Επαγγελματικό προφίλ

επιστήμονας δεδομένων

Στιγμιότυπο

Γίνετε ο κινητήριος δύναμη πίσω από τις αποφάσεις που βασίζονται σε δεδομένα. Ως επιστήμονας δεδομένων, θα μετατρέπετε τεράστιες ποσότητες πληροφοριών σε πολύτιμες γνώσεις, οδηγώντας την καινοτομία και τη στρατηγική σε κάθε οργανισμό.

Περίληψη

Ως επιστήμονας δεδομένων σε επίπεδο Leadership & Strategy (Career Band 5), αναλαμβάνετε ηγετικό ρόλο στην ανάλυση και ερμηνεία σύνθετων συνόλων δεδομένων. Η καθημερινότητά σας περιλαμβάνει τον εντοπισμό κρυμμένων τάσεων, την ανάπτυξη προηγμένων μαθηματικών μοντέλων και την παρουσίαση των ευρημάτων σας σε τεχνικούς και μη τεχνικούς συνεργάτες, συμβάλλοντας στην λήψη τεκμηριωμένων αποφάσεων.

Βασικές Αρμοδιότητες:
  • • Εντοπισμός και ερμηνεία πηγών δεδομένων, διαχείριση μεγάλων όγκων δεδομένων και διασφάλιση της συνέπειάς τους.
  • • Δημιουργία απεικονίσεων δεδομένων για την καλύτερη κατανόηση και επικοινωνία των ευρημάτων.
  • • Κατασκευή και εφαρμογή μαθηματικών μοντέλων για την πρόβλεψη τάσεων και την επίλυση προβλημάτων.
34%
Ανθεκτικότητα Βαθμολογία · 2026 (Το υψηλότερο είναι καλύτερο)
Πτυχίο πρώτου κύκλου 58% Έκθεση σε ΤΝ
Έναρξη αξιολόγησης Career DNA
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 πλεόνασμαΚαταγράφηκαν και τα δύοΚαταγράφηκε άλλο έτοςΔεν καλύπτεται από αυτή την πηγή

Βαθύτερο χρώμα: καταγράφηκε το ίδιο περισσότερα συνεχόμενα έτη.

Τα στοιχεία καλύπτουν: Επαγγελματίες του τομέα των τεχνολογιών πληροφόρησης και επικοινωνίας — 75 επαγγέλματα, μαζί με αυτό.

10 από 14 με έλλειψη2025Και οι 30 αναπτύσσονται3.7Mθέσεις έως το 2035

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.

Εξερευνήστε περισσότερα

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

Καθοδηγείτε άλλους; Δείτε το NexPath για σχολεία και γραφεία.
Γρήγορος έλεγχος προσαρμογής

Θα μπορούσε οεπιστήμονας δεδομένωννα 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 απαιτούνΑναλυτική σκέψη;

Σας αρέσουν οι εργασίες που απαιτούνΑκεραιότητα;

Σας αρέσουν οι εργασίες που απαιτούνΑναγνώριση;

NexFuture™

Μελλοντικές προοπτικές για επιστήμονας δεδομένων

The outlook for επιστήμονας 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.

Παίξτε το μέλλον

Πώς θα μπορούσε να αλλάξειεπιστήμονας δεδομένωνκαθώς 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 11 έτη (περίπου το 2037) βάσει του επιλεγμένου σεναρίου „Αναμενόμενο“.
~30%
Ανθεκτικότητα
Κίνδυνος αυτοματισμού
EXP~60%
Ανθρώπινη άκρη
MOAT~35%

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

2026
2032
2042
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 34% Ανθρώπινης ιδιοκτησίας
Τι εξαρτάται ακόμα από τους ανθρώπους
  • Επαγγελματική αλληλεπίδραση σε περιβάλλοντα έρευνας και επαγγελματικά περιβάλλοντα
  • αξιολόγηση ερευνητικών δραστηριοτήτων
  • διαχείριση δικαιωμάτων διανοητικής ιδιοκτησίας
Το ανθρώπινο πλεονέκτημα Για να μείνετε μπροστά σε αυτό τον ρόλο, εστιάστε στο γλώσσα ερωτήσεων και γλώσσα ερωτήσεων πλαισίου περιγραφής πόρων. Αυτές οι ανθρωποκεντρικές δεξιότητες είναι οι πιο δύσκολες για την AI να αναπαραγάγει τα επόμενα 20 χρόνια.
Βοηθήστε 27% Βοηθήστε
Όπου το AI μπορεί να γίνει συγκυβερνήτης
  • διαχείριση ανοικτών δημοσιεύσεων
  • επιστημονική εμπειρογνωσία
  • διαχείριση ευρέσιμων, προσβάσιμων, διαλειτουργικών και επαναχρησιμοποιήσιμων δεδομένων
Αυτοματοποίηση 58% Αυτοματοποίηση
Εργασίες που εκτίθενται περισσότερο στον αυτοματισμό
  • χειρισμός δειγμάτων δεδομένων
  • συλλογή δεδομένων ΤΠΕ
  • σύνθεση πληροφοριών
Λεπτομερής Ανάλυση

Ζωτικά Σημεία & Διανύσματα AI

AI Exposure Vectors

0-100%
AI / Μηχανική Μάθηση 27%

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

Generative AI 9%

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

Γνωστικό Λογισμικό 1%

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: Αυγ 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 ωςεπιστήμονας δεδομένων

09
09:00 · Πρωί
ανάπτυξη εφαρμογών επεξεργασίας δεδομένων
Δημιουργία ειδικού λογισμικού για την επεξεργασία δεδομένων, μέσω επιλογής και χρήσης της κατάλληλης γλώσσας προγραμματισμού, προκειμένου ένα σύστημα ΤΠΕ να παράγει την απαιτούμενη εξαγωγή δεδομένων βάσει των αναμενόμενων εισαχθέντων δεδομένων.
10
10:30 · Μεσημέρι
ανάπτυξη συστημάτων συστάσεων
Δημιουργία συστημάτων συστάσεων τα οποία βασίζονται σε μεγάλα σύνολα δεδομένων με τη χρήση γλωσσών προγραμματισμού ή εργαλείων πληροφορικής για τη δημιουργία υποκλάσης του συστήματος φιλτραρίσματος πληροφοριών με σκοπό την πρόβλεψη της βαθμολόγησης ή της προτίμησης του χρήστη όσον αφορά κάποιο στοιχείο.
12
12:00 · μεσημέρι
ανάπτυξη λογισμικού ανοικτού κώδικα
Χειρισμός και παραγωγή λογισμικού ανοικτού κώδικα. Εξοικείωση με τα κύρια μοντέλα ανοικτού κώδικα τα συστήματα αδειοδότησης και τις πρακτικές κωδικοποίησης που εφαρμόζονται συνήθως κατά την παραγωγή λογισμικού ανοικτού κώδικα.
14
14:00 · Απόγευμα
διαχείριση δικαιωμάτων διανοητικής ιδιοκτησίας
Ενασχόληση με τα νόμιμα δικαιώματα του ιδιωτικού δικαίου που προστατεύουν τα προϊόντα διανοητικής ιδιοκτησίας από παράβαση.
15
15:30 · Αργά το απόγευμα
διαχείριση συστημάτων συλλογής δεδομένων
Ανάπτυξη και διαχείριση μεθόδων και στρατηγικών που χρησιμοποιούνται για τη μεγιστοποίηση της ποιότητας των δεδομένων και της στατιστικής αποτελεσματικότητας κατά τη συλλογή δεδομένων, προκειμένου να διασφαλιστεί η βελτιστοποίηση των συλλεχθέντων δεδομένων για περαιτέρω επεξεργασία.
17
17:00 · Σύνοψη
καθιέρωση διαδικασιών δεδομένων
Χρήση εργαλείων ΤΠΕ για την εφαρμογή μαθηματικών, αλγοριθμικών ή άλλων διαδικασιών χειρισμού δεδομένων για τη δημιουργία πληροφοριών.

Η σειρά εργασιών είναι ενδεικτική. Οι μεμονωμένες ημέρες ποικίλλουν.

Λογισμικό & Τεχνολογίες & Τομείς γνώσης
Λογισμικό & Τεχνολογίες
Alteryx softwareAmazon Elastic Compute Cloud EC2Amazon RedshiftAmazon Simple Storage Service S3Amazon Web Services AWS SageMakerAmazon Web Services AWS softwareApache AirflowApache CassandraApache HadoopApache HiveApache KafkaApache MXNetApache PigApache SparkAtlassian ConfluenceAtlassian JIRABashBigQueryBusiness intelligence softwareC
Τομείς γνώσης
  • 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).

  • 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 νοημοσύνης, μηχανικής μάθησης, στατιστικής και βάσεων δεδομένων που χρησιμοποιούνται για την εξόρυξη περιεχομένου από ένα σύνολο δεδομένων.

  • ηλεκτρονική αναλυτική επεξεργασία

    Τα επιγραμμικά εργαλεία που αναλύουν, συγκεντρώνουν και παρουσιάζουν πολυδιάστατα δεδομένα, επιτρέποντας στους χρήστες να εξάγουν διαδραστικά και επιλεκτικά δεδομένα και να εξετάζουν τα δεδομένα από συγκεκριμένες οπτικές.

  • κατηγοριοποίηση πληροφοριών

    Η διαδικασία ταξινόμησης των πληροφοριών σε κατηγορίες και η παρουσίαση των σχέσεων μεταξύ των δεδομένων για ορισμένους σαφώς καθορισμένους σκοπούς.

Διατομεακές δεξιότητες
  • ανάπτυξη μαθηματικών μοντέλων
  • δεοντολογία δεδομένων
  • εμπειρική ανάλυση
Βασικές δεξιότητες
διεξαγωγή ακαδημαϊκής έρευνας ή έρευνας αγοράς
  • διαχείριση ευρέσιμων, προσβάσιμων, διαλειτουργικών και επαναχρησιμοποιήσιμων δεδομένων

    Παραγωγή, περιγραφή, αποθήκευση, διατήρηση και (επανα)χρησιμοποίηση επιστημονικών δεδομένων με βάση τις αρχές FAIR (ευρεσιμότητα, προσβασιμότητα, διαλειτουργικότητα και δυνατότητα επαναχρησιμοποίησης), καθιστώντας τα δεδομένα όσο το δυνατόν πιο ανοικτά και κλειστά στο μέτρο του αναγκαίου.

  • διενέργεια επιστημονικής έρευνας

    Συμμετοχή στη σύλληψη ή τη δημιουργία νέων γνώσεων μέσω της διατύπωσης ερευνητικών ερωτημάτων, της έρευνας, της βελτίωσης ή της ανάπτυξης εννοιών, θεωριών, μοντέλων, τεχνικών, οργάνων, λογισμικού ή επιχειρησιακών μεθόδων και με χρήση επιστημονικών μεθόδων και τεχνικών.

  • εφαρμογή των αρχών ερευνητικής δεοντολογίας και επιστημονικής ακεραιότητας στις ερευνητικές δραστηριότητες

    Εφαρμογή θεμελιωδών δεοντολογικών αρχών και νομοθεσίας στην επιστημονική έρευνα, συμπεριλαμβανομένων θεμάτων ερευνητικής ακεραιότητας. Διενέργεια, έλεγχος ή αναφορά ερευνών αποφεύγοντας παραπτώματα όπως η επινόηση, η παραποίηση και η λογοκλοπή.

  • προώθηση της ανοικτής καινοτομίας στην έρευνα

    Προώθηση ολοκληρωμένων συνεργασιών στο πλαίσιο των οποίων διάφοροι ενδιαφερόμενοι φορείς συνδημιουργούν καινοτομίες κοινής αξίας.

  • ενσωμάτωση της διάστασης του φύλου στην έρευνα

    Συνεκτίμηση σε ολόκληρη την ερευνητική διαδικασία των βιολογικών χαρακτηριστικών και των εξελισσόμενων κοινωνικών και πολιτισμικών χαρακτηριστικών των γυναικών και των ανδρών (φύλο).

  • διεξαγωγή έρευνας σε διάφορους επιστημονικούς κλάδους

    Διεξαγωγή έρευνας πέραν επιστημονικών και λειτουργικών ορίων.

διαχείριση, συλλογή και αποθήκευση ψηφιακών δεδομένων
  • 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.

  • 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.

  • 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.

τεχνική ή επιστημονική συγγραφή
  • σύνταξη επιστημονικών ή ακαδημαϊκών εγγράφων και τεχνικής τεκμηρίωσης

    σύνταξη και επιμέλεια επιστημονικών, ακαδημαϊκών ή τεχνικών κειμένων για διάφορα θέματα.

  • διάδοση αποτελεσμάτων στην επιστημονική κοινότητα

    Δημοσιοποίηση των επιστημονικών αποτελεσμάτων με κάθε κατάλληλο μέσο, συμπεριλαμβανομένων συνεδρίων, εργαστηρίων, διαλέξεων και επιστημονικών δημοσιεύσεων.

  • δημοσίευση ακαδημαϊκών ερευνών

    Διεξαγωγή ακαδημαϊκής έρευνας, σε πανεπιστήμιο ή κολέγιο ή για σας, στον τομέα της εμπειρογνωσίας σας και δημοσίευσή της σε βιβλία ή ακαδημαϊκά περιοδικά, με σκοπό τη συμβολή στον τομέα σας και την επίτευξη προσωπικής ακαδημαϊκής διαπίστευσης.

  • συγγραφή επιστημονικών δημοσιεύσεων

    Παρουσίαση της υπόθεσης, των ευρημάτων και των συμπερασμάτων της επιστημονικής σας έρευνας στον τομέα της εμπειρογνωσίας σας σε μια επαγγελματική δημοσίευση.

προγραμματισμός συστημάτων ηλεκτρονικών υπολογιστών
  • ανάπτυξη λογισμικού ανοικτού κώδικα

    Χειρισμός και παραγωγή λογισμικού ανοικτού κώδικα. Εξοικείωση με τα κύρια μοντέλα ανοικτού κώδικα τα συστήματα αδειοδότησης και τις πρακτικές κωδικοποίησης που εφαρμόζονται συνήθως κατά την παραγωγή λογισμικού ανοικτού κώδικα.

  • ανάπτυξη συστημάτων συστάσεων

    Δημιουργία συστημάτων συστάσεων τα οποία βασίζονται σε μεγάλα σύνολα δεδομένων με τη χρήση γλωσσών προγραμματισμού ή εργαλείων πληροφορικής για τη δημιουργία υποκλάσης του συστήματος φιλτραρίσματος πληροφοριών με σκοπό την πρόβλεψη της βαθμολόγησης ή της προτίμησης του χρήστη όσον αφορά κάποιο στοιχείο.

  • ανάπτυξη εφαρμογών επεξεργασίας δεδομένων

    Δημιουργία ειδικού λογισμικού για την επεξεργασία δεδομένων, μέσω επιλογής και χρήσης της κατάλληλης γλώσσας προγραμματισμού, προκειμένου ένα σύστημα ΤΠΕ να παράγει την απαιτούμενη εξαγωγή δεδομένων βάσει των αναμενόμενων εισαχθέντων δεδομένων.

συγκέντρωση πληροφοριών από φυσικές ή ηλεκτρονικές πηγές
  • 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.

  • σύνθεση πληροφοριών

    Κριτική ανάγνωση, ερμηνεία και σύνοψη νέων και πολύπλοκων πληροφοριών από διάφορες πηγές.

διαχείριση πληροφοριών
  • διαχείριση ερευνητικών δεδομένων

    Παραγωγή και ανάλυση επιστημονικών δεδομένων που προέρχονται από μεθόδους ποιοτικής και ποσοτικής έρευνας. Αποθήκευση και διατήρηση των δεδομένων σε βάσεις δεδομένων έρευνας. Υποστήριξη της περαιτέρω χρήσης επιστημονικών δεδομένων και εξοικείωση με τις αρχές διαχείρισης ανοικτών δεδομένων.

  • διαχείριση συστημάτων συλλογής δεδομένων

    Ανάπτυξη και διαχείριση μεθόδων και στρατηγικών που χρησιμοποιούνται για τη μεγιστοποίηση της ποιότητας των δεδομένων και της στατιστικής αποτελεσματικότητας κατά τη συλλογή δεδομένων, προκειμένου να διασφαλιστεί η βελτιστοποίηση των συλλεχθέντων δεδομένων για περαιτέρω επεξεργασία.

παρουσίαση ερευνητικών ή τεχνικών πληροφοριών
  • παροχή παρουσίασης απεικόνισης δεδομένων

    Δημιουργία παρουσιάσεων απεικόνισης δεδομένων, όπως διαγράμματα ή γραφικές απεικονίσεις, για ευκολότερη κατανόηση.

  • ενημέρωση σχετικά με επιστημονικά ευρήματα

    Παρουσίαση πρόσφατων ευρημάτων στο ευρύ κοινό και συμμετοχή του κοινού στον ενθουσιασμό για την επιστήμη, αύξηση της γνώσης, της εκτίμησης και της κατανόησης της επιστήμης από το κοινό, προώθηση της χρήσης επιστημονικών αποτελεσμάτων κατά τη διαμόρφωση γνώμης.

παρακολούθηση των εξελίξεων στον τομέα της εμπειρογνωμοσύνης
  • 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.

DNA δεξιότητας

DNA δεξιότητας

Χαρακτηριστικά προσωπικότητας εργασίας και αξίες που ορίζουν αυτόν τον ρόλο

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
Επαγγελματική εξέλιξη

Μονοπάτια Ανάπτυξης & Παρόμοιοι Ρόλοι

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

Τοπίο καριέρας

Πού ταιριάζει τοεπιστήμονας δεδομένων;

Αυτός ο ρόλος
επιστήμονας δεδομένων Αυτός ο ρόλος
Διαδρομές ανάπτυξης

Βαθμολογίες ομοιότητας με βάση την επικάλυψη δεξιοτήτων από δεδομένα ESCO.

Συνήθεις ερωτήσεις

Συχνές ερωτήσεις

Ποιες δεξιότητες χρειάζομαι για να γίνω επιτυχημένος επιστήμονας δεδομένων;
Εκτός από ισχυρές μαθηματικές και στατιστικές γνώσεις, απαιτείται εξοικείωση με γλώσσες προγραμματισμού όπως η Python ή η R, εργαλεία οπτικοποίησης δεδομένων και βάσεις δεδομένων. Η ικανότητα αποτελεσματικής επικοινωνίας και παρουσίασης των ευρημάτων σας είναι επίσης κρίσιμη.
Ποιες είναι οι συνήθεις διαδρομές καριέρας για έναν επιστήμονα δεδομένων;
Μετά την απόκτηση εμπειρίας, μπορείτε να εξελιχθείτε σε επικεφαλής επιστήμονα δεδομένων, αρχιτέκτονα δεδομένων, ή να αναλάβετε ηγετικούς ρόλους σε τμήματα ανάλυσης και επιχειρηματικής ευφυΐας.
Πώς μπορώ να βελτιώσω τις πιθανότητές μου να βρω εργασία ως επιστήμονας δεδομένων;
Εκτός από την εκπαίδευση και την εμπειρία, η δημιουργία ενός ισχυρού portfolio με projects ανάλυσης δεδομένων και η συμμετοχή σε κοινότητες επιστημόνων δεδομένων μπορούν να σας βοηθήσουν να ξεχωρίσετε.
Επιστήμονας Δεδομένων — υπάρχει έλλειψη στην Ευρώπη;
Ναι. Στην έκδοση ELA/EURES του 2025, έλλειψη καταγράφηκε σε 10 από τις 14 ευρωπαϊκές χώρες που αξιολόγησαν αυτή την επαγγελματική ομάδα: Αυστρία, Βέλγιο, Βουλγαρία, Κύπρος και 6 ακόμη. Η χώρα Αυστρία την καταγράφει 3 συνεχόμενα χρόνια. Οι αξιολογήσεις αυτές δημοσιεύονται ανά επαγγελματική ομάδα και όχι ανά τίτλο θέσης.
Επιστήμονας 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.