Αναλυτής δεδομένων/αναλύτρια δεδομένων
Στιγμιότυπο
Οι αναλυτές δεδομένων εισάγουν, επιθεωρούν, καθαρίζουν, μετατρέπουν, επικυρώνουν, προσομοιώνουν ή ερμηνεύουν σύνολα δεδομένων σε σχέση με τους επιχειρηματικούς στόχους της εταιρείας. Διασφαλίζουν ότι οι πηγές και τα αποθετήρια δεδομένων παρέχουν συνεπή και αξιόπιστα δεδομένα. Οι αναλυτές δεδομένων χρησιμοποιούν διαφορετικούς αλγορίθμους και εργαλεία ΤΠ, ανάλογα με την περίπτωση και τα τρέχοντα δεδομένα. Μπορούν να εκπονούν εκθέσεις με τη μορφή απεικονίσεων, όπως γραφήματα, διαγράμματα και πίνακες.
Ο ρόλος του αναλυτή δεδομένων είναι κρίσιμος για κάθε σύγχρονη επιχείρηση. Καθημερινά, εργάζεστε με μεγάλα σύνολα δεδομένων, διασφαλίζοντας την ακρίβεια και την αξιοπιστία τους. Χρησιμοποιείτε εργαλεία ΤΠ και αλγορίθμους για να αναλύσετε τα δεδομένα, να εντοπίσετε τάσεις και να δημιουργήσετε αναφορές που βοηθούν στη λήψη τεκμηριωμένων αποφάσεων. Η ικανότητά σας να μεταφράζετε τα δεδομένα σε κατανοητές απεικονίσεις (γραφήματα, διαγράμματα, πίνακες) είναι απαραίτητη για την επικοινωνία των ευρημάτων σας.
- • Εισαγωγή, έλεγχος και καθαρισμός μεγάλων συνόλων δεδομένων.
- • Μετατροπή και επικύρωση δεδομένων για να διασφαλιστεί η συνέπεια και η αξιοπιστία.
- • Ανάλυση δεδομένων με τη χρήση κατάλληλων αλγορίθμων και εργαλείων ΤΠ.
Πού ζητείται αυτό το επάγγελμα
Καταγεγραμμένες ελλείψεις και πλεονάσματα εργατικού δυναμικού, ανά έτος. Δημοσιεύεται για ομάδες επαγγελμάτων, όχι για μεμονωμένους τίτλους θέσεων.
Βαθύτερο χρώμα: καταγράφηκε το ίδιο περισσότερα συνεχόμενα έτη.
Τα στοιχεία καλύπτουν: Επαγγελματίες του τομέα των τεχνολογιών πληροφόρησης και επικοινωνίας — 75 επαγγέλματα, μαζί με αυτό.
Έλλειψη: Austria, Belgium, Bulgaria, Cyprus και 6 ακόμη.
Μακροβιότερη έλλειψη: Austria, 3 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.
Θα μπορούσε ο αναλυτής δεδομένων/αναλύτρια δεδομένων 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.
Σας αρέσουν οι εργασίες που απαιτούν Αναλυτική σκέψη;
Σας αρέσουν οι εργασίες που απαιτούν Αναγνώριση;
Σας αρέσουν οι εργασίες που απαιτούν Επίτευγμα;
Μελλοντικές προοπτικές για αναλυτής δεδομένων/αναλύτρια δεδομένων
The outlook for αναλυτής δεδομένων/αναλύτρια δεδομένων 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.
Πώς θα μπορούσε να αλλάξει αναλυτής δεδομένων/αναλύτρια δεδομένων 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.
Ενδεικτικό σενάριο με βάση τη δυνατότητα αυτοματοποίησης εργασιών — όχι πρόβλεψη. Οι τιμές στρογγυλοποιούνται όσο πιο μακριά κοιτάτε.
Αρκετοί τομείς εργασιών ενδέχεται να στραφούν προς ροές εργασιών που υποστηρίζονται από AI, επομένως η εκ νέου δεξιότητα γίνεται πιο σημαντική.
Ενδεικτικό σενάριο με βάση τη δυνατότητα αυτοματοποίησης εργασιών — όχι πρόβλεψη. Οι τιμές στρογγυλοποιούνται όσο πιο μακριά κοιτάτε.
Πώς η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να αλλάξει αυτόν τον ρόλο
Ντετερμινιστική, βασισμένη σε μοντέλο ερμηνεία των τρεχόντων σημάτων ρόλου — όχι εγγύηση αντικατάστασης.
Τι εξαρτάται ακόμα από τους ανθρώπους
- ορισμός κριτηρίων ποιότητας δεδομένων
Όπου το AI μπορεί να γίνει συγκυβερνήτης
- εφαρμογή τεχνικών στατιστικής ανάλυσης
- ανάλυση μεγάλων ποσοτήτων δεδομένων
- ερμηνεία τρεχόντων δεδομένων
Εργασίες που εκτίθενται περισσότερο στον αυτοματισμό
- χειρισμός δειγμάτων δεδομένων
- συλλογή δεδομένων ΤΠΕ
- εκτέλεση αναλυτικών μαθηματικών υπολογισμών
Ζωτικά Σημεία & Διανύσματα AI
AI Exposure Vectors
0-100%Έκθεση σε ανάλυση με υποστήριξη AI, αναγνώριση μοτίβων και εργασίες προβλεπτικής μοντελοποίησης
Έκθεση στη δημιουργία περιεχομένου, δημιουργική ενίσχυση και εργαλεία μεγάλων γλωσσικών μοντέλων
Έκθεση σε αυτοματοποίηση ροής εργασίας, λογισμικό υποστήριξης αποφάσεων και ψηφιοποίηση διαδικασιών
Έκθεση σε φυσική αυτοματοποίηση, ρομποτική και αισθητήρες που οδηγούν τη μετατόπιση εργασιών
Τεχνικές λεπτομέρειες
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.
Τι συνήθως κάνουν οι άνθρωποι σε αυτόν τον ρόλο
Ψηφιακή τεχνολογία
Μια τυπική μέρα ως αναλυτής δεδομένων/αναλύτρια δεδομένων
09 09:00 · Πρωί διαχείριση δεδομένων
10 10:30 · Μεσημέρι εκτέλεση εξόρυξης δεδομένων
12 12:00 · μεσημέρι ενσωμάτωση δεδομένων ΤΠΕ
14 14:00 · Απόγευμα καθιέρωση διαδικασιών δεδομένων
15 15:30 · Αργά το απόγευμα κανονικοποίηση δεδομένων
17 17:00 · Σύνοψη ορισμός κριτηρίων ποιότητας δεδομένων
Η σειρά εργασιών είναι ενδεικτική. Οι μεμονωμένες ημέρες ποικίλλουν.
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.
-
κανονικοποίηση δεδομένων
Μείωση των δεδομένων στην ακριβή βασική μορφή τους (κανονικές μορφές) προκειμένου να επιτευχθούν αποτελέσματα όπως ελαχιστοποίηση της εξάρτησης, εξάλειψη των πλεονασμών, ενίσχυση της συνοχής.
-
χρησιμοποίηση τεχνικών επεξεργασίας δεδομένων
Συγκέντρωση, επεξεργασία και ανάλυση των σχετικών δεδομένων και πληροφοριών, σωστή αποθήκευση και ενημέρωση των δεδομένων και απεικόνιση των αριθμών και των δεδομένων με χρήση γραφημάτων και στατιστικών διαγραμμάτων.
-
καθιέρωση διαδικασιών δεδομένων
Χρήση εργαλείων ΤΠΕ για την εφαρμογή μαθηματικών, αλγοριθμικών ή άλλων διαδικασιών χειρισμού δεδομένων για τη δημιουργία πληροφοριών.
-
εκτέλεση εξόρυξης δεδομένων
Διερεύνηση μεγάλων συνόλων δεδομένων για την αποκάλυψη προτύπων με τη χρήση στατιστικών, συστημάτων βάσης δεδομένων ή τεχνητής νοημοσύνης και παρουσίαση των πληροφοριών με κατανοητό τρόπο.
-
χρήση βάσεων δεδομένων
Χρήση εργαλείων λογισμικού για τη διαχείριση και την οργάνωση δεδομένων σε δομημένο περιβάλλον που συνίσταται από χαρακτηριστικά, πίνακες και σχέσεις, προκειμένου για την διεξαγωγή αναζητήσεων και την τροποποίηση των αποθηκευμένων δεδομένων.
-
ενσωμάτωση δεδομένων ΤΠΕ
Συνδυασμός δεδομένων από πηγές για την παροχή ενιαίας άποψης του συνόλου των δεδομένων αυτών.
-
διενέργεια εκκαθάρισης δεδομένων
Εντοπισμός και επιδιόρθωση κατεστραμμένων αρχείων από σύνολα δεδομένων, διασφάλιση της διαρκούς διάρθρωσης των δεδομένων σύμφωνα με τις κατευθυντήριες γραμμές.
-
εφαρμογή διαδικασιών ανάλυσης ποιότητας δεδομένων
Εφαρμογή τεχνικών ανάλυσης, επικύρωσης και επαλήθευσης της ποιότητας των δεδομένων για τον έλεγχο της ακεραιότητας της ποιότητας των 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.
-
ανάλυση μεγάλων ποσοτήτων δεδομένων
Συλλογή και αξιολόγηση αριθμητικών δεδομένων σε μεγάλες ποσότητες, ιδίως για τον προσδιορισμό προτύπων μεταξύ των δεδομένων.
-
χειρισμός δειγμάτων δεδομένων
Συλλογή και επιλογή συνόλου δεδομένων από πληθυσμό δεδομένων μέσω στατιστικής ή άλλης καθορισμένης διαδικασίας.
-
συλλογή δεδομένων ΤΠΕ
Συλλογή δεδομένων μέσω του σχεδιασμού και της εφαρμογής μεθόδων έρευνας και δειγματοληψίας.
-
ερμηνεία τρεχόντων δεδομένων
Ανάλυση των δεδομένων που συγκεντρώνονται από πηγές όπως δεδομένα της αγοράς, επιστημονικές μελέτες, απαιτήσεις των πελατών και ερωτηματολόγια που είναι τρέχοντα και επικαιροποιημένα για την αξιολόγηση της ανάπτυξης και της καινοτομίας σε τομείς εμπειρογνωμοσύνης.
-
εκτέλεση αναλυτικών μαθηματικών υπολογισμών
Εφαρμογή μαθηματικών μεθόδων και χρήση τεχνολογιών υπολογισμού για την ανάλυση και την εξεύρεση λύσεων σε συγκεκριμένα προβλήματα.
-
ορισμός κριτηρίων ποιότητας δεδομένων
Προσδιορισμός κριτηρίων βάσει των οποίων μετράται η ποιότητα των δεδομένων για επιχειρηματικούς σκοπούς, όπως ανακολουθίες, ελλείψεις, χρηστικότητα για τον σκοπό και ακρίβεια.
-
διαχείριση δεδομένων
Διαχείριση όλων των τύπων πόρων δεδομένων σε όλον τον κύκλο ζωής τους, μέσω της απόδοσης χαρακτηριστικών προφίλ στα δεδομένα, της ανάλυσης, της τυποποίησης, της ανάλυσης ταυτότητας, της εκκαθάρισης, της ενίσχυσης και του ελέγχου. Διασφάλιση της καταλληλότητας των δεδομένων για τον επιδιωκόμενο σκοπό με τη χρήση ειδικών εργαλείων ΤΠΕ για την εκπλήρωση των κριτηρίων ποιότητας των δεδομένων.
αδόμητα δεδομένα
Οι πληροφορίες που δεν είναι δομημένες με προκαθορισμένο τρόπο ή δεν έχουν προκαθορισμένο μοντέλο δεδομένων και είναι δύσκολο να κατανοηθούν και να βρεθούν μοτίβα χωρίς τη χρήση τεχνικών όπως η εξόρυξη δεδομένων.
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.
γλώσσα ερωτήσεων
Το πεδίο των τυποποιημένων ηλεκτρονικών γλωσσών για την ανάκτηση πληροφοριών από βάση δεδομένων και εγγράφων που περιέχουν τις απαιτούμενες πληροφορίες.
γλώσσα ερωτήσεων πλαισίου περιγραφής πόρων
Οι γλώσσες αναζήτησης, όπως η SPARQL, οι οποίες χρησιμοποιούνται για την ανάκτηση και χειρισμό δεδομένων που είναι αποθηκευμένα στην μορφότυπο του πλαισίου περιγραφής πόρων (RDF).
δομή πληροφοριών
Τύπος υποδομής ο οποίος ορίζει τη μορφή των δεδομένων: ημιδομημένα, μη δομημένα και δομημένα.
εμπιστευτικότητα πληροφοριών
Οι μηχανισμοί και οι κανονισμοί που επιτρέπουν τον επιλεκτικό έλεγχο της πρόσβασης και εγγυώνται ότι μόνο τα εξουσιοδο τημένα μέρη (άτομα, διαδικασίες, συστήματα και συσκευές) έχουν πρόσβαση στα δεδομένα, τον τρόπο συμμόρφωσής τους με εμπιστευτικές πληροφορίες και τους κινδύνους μη συμμόρφωσης.
εξαγωγή πληροφοριών
Οι τεχνικές και οι μέθοδοι που χρησιμοποιούνται για την άντληση και εξαγωγή πληροφοριών από μη δομημένα ή ημιδομημένα ψηφιακά έγγραφα και πηγές.
εξόρυξη δεδομένων
Οι μέθοδοι τεχνητής νοη μοσύνης, μηχανικής μάθησης, στατιστικής και βάσεων δεδομένων που χρησιμοποιούνται για την εξόρυξη περιεχομένου από ένα σύνολο δεδομένων.
επιχειρηματική αναλυτική
Οι επιστημονικοί κλάδοι και οι τεχνολογίες για την επίλυση επιχειρηματικών προβλημάτων με τη χρήση ποσοτικών μεθόδων, όπως η ανάλυση δεδομένων και τα στατιστικά μοντέλα.
κατηγοριοποίηση πληροφοριών
Η διαδικασία ταξινόμησης των πληροφοριών σε κατηγορίες και η παρουσίαση των σχέσεων μεταξύ των δεδομένων για ορισμένους σαφώς καθορισμένους σκοπούς.
μοντέλα δεδομένων
Οι τεχνικές και τα υφιστάμενα συστήματα που χρησιμοποιούνται για τη διάρθρωση των στοιχείων των δεδομένων και την παρουσίαση των μεταξύ τους σχέσεων, καθώς και οι μέθοδοι για την ερμηνεία των δομών και των σχέσεων μεταξύ των δεδομένων.
τεχνικές οπτικής παρουσίασης
Η οπτική αναπαράσταση και οι τεχνικές αλληλεπίδρασης, όπως ιστογράμματα, διαγράμματα διασποράς, διαγράμματα επιφάνειας, διαγράμματα με δενδρική δομή και διαγράμματα παράλληλων συντεταγμένων, μπορούν να χρησιμοποιούνται για την παρουσίαση αφηρημένων αριθμητικών και μη αριθμητικών δεδομένων, προκειμένου να ενισχυθεί η κατανόηση των πληροφοριών αυτών από τον άνθρωπο.
Δείτε αν αυτός ο ρόλος ταιριάζει στο DNA της καριέρας σας
Κάντε τη δωρεάν αξιολόγηση DNA καριέρας για να δείτε πώς το αναλυτής δεδομένων/αναλύτρια δεδομένων ευθυγρα μμίζεται με τα ενδιαφέροντά σας, το στυλ εργασίας και τη μελλοντική σας πορεία. Σε λιγότερο από 10 λεπτά, θα λάβετε ένα εξατομικευμένο σήμα προσαρμογής και έναν οδικό χάρτη για το τι πρέπει να κάνετε στη συνέχεια.
Σάρωση για να συνεχίσετε στο κινητόΑναλυτής δεδομένων: 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.
Πτυχίο πρώτου κύκλου
Πραγματικά προγράμματα που οδηγούν σε αυτό το επάγγελμα, ανά χώρα.
Μονοπάτια Ανάπτυξης & Παρόμοιοι Ρόλοι
Εξερευνήστε τυπικά μονοπάτια σταδιοδρομίας, παρακείμενες δεξιότητες και παρόμοιους ρόλους για να σχεδιάσετε την επόμενη μετάβασή σας.
Πού ταιριάζει το αναλυτής δεδομένων/αναλύτρια δεδομένων;
Βαθμολογίες ομοιότητας με βάση την επικάλυψη δεξιοτήτων από δεδομένα ESCO.
επιστήμονας δεδομένων
45% ομοιότηταγενικός διευθυντής δεδομένων Η/Υ/γενική διευθύντρια δεδομένων Η/Υ
36% ομοιότηταειδικός διασφάλισης ποιότητας δεδομένων
32% ομοιότηταυπάλληλος εισαγωγής δεδομένων
28% ομοιότηταδιευθυντής πληροφορικής και γνώσης ΤΠΕ/διευθύντρια πληροφορικής και γνώσης ΤΠΕ
21% ομοιότηταυπεύθυνος καταχώρισης δεδομένων/υπεύθυνη καταχώρισης δεδομένων
21% ομοιότηταΣυχνές ερωτήσεις
- Ποιες δεξιότητες είναι απαραίτητες για να γίνω αναλυτής δεδομένων;
- Εκτός από την καλή γνώση εργαλείων ΤΠ όπως Excel, SQL και εργαλείων οπτικοποίησης δεδομένων (π.χ., Tableau, Power BI), απαιτείται ισχυρή ικανότητα ανάλυσης, επίλυσης προβλημάτων και επικοινωνίας. Η κατανόηση των επιχειρηματικών στόχων και η ικανότητα να μεταφράζετε τα δεδομένα σε πρακτικές συστάσεις είναι επίσης σημαντικές.
- Πώς μπορώ να ξεκινήσω την καριέρα μου ως αναλυτής δεδομένων;
- Μπορείτε να ξεκινήσετε με την απόκτηση σχετικών σπουδών (π.χ., στατιστική, πληροφορική, μαθηματικά) και την παρακολούθηση εξειδικευμένων μαθημάτων ή σεμιναρίων για ανάλυση δεδομένων. Η απόκτηση πρακτικής εμπειρίας μέσω πρακτικής άσκησης ή συμμετοχής σε projects ανοιχτού κώδικα είναι επίσης πολύτιμη.
- Ποιες είναι οι συνήθεις διαδρομές εργασίας για τους αναλυτές δεδομένων;
- Η εργασία ως αναλυτής δεδομένων είναι συχνά μια θέση πλήρους απασχόλησης σε εταιρείες διαφόρων κλάδων. Ωστόσο, υπάρχει και αυξανόμενη ζήτηση για αναλυτές δεδομένων ως ελεύθεροι επαγγελματίες, προσφέροντας ευελιξία και τη δυνατότητα εργασίας σε διάφορα έργα.
- Αναλυτής Δεδομένων/Αναλύτρια Δεδομένων — τι αμοιβή έχει στις Ηνωμένες Πολιτείες;
- 112.590 δολάρια τον χρόνο στη διάμεσο, με ημερομηνία 2025-05. Οι διάμεσοι των πολιτειών κυμαίνονται από 69.490 έως 163.350 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