Επαγγελματικό προφίλ

Επιστήμονας δεδομένων

Στιγμιότυπο

Οι επιστήμονες δεδομένων εντοπίζουν και ερμηνεύουν πλούσιες πηγές δεδομένων, διαχειρίζονται μεγάλες ποσότητες δεδομένων, συγχωνεύουν πηγές δεδομένων, εξασφαλίζουν τη συνέπεια των συνόλων δεδομένων και δημιουργούν απεικονίσεις που βοηθούν στην κατανόηση των δεδομένων. Κατασκευάζουν μαθηματικά μοντέλα με τη χρήση δεδομένων, παρουσιάζουν και κοινοποιούν πληροφορίες και πορίσματα σχετικά με δεδομένα σε ειδικούς και επιστήμονες στην ομάδα τους και, εφόσον απαιτείται, σε μη εξειδικευμένο κοινό, και προτείνουν τρόπους για την εφαρμογή των δεδομένων.

Αγορά εργασίας
Περισσότεροι υποψήφιοι από θέσεις στη χώρα Ελλάδα και 3 άλλες χώρες
ELA/EURES 2025
βιομηχανία
Ψηφιακή τεχνολογία
Εκπαίδευση
Πτυχίο πρώτου κύκλου
34%
Ανθεκτικότητα Βαθμολογία · 2026 (Το υψηλότερο είναι καλύτερο)
Πτυχίο πρώτου κύκλου 58% Έκθεση σε ΤΝ · 2026
Αγορά εργασίας

Πού ζητείται αυτό το επάγγελμα

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

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: Αυστρία, Βέλγιο, Βουλγαρία, Ιρλανδία και 6 ακόμη.

Μακροβιότερη έλλειψη: Αυστρία, 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.

Τι σημαίνουν αυτές οι λέξεις

Τα τέσσερα στοιχεία που παρουσιάζει αυτή η ενότητα

Καταγεγραμμένη ζήτηση
Αν υπάρχει Καταγεγραμμένη ζήτηση, δηλαδή αν οι εργοδότες αναφέρουν ότι χρειάζονται άτομα για αυτό το επάγγελμα — πρόκειται για εκτίμηση που δημοσιεύεται από εθνικό φορέα ή φορέα της Ευρωπαϊκής Ένωσης και όχι για καταμέτρηση.
Προς τα πού κινείται
Προς τα πού κινείται η απασχόληση σε αυτό το επάγγελμα τα επόμενα χρόνια, σύμφωνα με επίσημη πρόβλεψη.
Θέσεις προς κάλυψη
Πόσες περίπου Θέσεις προς κάλυψη προκύπτουν — από την αύξηση της απασχόλησης και από όσους αποχωρούν από το επάγγελμα.
Συνήθεις αποδοχές
Ποιες είναι οι Συνήθεις αποδοχές των ανθρώπων σε αυτό το επάγγελμα, όπου τις δημοσιεύει η πηγή. Το κενό δεν σημαίνει ότι η εργασία είναι απλήρωτη· σημαίνει ότι κανείς δεν δημοσιεύει στοιχεία για τον συγκεκριμένο τόπο.

Ένα στοιχείο παραλείπεται όταν κανείς δεν το δημοσιεύει για τον συγκεκριμένο τόπο και δεν εμφανίζεται ως μηδενικό.

Προς τα πού κλίνει η αγορά για εσάς

Υπέρ σας
Περισσότερες κενές θέσεις από υποψηφίους — οι εργοδότες ανταγωνίζονται για στελέχη.
Ισορροπημένο
Οι κενές θέσεις και οι υποψήφιοι είναι περίπου ισάριθμοι.
Ανταγωνιστικό
Περισσότεροι υποψήφιοι από κενές θέσεις — περιμένετε ανταγωνισμό.
Αντιφατικά στοιχεία
Οι πηγές διαφωνούν ή η ίδια επαγγελματική ομάδα παρουσιάζει έλλειψη σε μια περιοχή και πλεόνασμα σε άλλη.

Κάθε πηγή καταλήγει σε μία από αυτές τις τέσσερις κατηγορίες, ώστε να υπάρχει ένα ενιαίο λεξιλόγιο. Αυτό που διαφέρει είναι τα στοιχεία στα οποία βασίζεται η καθεμία, τα οποία εμφανίζονται κάτω από κάθε κατηγορία — ένας μετρημένος λόγος θέσεων προς κάλυψη προς άτομα που αναζητούν εργασία ή μια εκτίμηση που δημοσιεύεται από εθνικό φορέα.

Πώς συγκρίνεται αυτό το επάγγελμα με άλλα επαγγέλματα στην ίδια χώρα

Ισχυρή
Από τα ισχυρότερα στη χώρα that country
Καλή
Ισχυρότερο από τα περισσότερα επαγγέλματα στη χώρα that country
Ανάμεικτη
Περίπου στα συνήθη για τη χώρα that country
Ασθενής
Ασθενέστερο από τα περισσότερα επαγγέλματα στη χώρα that country

Πρόκειται για κατάταξη μέσα σε μία χώρα, όχι για βαθμολογία που μπορείτε να συγκρίνετε μεταξύ χωρών — τα μητρώα στα οποία βασίζονται δύο χώρες καταγράφουν διαφορετικούς ανθρώπους, επομένως ο ίδιος αριθμός σημαίνει διαφορετικά πράγματα σε κάθε χώρα. Γι’ αυτό ένα επάγγελμα μπορεί να ανήκει στην κατηγορία Ισχυρή σε μια χώρα και παρ’ όλα αυτά να εμφανίζεται ως Ανταγωνιστικό: βρίσκεται στην κορυφή μιας αγοράς που συνολικά έχει μεγάλο ανταγωνισμό.

Από πού προέρχονται αυτά τα στοιχεία

Κάθε στοιχείο δημοσιεύεται από εθνική στατιστική υπηρεσία, δημόσια υπηρεσία απασχόλησης ή φορέα της Ευρωπαϊκής Ένωσης, και κάθε κάρτα αναφέρει την πηγή της και την περίοδο που καλύπτει. Σε ορισμένες περιοχές η καταμέτρηση γίνεται κάθε μήνα, ενώ σε άλλες η αξιολόγηση γίνεται μία ή δύο φορές τον χρόνο, επομένως δύο περιοχές στον ίδιο χάρτη μπορεί να περιγράφουν διαφορετικές χρονικές στιγμές — η ημερομηνία εμφανίζεται πάντα.

Τίποτα από αυτά δεν προβλέπει τις πιθανότητες ενός συγκεκριμένου ανθρώπου. Περιγράφει μια αγορά.

Καταγεγραμμένη ζήτηση · Συνήθεις αποδοχές · Προς τα πού κινείται (Ελλάδα, Κύπρος, Γερμανία, Κάτω Χώρες, Ιταλία, Βουλγαρία)
Καταγεγραμμένη ζήτηση · Συνήθεις αποδοχές · Προς τα πού κινείται
Καταγεγραμμένη ζήτηση Συνήθεις αποδοχές Προς τα πού κινείται
Ελλάδα Καταγράφηκε πλεόνασμα ELA/EURES 2025 * — +44,7% 2023–2035 · Cedefop 2026 *
Κύπρος Καταγράφηκε έλλειψη ELA/EURES 2025 * — +79,7% 2023–2035 · Cedefop 2026 *
Γερμανία Καταγράφηκε έλλειψη ELA/EURES 2024 * — +15,6% 2023–2035 · Cedefop 2026 *
Κάτω Χώρες Καταγράφηκε έλλειψη ELA/EURES 2025 * — +32% 2023–2035 · Cedefop 2026 *
Ιταλία Δεν καταγράφηκε — +40% 2023–2035 · Cedefop 2026 *
Βουλγαρία Καταγράφηκε έλλειψη ELA/EURES 2025 * — +59,7% 2023–2035 · Cedefop 2026 *

* Δημοσιεύεται για ομάδες επαγγελμάτων, όχι για μεμονωμένους τίτλους θέσεων.

Καθοδηγείτε μαθητές, πελάτες ή εργαζομένους; Αξιοποιήστε τα δεδομένα αυτού του επαγγέλματος στον οργανισμό σας.

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 αλλάξει επιστήμονας 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.

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:

Εκτίμηση βάσει μοντέλου. Χρησιμοποιήστε το ως σήμα σχεδιασμού, όχι ως εγγύηση.

Πώς η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να αλλάξει αυτόν τον ρόλο

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

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.
27% Βοηθήστε

Όπου το AI μπορεί να γίνει συγκυβερνήτης

  • διαχείριση ανοικτών δημοσιεύσεων
  • επιστημονική εμπειρογνωσία
  • διαχείριση ευρέσιμων, προσβάσιμων, διαλειτουργικών και επαναχρησιμοποιήσιμων δεδομένων
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: Οκτ 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 επιστήμονας 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.

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
  • 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.

  • προώθηση της συμμετοχής του κοινού στην έρευνα

    Συνεργασία με το κοινό στον σχεδιασμό, τη διεξαγωγή και τη διάδοση της έρευνας.

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.

συλλογική εργασία
  • Επαγγελματική αλληλεπίδραση σε περιβάλλοντα έρευνας και επαγγελματικά περιβάλλοντα

    Επιδεικνύει σεβασμό προς τους άλλους, καθώς και συλλογικότητα. Ακούει, παρέχει και λαμβάνει παρατηρήσεις και απαντά με οξυδέρκεια στους άλλους, ενώ παράλληλα εποπτεύει και διοικεί το προσωπικό σε επαγγελματικό περιβάλλον.

χρήση ξένων γλωσσών
  • επικοινωνία σε διαφορετικές γλώσσες

    Άριστη εκμάθηση ξένων γλωσσών ώστε να είναι δυνατή η επικοινωνία σε μία ή περισσότερες ξένες γλώσσες.

Τομείς γνώσης & Λογισμικό & Τεχνολογίες
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.

  • 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 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.

  • 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.

Διατομεακές δεξιότητες
  • ανάπτυξη μαθηματικών μοντέλων
  • δεοντολογία δεδομένων
  • εμπειρική ανάλυση
Λογισμικό & Τεχνολογίες
Structured query language SQLSASPythonRMicrosoft SQL ServerThe MathWorks MATLABIBM SPSS StatisticsC++TableauOracle JavaJavaScriptTeradata DatabaseCAtlassian JIRAPerlAmazon Web Services AWS softwareMicrosoft Azure softwareC#Atlassian ConfluenceApache HadoopGitSplunk EnterpriseApache HiveGitHubApache CassandraRubyNoSQLAmazon RedshiftPostgreSQLElasticsearchMongoDBApache KafkaGoDockerJavaScript Object Notation JSONAmazon Elastic Compute Cloud EC2Microsoft Power BIScalaApache SparkJenkins CI
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

Επιστήμονας 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.

Τυπικό επίπεδο εκπαίδευσης

Πτυχίο πρώτου κύκλου

Πού να σπουδάσετε

2.030 προγράμματα σπουδών σε 30 χώρες διδάσκουν τις βασικές δεξιότητες αυτού του επαγγέλματος. Επιπλέον, 446 σύντομα μαθήματα, καθένα από τα οποία καλλιεργεί μία μόνο δεξιότητα.

Μερικά παραδείγματα, με διδασκαλία στη γλώσσα αυτής της σελίδας:

Πηγές
  1. 1. Source: Study in Greece Program Finder, Study in Greece (studies.minedu.gov.gr).
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 το επιστήμονας δεδομένων;

Αυτός ο ρόλος
επιστήμονας δεδομένων Αυτός ο ρόλος
Διαδρομές ανάπτυξης

Βαθμολογίες ομοιότητας με βάση την επικάλυψη δεξιοτήτων από δεδομένα ESCO.

Για οργανισμούς

Τα δεδομένα αυτής της σελίδας, στη διάθεσή σας για τους μαθητές, τους πελάτες και το προσωπικό σας.

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 — 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 3 Οκτωβρίου 2026 Σχετικά με τα δεδομένα μας