Μηχανικός δεδομένων
Στιγμιότυπο
Οι μηχανικοί δεδομένων αναπτύσσουν την αρχιτεκτονική που είναι αναγκαία για την επεξεργασία, τη διαχείριση και την αποθήκευση μεγάλων όγκων δεδομένων που θα χρησιμοποιηθούν από τους επιστήμονες δεδομένων για ανάλυση. Σχεδιάζουν την υποδομή και συντηρούν αγωγούς δεδομένων και αποθήκες δεδομένων με σκοπό την αξιοποίηση των δεδομένων για τη δημιουργία στρατηγικού πλεονεκτήματος.
Ως μηχανικός δεδομένων, θα είστε υπεύθυνοι για τον σχεδιασμό, την ανάπτυξη και τη συντήρηση των συστημάτων που συλλέγουν, αποθηκεύουν και επεξεργάζονται μεγάλους όγκους δεδομένων. Η δουλειά σας περιλαμβάνει την κατασκευή της υποδομής που χρειάζονται οι επιστήμονες δεδομένων για να αναλύσουν τα δεδομένα και να εξάγουν χρήσιμα συμπεράσματα. Θα εργάζεστε στενά με άλλες ομάδες, όπως η ομάδα επιστήμης δεδομένων και η ομάδα μηχανικής λογισμικού, για να διασφαλίσετε ότι τα δεδομένα είναι προσβάσιμα, αξιόπιστα και ασφαλή.
- • Σχεδιασμός και ανάπτυξη αρχιτεκτονικών δεδομένων για την αποθήκευση και επεξεργασία μεγάλων όγκων δεδομένων.
- • Δημιουργία και συντήρηση συστημάτων σωλήνωσης δεδομένων (data pipelines) για την αυτόματη μεταφορά δεδομένων από διάφορες πηγές.
- • Διαχείριση και βελτιστοποίηση αποθηκών δεδομένων (data warehouses) και λίμνων δεδομένων (data lakes).
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 μηχανικός 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 Επίτευξη;
Σας αρέσουν οι εργασίες που απαιτούν Αναγνώριση;
Μελλοντικές προοπτικές για μηχανικός δεδομένων
Το μηχανικός δεδομένων εισέρχεται σε περίοδο μετασχηματισμού. Με 42% έκθεση σε εργαλεία AI, αυτός ο ρόλος δεν αντικαθίσταται, εξελίσσεται. Η κατάκτηση νέων ψηφιακών εργαλείων θα είναι το κλειδί της επιτυχίας.
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 μηχανικός 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
Οι περισσότερες εργασίες εδώ υποστηρίζονται από AI παρά είναι καθαρά ανθρώπινες.
Όπου το AI μπορεί να γίνει συγκυβερνήτης
- εκτέλεση μείωσης διαστατικότητας
- ανάπτυξη εφαρμογών επεξεργασίας δεδομένων
- διαχείριση της αρχιτεκτονικής δεδομένων ΤΠΕ
Εργασίες που εκτίθενται περισσότερο στον αυτοματισμό
- επεξεργασία δεδομένων
- διαχείριση ερευνητικών δεδομένων
- χρησιμοποίηση τεχνικών επεξεργασίας δεδομένων
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 φυσική αυτοματοποίηση, ρομποτική και αισθητήρες που οδηγούν τη μετατόπιση εργασιών
Έκθεση σε αυτοματοποίηση ροής εργασίας, λογισμικό υποστήριξης αποφάσεων και ψηφιοποίηση διαδικασιών
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 μηχανικός δεδομένων
09 09:00 · Πρωί ανάπτυξη εφαρμογών επεξεργασίας δεδομένων
10 10:30 · Μεσημέρι διαχείριση δεδομένων
12 12:00 · μεσημέρι διαχείριση της αρχιτεκτονικής δεδομένων ΤΠΕ
14 14:00 · Απόγευμα εφαρμογή τεχνικών αποθήκευσης δεδομένων
15 15:30 · Αργά το απόγευμα καθιέρωση διαδικασιών δεδομένων
17 17:00 · Σύνοψη σχεδιασμός βάσης δεδομένων στο υπολογιστικό νέφος
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.
-
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.
-
διαχείριση ποσοτικών δεδομένων
Συλλογή, επεξεργασία και παρουσίαση ποσοτικών δεδομένων. Χρήση των κατάλληλων προγραμμάτων και μεθόδων για την επικύρωση, την οργάνωση και την ερμηνεία των δεδομένων.
-
αποθήκευση ψηφιακών δεδομένων και συστημάτων
Χρήση εργαλείων λογισμικού για την αρχειοθέτηση δεδομένων με αντιγραφή τους και αποθήκευση εφεδρικών αντιγράφων, με σκοπό τη διασφάλιση της ακεραιότητάς τους και την πρόληψη της απώλειας δεδομένων.
-
εφαρμογή τεχνικών αποθήκευσης δεδομένων
Εφαρμογή μοντέλων και εργαλείων, όπως η ηλεκτρονική αναλυτική επεξεργασία (OLAP) και η ηλεκτρονική επεξεργασία συναλλαγών (OLTP), για την ενσωμάτωση δομημένων ή μη δεδομένων από πηγές, προκειμένου για τη δημιουργία κεντρικού αποθετηρίου των ιστορικών και τρεχόντων δεδομένων.
-
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.
-
δημιουργία συνόλων δεδομένων
Δημιουργία μιας συλλογής νέων ή υφιστάμενων συνόλων δεδομένων που αποτελούνται από χωριστά στοιχεία, αλλά μπορούν να χειραγωγηθούν ως ενιαία μονάδα.
-
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.
-
εκτέλεση μείωσης διαστατικότητας
Μείωση του αριθμού των μεταβλητών ή των χαρακτηριστικών ενός συνόλου δεδομένων σε αλγόριθμους μηχανικής μάθησης μέσω μεθόδων όπως η ανάλυση κύριων συνιστωσών, η παραγοντοποίηση μητρώων, οι μέθοδοι αυτόματου κωδικοποιητή και άλλες.
-
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.
-
διαχείριση της αρχιτεκτονικής δεδομένων ΤΠΕ
Εποπτεία των κανονισμών και της χρήσης των τεχνικών ΤΠΕ για τον καθορισμό της αρχιτεκτονικής των πληροφοριακών συστημάτων και τον έλεγχο της συλλογής, αποθήκευσης, ενοποίησης, ρύθμισης και χρήσης δεδομένων σε έναν οργανισμό.
-
σχεδιασμός βάσης δεδομένων στο υπολογιστικό νέφος
Εφαρμογή αρχών σχεδιασμού για προσαρμοστικές, ελαστικές, αυτοματοποιημένες, χαλαρά συνδεδεμένες βάσεις δεδομένων με τη χρήση υποδομών υπολογιστικού νέφους. Στόχευση στην αφαίρεση κάθε μεμονωμένου σημείου αστοχίας μέσω του σχεδιασμού κατανεμημένης βάσης δεδομένων.
-
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.
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.
αποθήκευση δεδομένων
Οι φυσικές και τεχνικές έννοιες του τρόπου οργάνωσης της ψηφιακής αποθήκευσης δεδομένων σε συγκεκριμένα συστήματα τόσο σε τοπικό επίπεδο, όπως οι σκληροί δίσκοι και οι τυχαιοποιημένες μνήμες (RAM) όσο και εξ αποστάσεως, μέσω του δικτύου, του διαδικτύου ή του υπολογιστικού νέφους.
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.
συστήματα διαχείρισης βάσεων δεδομένων
Τα εργαλεία δημιουργίας, επικαιροποίησης και διαχείρισης βάσεων δεδομένων, όπως Oracle, MySQL και Microsoft SQL Server.
τεχνολογίες νέφους
Οι τεχνολογίες που επιτρέπουν την πρόσβαση σε υλικό, λογισμικό, δεδομένα και υπηρεσίες μέσω απομακρυσμένων εξυπηρετητών και δικτύων λογισμικού, ανεξάρτητα από την τοποθεσία και την αρχιτεκτονική τους.
SAS Data Management
Το λογισμικό SAS Data Management (SAS Data Management) είναι ένα εργαλείο για την ενσωμάτωση πληροφοριών από πολλαπλές εφαρμογές, που έχουν δημιουργηθεί και συντηρούνται από οργανισμούς, σε μια συνεκτική και διαφανή δομή δεδομένων, που αναπτύχθηκε από την εταιρεία λογισμικού SAS.
Teradata Database
Το λογισμικό Teradata Database είναι ένα εργαλείο για τη δημιουργία, την επικαιροποίηση και τη διαχείριση βάσεων δεδομένων που αναπτύχθηκε από την εταιρεία λογισμικού Teradata Corporation.
- ανάλυση δεδομένων
- πληροφορική
- στατιστικές
Δείτε αν αυτός ο ρόλος ταιριάζει στο DNA της καριέρας σας
Κάντε τη δωρεάν αξιολόγηση DNA καριέρας για να δείτε πώς το μηχανικός δεδομένων ευθυγραμμίζεται 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 κινητόΜηχανικός 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 μηχανικός δεδομένων;
Βαθμολογίες ομοιότητας με βάση την επικάλυψη δεξιοτήτων από δεδομένα ESCO.
αναλυτής δεδομένων/αναλύτρια δεδομένων
16% ομοιότηταυπάλληλος εισαγωγής δεδομένων
13% ομοιότηταγενικός διευθυντής δεδομένων Η/Υ/γενική διευθύντρια δεδομένων Η/Υ
11% ομοιότηταπρογραμματιστής IoT (Internet of Things)
11% ομοιότηταδιευθυντής πληροφορικής και γνώσης ΤΠΕ/διευθύντρια πληροφορικής και γνώσης ΤΠΕ
11% ομοιότηταεπιστήμονας δεδομένων
11% ομοιότηταΣυχνές ερωτήσεις
- Ποιες είναι οι πιο σημαντικές δεξιότητες που χρειάζεται ένας μηχανικός δεδομένων;
- Εκτός από τις βασικές γνώσεις προγραμματισμού (π.χ., Python, Java, Scala), είναι σημαντική η εμπειρία με εργαλεία διαχείρισης δεδομένων όπως Apache Spark, Hadoop, Kafka, και βάσεις δεδομένων SQL και NoSQL. Η κατανόηση των αρχών σχεδιασμού συστημάτων και των αρχιτεκτονικών cloud (π.χ., AWS, Azure, Google Cloud) είναι επίσης κρίσιμη.
- Ποια είναι η διαφορά μεταξύ ενός μηχανικού δεδομένων και ενός επιστήμονα δεδομένων;
- Ο μηχανικός δεδομένων επικεντρώνεται στην κατασκευή και συντήρηση της υποδομής δεδομένων, ενώ ο επιστήμονας δεδομένων χρησιμοποιεί αυτά τα δεδομένα για να εξάγει συμπεράσματα και να δημιουργήσει μοντέλα. Ο μηχανικός δεδομένων παρέχει τα δεδομένα, ενώ ο επιστήμονας δεδομένων τα αναλύει.
- Ποιες είναι οι συνήθεις ρυθμίσεις εργασίας για έναν μηχανικό δεδομένων;
- Η απασχόληση σε εταιρείες είναι η πιο κοινή μορφή εργασίας για τους μηχανικούς δεδομένων. Ωστόσο, υπάρχει αυξανόμενη ζήτηση για freelance μηχανικούς δεδομένων, ιδιαίτερα για έργα που απαιτούν εξειδικευμένες δεξιότητες ή προσωρινή υποστήριξη.
- Μηχανικός Δεδομένων — τι αμοιβή έχει στις Ηνωμένες Πολιτείες;
- 108.970 δολάρια τον χρόνο στη διάμεσο, με ημερομηνία 2025-05. Οι διάμεσοι των πολιτειών κυμαίνονται από 60.470 έως 156.590 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