Έλλειψη: Germany, Italy, Netherlands.

Μακροβιότερη έλλειψη: Netherlands, 4 χρόνια.

Επιλέξτε μια περιοχή στον χάρτη για να δείτε τα στοιχεία της.

Σχετικά με την πηγή

Πηγή: ELA/EURES, ελλείψεις και πλεονάσματα εργατικού δυναμικού. Τα στοιχεία δημοσιεύονται σε επίπεδο επαγγελματικής ομάδας και καλύπτουν την Ευρώπη. Οι εκδόσεις διαφέρουν ως προς τη διάρθρωση του παραρτήματος και τις χώρες που καλύπτονται, οπότε μια μεταβολή μεταξύ ετών δεν σημαίνει πάντα ότι άλλαξε η αγορά εργασίας. Οι χώρες με γκρι δεν καταγράφηκαν, που δεν σημαίνει ισορροπία.

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.

Εξερευνήστε περισσότερα

Βρείτε τη σταδιοδρομία σας και ανακαλύψτε την επιστήμη πίσω από τις προτάσεις μας.

Γρήγορος έλεγχος προσαρμογής

Θα μπορούσε ο βοηθός στατιστικολόγου να σας ταιριάζει;

Απαντήστε σε τρεις γρήγορες ερωτήσεις. Αυτή δεν είναι μια πλήρης αξιολόγηση - είναι ένα teaser που θα σας βοηθήσει να αποφασίσετε εάν θα συγκρίνετε το προφίλ σας.

Πρόοδος0/3

Σας αρέσουν οι εργασίες που απαιτούν Αναλυτική σκέψη;

Σας αρέσουν οι εργασίες που απαιτούν Ακεραιότητα;

Σας αρέσουν οι εργασίες που απαιτούν Αναγνώριση;

NexFuture™

Μελλοντικές προοπτικές για βοηθός στατιστικολόγου

The outlook for βοηθός στατιστικολόγου reflects a balanced mix of automation exposure and durable, human-led work.

Πώς υπολογίζονται αυτές οι βαθμολογίες;

Ο Δείκτης Ανθεκτικότητας (0–100) εκτιμά πόσο δομικά προστατευμένο είναι αυτό το επάγγελμα από την αυτοματοποίηση και τις διαταραχές ΤΝ, βάσει ανάλυσης σε επίπεδο εργασιών. Υψηλότερες βαθμολογίες σημαίνουν περισσότερες εργασίες που απαιτούν ανθρώπινη κρίση. Η Έκθεση ΤΝ δείχνει το εκτιμώμενο ποσοστό ωρών εργασίας που οι τρέχουσες δυνατότητες ΤΝ θα μπορούσαν να επηρεάσουν. Αυτοί είναι δομικοί δείκτες από μοντέλο, όχι προβλέψεις ατομικής ασφάλειας εργασίας.

Παίξτε το μέλλον
Πώς θα μπορούσε να αλλάξει βοηθός στατιστικολόγου καθώς αυξάνεται η υιοθέτηση της τεχνητής νοημοσύνης;

Αρκετοί τομείς εργασιών ενδέχεται να στραφούν προς ροές εργασιών που υποστηρίζονται από AI, επομένως η εκ νέου δεξιότητα γίνεται πιο σημαντική.

Σημαντικός μετασχηματισμός σε επίπεδο εργασιών εκτιμάται σε 8 έτη (περίπου το 2034) βάσει του επιλεγμένου σεναρίου „Αναμενόμενο“.
~10%
Ανθεκτικότητα
Κίνδυνος αυτοματισμού
EXP~85%
Ανθρώπινη άκρη
MOAT~10%

Ενδεικτικό σενάριο με βάση τη δυνατότητα αυτοματοποίησης εργασιών — όχι πρόβλεψη. Οι τιμές στρογγυλοποιούνται όσο πιο μακριά κοιτάτε.

2026
2030
2039
Ταχύτητα υιοθέτησης AI:

Πώς η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να αλλάξει αυτόν τον ρόλο

Ντετερμινιστική, βασισμένη σε μοντέλο ερμηνεία των τρεχόντων σημάτων ρόλου — όχι εγγύηση αντικατάστασης.

Ανθρώπινης ιδιοκτησίας 15% Ανθρώπινης ιδιοκτησίας

Τι εξαρτάται ακόμα από τους ανθρώπους

Οι περισσότερες εργασίες εδώ υποστηρίζονται από AI παρά είναι καθαρά ανθρώπινες.

Το ανθρώπινο πλεονέκτημα Για να μείνετε μπροστά σε αυτό τον ρόλο, εστιάστε στο λογισμικό σύστημα στατιστικών αναλύσεων και μαθηματικά. Αυτές οι ανθρωποκεντρικές δεξιότητες είναι οι πιο δύσκολες για την AI να αναπαραγάγει τα επόμενα 20 χρόνια.
Βοηθήστε 37% Βοηθήστε

Όπου το AI μπορεί να γίνει συγκυβερνήτης

  • εντοπισμός στατιστικών τάσεων
  • εφαρμογή τεχνικών στατιστικής ανάλυσης
  • εφαρμογή επιστημονικών μεθόδων
Αυτοματοποίηση 81% Αυτοματοποίηση

Εργασίες που εκτίθενται περισσότερο στον αυτοματισμό

  • συλλογή δεδομένων
  • επεξεργασία δεδομένων
  • εκτέλεση αναλυτικών μαθηματικών υπολογισμών
Λεπτομερής Ανάλυση

Ζωτικά Σημεία & Διανύσματα AI

AI Exposure Vectors

0-100%
AI / Μηχανική Μάθηση 37%

Έκθεση σε ανάλυση με υποστήριξη AI, αναγνώριση μοτίβων και εργασίες προβλεπτικής μοντελοποίησης

Generative AI 6%

Έκθεση στη δημιουργία περιεχομένου, δημιουργική ενίσχυση και εργαλεία μεγάλων γλωσσικών μοντέλων

Γνωστικό Λογισμικό 2%

Έκθεση σε αυτοματοποίηση ροής εργασίας, λογισμικό υποστήριξης αποφάσεων και ψηφιοποίηση διαδικασιών

Ρομποτικός & Φυσικός Αυτοματισμός 0%

Έκθεση σε φυσική αυτοματοποίηση, ρομποτική και αισθητήρες που οδηγούν τη μετατόπιση εργασιών

Τεχνικές λεπτομέρειες
Μεθοδολογία: NexFuture v3.0 Πηγές: O*NET® 30.3, ESCO v1.2.1 Ενημερώθηκε: Σεπ 2026

Το NexFuture v3.0 εκτιμά την έκθεση στην αυτοματοποίηση απευθείας από τις βασικές ομάδες δεξιοτήτων του ESCO, σταθμισμένη ως προς τη μάζα δεξιοτήτων και βαθμονομημένη με βάση σημεία αναφοράς ειδικών. Οι βαθμολογίες είναι πιθανοτικές εκτιμήσεις, όχι εγγυήσεις. Δείτε τη Λευκή Βίβλο Μεθοδολογίας NexFuture για πλήρεις λεπτομέρειες.

Μετρά την έκθεση στην αυτοματοποίηση. Δεν μετρά αμοιβή, ζήτηση ή πόσες θέσεις εργασίας υπάρχουν κοντά σας.

Μια μέρα στη ζωή

Τι συνήθως κάνουν οι άνθρωποι σε αυτόν τον ρόλο

Ψηφιακή τεχνολογία

Ημέρα στη ζωή

Μια τυπική μέρα ως βοηθός στατιστικολόγου

09
09:00 · Πρωί
διενέργεια ανάλυσης δεδομένων
Συλλογή δεδομένων και στατιστικών στοιχείων για δοκιμή και αξιολόγηση, με σκοπό την παραγωγή ισχυρισμών και προβλέψεων μοτίβων, με σκοπό την ανακάλυψη χρήσιμων πληροφοριών κατά τη διαδικασία λήψης αποφάσεων.
10
10:30 · Μεσημέρι
διεξαγωγή ποσοτικής έρευνας
Διενέργεια συστηματικής εμπειρικής διερεύνησης παρατηρήσιμων φαινομένων μέσω στατιστικών, μαθηματικών ή υπολογιστικών τεχνικών.
12
12:00 · μεσημέρι
εκτέλεση αναλυτικών μαθηματικών υπολογισμών
Εφαρμογή μαθηματικών μεθόδων και χρήση τεχνολογιών υπολογισμού για την ανάλυση και την εξεύρεση λύσεων σε συγκεκριμένα προβλήματα.
14
14:00 · Απόγευμα
εντοπισμός στατιστικών τάσεων
Ανάλυση στατιστικών δεδομένων για την αναζήτηση προτύπων και τάσεων στα δεδομένα ή μεταξύ των μεταβλητών.
15
15:30 · Αργά το απόγευμα
επεξεργασία δεδομένων
Εισαγωγή πληροφοριών σε σύστημα αποθήκευσης δεδομένων και σύστημα ανάκτησης δεδομένων μέσω διαδικασιών όπως η σάρωση, η χειροκίνητη πληκτρολόγηση ή η ηλεκτρονική διαβίβαση δεδομένων, για την επεξεργασία μεγάλου όγκου δεδομένων.
17
17:00 · Σύνοψη
εφαρμογή επιστημονικών μεθόδων
Εφαρμογή επιστημονικών μεθόδων και τεχνικών για τη διερεύνηση φαινομένων, με την απόκτηση νέων γνώσεων ή τη διόρθωση και ενσωμάτωση προηγούμενων γνώσεων.

Η σειρά εργασιών είναι ενδεικτική. Οι μεμονωμένες ημέρες ποικίλλουν.

Δεξιότητες και γνώσεις

Τι χρειάζεστε για να κάνετε αυτή την εργασία

Οι δεξιότητες, οι γνώσεις και τα εργαλεία που απαιτεί αυτός ο ρόλος — καθώς και τα χαρακτηριστικά και οι ανταμοιβές που τον συνοδεύουν.

Βασικές δεξιότητες
διεξαγωγή ακαδημαϊκής έρευνας ή έρευνας αγοράς
  • εφαρμογή επιστημονικών μεθόδων

    Εφαρμογή επιστημονικών μεθόδων και τεχνικών για τη διερεύνηση φαινομένων, με την απόκτηση νέων γνώσεων ή τη διόρθωση και ενσωμάτωση προηγούμενων γνώσεων.

  • διεξαγωγή ποσοτικής έρευνας

    Διενέργεια συστηματικής εμπειρικής διερεύνησης παρατηρήσιμων φαινομένων μέσω στατιστικών, μαθηματικών ή υπολογιστικών τεχνικών.

τεχνική ή επιστημονική συγγραφή
  • σύνταξη εκθέσεων που αφορούν την εργασία

    Σύνταξη εκθέσεων που σχετίζονται με την εργασία και οι οποίες υποστηρίζουν την αποτελεσματική διαχείριση των σχέσεων και την ύπαρξη υψηλών προτύπων τεκμηρίωσης και τήρησης αρχείων. Συγγραφή και παρουσίαση των αποτελεσμάτων και των συμπερασμάτων με σαφή και κατανοητό τρόπο, ώστε να είναι κατανοητά από ένα μη εξειδικευμένο κοινό.

  • σύνταξη τεχνικών εκθέσεων

    Σύνταξη τεχνικών εκθέσεων πελατών κατανοητών για άτομα χωρίς τεχνικό υπόβαθρο.

ανάλυση επιστημονικών και ιατρικών δεδομένων
  • εντοπισμός στατιστικών τάσεων

    Ανάλυση στατιστικών δεδομένων για την αναζήτηση προτύπων και τάσεων στα δεδομένα ή μεταξύ των μεταβλητών.

συγκέντρωση πληροφοριών από φυσικές ή ηλεκτρονικές πηγές
  • συλλογή δεδομένων

    Εξαγωγή εξαγώγιμων δεδομένων από πολλαπλές πηγές.

διαχείριση, συλλογή και αποθήκευση ψηφιακών δεδομένων
  • διενέργεια ανάλυσης δεδομένων

    Συλλογή δεδομένων και στατιστικών στοιχείων για δοκιμή και αξιολόγηση, με σκοπό την παραγωγή ισχυρισμών και προβλέψεων μοτίβων, με σκοπό την ανακάλυψη χρήσιμων πληροφοριών κατά τη διαδικασία λήψης αποφάσεων.

εκτέλεση υπολογισμών
  • εκτέλεση αναλυτικών μαθηματικών υπολογισμών

    Εφαρμογή μαθηματικών μεθόδων και χρήση τεχνολογιών υπολογισμού για την ανάλυση και την εξεύρεση λύσεων σε συγκεκριμένα προβλήματα.

ανάλυση και αξιολόγηση πληροφοριών και δεδομένων
  • εφαρμογή τεχνικών στατιστικής ανάλυσης

    Χρήση μοντέλων (περιγραφική ή επαγωγική στατιστική) και τεχνικών (εξόρυξη δεδομένων ή μηχανική μάθηση) για τη στατιστική ανάλυση και εργαλείων ΤΠΕ για ανάλυση των δεδομένων, αποκάλυψη συσχετισμών και πρόβλεψη τάσεων.

εισαγωγή και μετατροπή πληροφοριών
  • επεξεργασία δεδομένων

    Εισαγωγή πληροφοριών σε σύστημα αποθήκευσης δεδομένων και σύστημα ανάκτησης δεδομένων μέσω διαδικασιών όπως η σάρωση, η χειροκίνητη πληκτρολόγηση ή η ηλεκτρονική διαβίβαση δεδομένων, για την επεξεργασία μεγάλου όγκου δεδομένων.

Τομείς γνώσης & Λογισμικό & Τεχνολογίες
Τομείς γνώσης
  • αξιολόγηση της ποιότητας των δεδομένων

    Η διαδικασία αποκάλυψης προβλημάτων σε δεδομένα με τη χρήση δεικτών, μέτρων και παραμέτρων μέτρησης, για τον σχεδιασμό καθαρισμού δεδομένων και στρατηγικών εμπλουτισμού δεδομένων, σύμφωνα με τα κριτήρια ποιότητας των δεδομένων.

  • τεχνικές ανάπτυξης στατιστικών μοντέλων

    Οι προσεγγίσεις για τη χρήση στατιστικής ανάλυσης στο σύνολο δεδομένων εντός του πεδίου της επιστήμης των δεδομένων. Επιδιώκουν την επεξεργασία προβλέψεων των πραγματικών συνθηκών μέσω στατιστικών μοντέλων και ρητών παραδοχών.

Διατομεακές δεξιότητες
  • λογισμικό σύστημα στατιστικών αναλύσεων
  • μαθηματικά
  • ποσοτική ανάλυση
  • στατιστικές
  • αλγόριθμοι
  • επιστήμη δεδομένων
  • ερευνητικός σχεδιασμός
  • μεθοδολογία επιστημονικής έρευνας
  • τεχνικές έρευνας
Λογισμικό & Τεχνολογίες
Structured query language SQLSASPythonRThe MathWorks MATLABIBM SPSS StatisticsMicrosoft Visual BasicC++TableauOracle JavaBentley MicroStationC#Microsoft Active Server Pages ASPMicrosoft Visual StudioOracle PL/SQLMinitabStataCorp StataWolfram Research MathematicaSoftware development toolsSAP BusinessObjects Crystal ReportsData visualization softwareInsightful S-PLUSSTATISTICAdBASEAvidian Technologies ProphetA programming language APLSystat Software SigmaStatHarvard GraphicsHyland OnBase Enterprise Content ManagementGGY AXISPolySystems Asset DelphiQSR International NVivoTowers Perrin MoSesBenfield ReMetrica
Βασικά χαρακτηριστικά που χρειάζεστε
Αναλυτική σκέψη Ακεραιότητα Αναγνώριση Αξιοπιστία Συνεργασία Επίτευγμα Επίτευξη/Προσπάθεια Ποικιλία Προσαρμοστικότητα/Ευελιξία Ανοχή στο στρες Αυτοέλεγχος Ανεξαρτησία Καινοτομία Ηγεσία Φροντίδα για τους άλλους Κοινωνικός προσανατολισμός
Βασικές ανταμοιβές που μπορείτε να περιμένετε
ΕπίτευξηΣυνθήκες εργασ…ΑναγνώρισηΣχέσειςΥποστήριξηΑνεξαρτησία
Πώς να προκριθείτε

Βοηθός στατιστικολόγου: πώς να αποκτήσετε τα απαραίτητα προσόντα και πού να σπουδάσετε

Τι χρειάζεται συνήθως για να πληροίτε τις προϋποθέσεις: επίπεδο εκπαίδευσης, πού είναι νομοθετικά κατοχυρωμένο επάγγελμα και πού να σπουδάσετε.

Τυπικό επίπεδο εκπαίδευσης

Τριτοβάθμια εκπαίδευση σύντομου κύκλου

Προγράμματα σπουδών

Πραγματικά προγράμματα που οδηγούν σε αυτό το επάγγελμα, ανά χώρα.

Business Administration

EQF 6 Πιθανή αντιστοιχία DIPLOMA
Allround Assistant Business Services
EQF 3 Πιθανή αντιστοιχία DIPLOMA
Assistant Business Services
EQF 2 Πιθανή αντιστοιχία DIPLOMA

Management assistant

EQF 4 Πιθανή αντιστοιχία DIPLOMA
Office & Management Support Specialist
EQF 4 Πιθανή αντιστοιχία DIPLOMA
Data Science, Bachelor and Master (3+2 yrs)
Καλό ταίριασμα Diplomi-insinööri
Master's Degree Programme in Exact Sciences, Master of Science (2 years)
Πιθανή αντιστοιχία Filosofian maisteri
Επαγγελματική εξέλιξη

Μονοπάτια Ανάπτυξης & Παρόμοιοι Ρόλοι

Εξερευνήστε τυπικά μονοπάτια σταδιοδρομίας, παρακείμενες δεξιότητες και παρόμοιους ρόλους για να σχεδιάσετε την επόμενη μετάβασή σας.

Συνήθεις ερωτήσεις

Συχνές ερωτήσεις

Ποιες δεξιότητες είναι απαραίτητες για να γίνω βοηθός στατιστικολόγου;
Απαιτούνται ισχυρές αναλυτικές ικανότητες, γνώση στατιστικών μεθόδων, καλή γνώση λογισμικού ανάλυσης δεδομένων (π.χ., SPSS, R), και ικανότητα επικοινωνίας και παρουσίασης των αποτελεσμάτων.
Πώς μπορώ να αποκτήσω εμπειρία στον τομέα;
Μπορείτε να αποκτήσετε εμπειρία μέσω πρακτικής άσκησης σε ερευνητικά κέντρα, εταιρείες ανάλυσης δεδομένων ή δημόσιους φορείς. Επίσης, η συμμετοχή σε ερευνητικά προγράμματα κατά τη διάρκεια των σπουδών σας είναι πολύ χρήσιμη.
Ποια είναι η τυπική εργασιακή δομή για έναν βοηθό στατιστικολόγου;
Συνήθως, η εργασία ως βοηθός στατιστικολόγου είναι θέμα εξαρτημένης απασχόλησης, σε εταιρείες, ερευνητικά ιδρύματα ή δημόσιες υπηρεσίες. Η συνεργασία με έναν έμπειρο στατιστικολόγο είναι συχνή.
Βοηθός Στατιστικολόγου — υπάρχει έλλειψη στην Ευρώπη;
Όχι. Στην έκδοση ELA/EURES του 2025, πλεόνασμα καταγράφηκε σε 5 από τις 8 ευρωπαϊκές χώρες που αξιολόγησαν αυτή την επαγγελματική ομάδα: Ελλάδα, Φινλανδία, Λετονία, Σουηδία και 1 ακόμη. 3 χώρες κατέγραψαν έλλειψη. Οι αξιολογήσεις αυτές δημοσιεύονται ανά επαγγελματική ομάδα και όχι ανά τίτλο θέσης.
Βοηθός Στατιστικολόγου — τι αμοιβή έχει στις Ηνωμένες Πολιτείες;
51.440 δολάρια τον χρόνο στη διάμεσο, με ημερομηνία 2025-05. Οι διάμεσοι των πολιτειών κυμαίνονται από 27.490 έως 82.580 δολάρια. Πηγή: US Bureau of Labor Statistics. Το μέγεθος αφορά τις Ηνωμένες Πολιτείες και δεν αποτελεί πρόβλεψη για την Ευρώπη.

Πηγές: ESCO O*NET ELA/EURES Cedefop BLS Τα δεδομένα ενημερώθηκαν 20 Σεπτεμβρίου 2026 Σχετικά με τα δεδομένα μας