Επαγγελματικό προφίλ

Προγραμματιστής IoT (Internet of Things)

Στιγμιότυπο

Οι προγραμματιστές/προγραμματίστριες IoT αναλύουν και συγκεντρώνουν δεδομένα για την ερμηνεία του μοτίβου και την πρόβλεψη του αποτελέσματος. Χρησιμοποιούν την τεχνητή νοημοσύνη για τη διαχείριση των εργασιών και των αυτόνομων αποφάσεων, αξιοποιώντας αλγορίθμους μηχανικής μάθησης για τη δημιουργία εξυπνότερων συσκευών μέσω ανιχνευτών δεδομένων. Οι προγραμματιστές/προγραμματίστριες IoT δημιουργούν λογισμικό για τη σύνδεση αντικειμένων με συστήματα και συσκευές ή για τον προγραμματισμό των αντικειμένων αυτών ώστε να λειτουργούν μόνα τους.

Αγορά εργασίας
Περισσότεροι υποψήφιοι από θέσεις στη χώρα Ελλάδα και 3 άλλες χώρες
ELA/EURES 2025
βιομηχανία
Ψηφιακή τεχνολογία
Εκπαίδευση
Πτυχίο πρώτου κύκλου
39%
Ανθεκτικότητα Βαθμολογία · 2026 (Το υψηλότερο είναι καλύτερο)
Πτυχίο πρώτου κύκλου 52% 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.

13 από 17 με έλλειψη2025Και οι 30 αναπτύσσονται3.7Mθέσεις έως το 2035

Έλλειψη: Βέλγιο, Βουλγαρία, Γερμανία, Ιρλανδία και 9 ακόμη.

Μακροβιότερη έλλειψη: Τσεχία, 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.

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 2025 * — +15,6% 2023–2035 · Cedefop 2026 *
Κάτω Χώρες Καταγράφηκε έλλειψη ELA/EURES 2025 * — +32% 2023–2035 · Cedefop 2026 *
Ιταλία Καταγράφηκε έλλειψη ELA/EURES 2025 * — +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 προγραμματιστής IoT (Internet of Things)

The outlook for προγραμματιστής IoT (Internet of Things) 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 προγραμματιστής IoT (Internet of Things) 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 12 έτη (περίπου το 2038) βάσει του επιλεγμένου σεναρίου „Αναμενόμενο“.
~35%
Ανθεκτικότητα
Κίνδυνος αυτοματισμού
EXP~55%
Ανθρώπινη άκρη
MOAT~40%

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

2026
2033
2043
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.

39% Ανθρώπινης ιδιοκτησίας

Τι εξαρτάται ακόμα από τους ανθρώπους

  • ανάπτυξη ροής δεδομένων ΤΠΕ
Το ανθρώπινο πλεονέκτημα Για να μείνετε μπροστά σε αυτό τον ρόλο, εστιάστε στο αρχές τεχνητής νοημοσύνης και Διαδίκτυο των Πραγμάτων. Αυτές οι ανθρωποκεντρικές δεξιότητες είναι οι πιο δύσκολες για την AI να αναπαραγάγει τα επόμενα 20 χρόνια.
32% Βοηθήστε

Όπου το AI μπορεί να γίνει συγκυβερνήτης

  • ανάλυση μεγάλων ποσοτήτων δεδομένων
  • εκτέλεση μείωσης διαστατικότητας
  • χρήση μηχανικής μάθησης
52% Αυτοματοποίηση

Εργασίες που εκτίθενται περισσότερο στον αυτοματισμό

  • χρησιμοποίηση τεχνικών επεξεργασίας δεδομένων
Λεπτομερής Ανάλυση

Ζωτικά Σημεία & Διανύσματα AI

AI Exposure Vectors

0-100%
AI / Μηχανική Μάθηση 32%

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

Generative AI 3%

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

Ρομποτικός & Φυσικός Αυτοματισμός 0%

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

Γνωστικό Λογισμικό 0%

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

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 προγραμματιστής IoT (Internet of Things)

09
09:00 · Πρωί
ανάπτυξη ροής δεδομένων ΤΠΕ
Δημιουργία επαναλαμβανόμενων προτύπων δραστηριότητας ΤΠΕ εντός οργανισμού, η οποία ενισχύει τον συστηματικό μετασχηματισμό προϊόντων, διαδικασιών και υπηρεσιών πληροφόρησης κατά τη διάρκεια της παραγωγής τους.
10
10:30 · Μεσημέρι
σχεδιασμός πληροφοριακών συστημάτων
Καθορισμός της αρχιτεκτονικής, της σύνθεσης, των συνιστωσών, των δομοστοιχείων, των διεπαφών και των δεδομένων για τα ολοκληρωμένα συστήματα πληροφοριών (υλισμικό, λογισμικό και δίκτυο), βάσει των απαιτήσεων και των προδιαγραφών του συστήματος.
12
12:00 · μεσημέρι
χρήση μηχανικής μάθησης
Χρήση τεχνικών και αλγορίθμων που μπορούν να εξάγουν γνώση από δεδομένα, να μαθαίνουν από αυτά και να κάνουν προβλέψεις, για τη βελτιστοποίηση προγραμμάτων, την προσαρμογή των εφαρμογών, την αναγνώριση προτύπων, το φιλτράρισμα, τις μηχανές αναζήτησης και την υπολογιστική όραση.
14
14:00 · Απόγευμα
ανάλυση μεγάλων ποσοτήτων δεδομένων
Συλλογή και αξιολόγηση αριθμητικών δεδομένων σε μεγάλες ποσότητες, ιδίως για τον προσδιορισμό προτύπων μεταξύ των δεδομένων.
15
15:30 · Αργά το απόγευμα
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.
17
17:00 · Σύνοψη
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.

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
προγραμματισμός συστημάτων ηλεκτρονικών υπολογιστών
  • 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.

  • χρήση μηχανικής μάθησης

    Χρήση τεχνικών και αλγορίθμων που μπορούν να εξάγουν γνώση από δεδομένα, να μαθαίνουν από αυτά και να κάνουν προβλέψεις, για τη βελτιστοποίηση προγραμμάτων, την προσαρμογή των εφαρμογών, την αναγνώριση προτύπων, το φιλτράρισμα, τις μηχανές αναζήτησης και την υπολογιστική όραση.

διαχείριση, συλλογή και αποθήκευση ψηφιακών δεδομένων
  • 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.

ανάλυση και αξιολόγηση πληροφοριών και δεδομένων
  • ανάλυση μεγάλων ποσοτήτων δεδομένων

    Συλλογή και αξιολόγηση αριθμητικών δεδομένων σε μεγάλες ποσότητες, ιδίως για τον προσδιορισμό προτύπων μεταξύ των δεδομένων.

ανάπτυξη επιχειρησιακών πολιτικών και διαδικασιών
  • ανάπτυξη ροής δεδομένων ΤΠΕ

    Δημιουργία επαναλαμβανόμενων προτύπων δραστηριότητας ΤΠΕ εντός οργανισμού, η οποία ενισχύει τον συστηματικό μετασχηματισμό προϊόντων, διαδικασιών και υπηρεσιών πληροφόρησης κατά τη διάρκεια της παραγωγής τους.

σχεδιασμός συστημάτων ή εφαρμογών τπε
  • σχεδιασμός πληροφοριακών συστημάτων

    Καθορισμός της αρχιτεκτονικής, της σύνθεσης, των συνιστωσών, των δομοστοιχείων, των διεπαφών και των δεδομένων για τα ολοκληρωμένα συστήματα πληροφοριών (υλισμικό, λογισμικό και δίκτυο), βάσει των απαιτήσεων και των προδιαγραφών του συστήματος.

Τομείς γνώσης & Λογισμικό & Τεχνολογίες
Τομείς γνώσης
  • αρχές τεχνητής νοημοσύνης

    Οι θεωρίες, οι εφαρμοσμένες αρχές, οι αρχιτεκτονικές και τα συστήματα τεχνητής νοημοσύνης, όπως οι ευφυείς πράκτορες, τα συστήματα πολλαπλών πρακτόρων, τα εξειδικευμένα συστήματα, τα συστήματα που βασίζονται σε κανόνες, τα νευρωνικά δίκτυα, οι οντολογίες και οι γνωστικές θεωρίες.

  • Διαδίκτυο των Πραγμάτων

    Οι γενικές αρχές, οι κατηγορίες, οι απαιτήσεις, οι περιορισμοί και τα τρωτά σημεία των έξυπνων συνδεδεμένων συσκευών (οι περισσότερες από αυτές με επιδιωκόμενη συνδεσιμότητα στο διαδίκτυο).

  • προγραμματισμός συστημάτων ΤΠΕ

    Οι μέθοδοι και τα εργαλεία που απαιτούνται για την ανάπτυξη λογισμικού συστημάτων, προδιαγραφών της αρχιτεκτονικής των συστημάτων και τεχνικών διασύνδεσης μεταξύ των συστατικών στοιχείων και εξαρτημάτων του δικτύου και του συστήματος.

  • προδιαγραφές λογισμικού ΤΠΕ

    Τα χαρακτηριστικά, η χρήση και οι λειτουργίες διαφόρων λογισμικών, όπως τα προγράμματα ηλεκτρονικών υπολογιστών και το λογισμικό εφαρμογής.

  • αρχιτεκτονικά πλαίσια ΤΠΕ

    Το σύνολο απαιτήσεων που περιγράφουν την αρχιτεκτονική ενός συστήματος πληροφοριών.

Διατομεακές δεξιότητες
  • αλγόριθμοι
  • αλγοριθμοποίηση καθηκόντων
  • μέθοδοι δοκιμής υλισμικού
  • μηχανική μάθηση
  • μηχατρονική
  • πληροφορική
  • τεχνολογία υπολογιστών
Λογισμικό & Τεχνολογίες
Structured query language SQLAdobe IllustratorAdobe InDesignSASPythonRMicrosoft SQL ServerThe MathWorks MATLABIBM SPSS StatisticsSalesforce softwareMicrosoft Visual BasicAdobe Creative Cloud softwareOracle DatabaseOracle Primavera Enterprise Project Portfolio ManagementExtensible markup language XMLOracle PeopleSoftC++Hypertext markup language HTMLTableauOracle JavaESRI ArcGIS softwareJavaScriptTeradata DatabaseGoogle AnalyticsCAtlassian JIRAAdobe After EffectsZoomPerlMicrosoft Visual Basic for Applications VBAMarketo Marketing AutomationPHPAmazon Web Services AWS softwareMicrosoft Azure softwareMicrosoft TeamsTrimble SketchUp ProMySQLC#Eclipse IDESlack
Βασικά χαρακτηριστικά που χρειάζεστε
Αναλυτική σκέψη Αναγνώριση Συνεργασία Ποικιλία Επίτευγμα Αξιοπιστία Ακεραιότητα Φροντίδα για τους άλλους Καινοτομία Προσαρμοστικότητα/Ευελιξία Ανοχή στο στρες Ανεξαρτησία Επίτευξη/Προσπάθεια Αυτοέλεγχος Ηγεσία Κοινωνικός προσανατολισμός
Βασικές ανταμοιβές που μπορείτε να περιμένετε
Τα δεδομένα χαρακτηριστικών δεν είναι ακόμη διαθέσιμα για αυτόν τον ρόλο.
Πώς να προκριθείτε

Προγραμματιστής IoT (Internet of Things): 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

508 προγράμματα σπουδών σε 21 χώρες διδάσκουν τις βασικές δεξιότητες αυτού του επαγγέλματος. Επιπλέον, 161 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 προγραμματιστής IoT (Internet of Things);

Αυτός ο ρόλος
προγραμματιστής IoT (Internet of Things) Αυτός ο ρόλος

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 είναι απαραίτητες για να γίνω προγραμματιστής του διαδικτύου των πραγμάτων;
Απαιτούνται ισχυρές γνώσεις προγραμματισμού (π.χ., Python, Java, C++), κατανόηση των δικτύων υπολογιστών, εμπειρία με βάσεις δεδομένων και εξοικείωση με τις αρχές της τεχνητής νοημοσύνης και της μηχανικής μάθησης. Η ικανότητα επίλυσης προβλημάτων και η προσαρμοστικότητα σε νέες τεχνολογίες είναι επίσης σημαντικές.
Πώς μπορώ να ξεκινήσω μια καριέρα στον τομέα του IoT;
Μπορείτε να ξεκινήσετε με την παρακολούθηση σχετικών μαθημάτων προγραμματισμού και τεχνολογίας, τη συμμετοχή σε projects ανοιχτού κώδικα και την απόκτηση πρακτικής εμπειρίας μέσω πρακτικής άσκησης ή εθελοντικής εργασίας. Η δημιουργία ενός προσωπικού portfolio με projects IoT θα ενισχύσει σημαντικά τις πιθανότητές σας.
Ποιες είναι οι προοπτικές εργασίας για τους προγραμματιστές του διαδικτύου των πραγμάτων;
Ο τομέας του IoT αναπτύσσεται ραγδαία, δημιουργώντας σημαντικές ευκαιρίες εργασίας για προγραμματιστές με εξειδίκευση σε αυτόν. Οι προγραμματιστές IoT είναι περιζήτητοι σε πολλούς κλάδους, όπως η αυτοκινητοβιομηχανία, η υγεία, η ενέργεια και η βιομηχανία.
Προγραμματιστής IoT (Internet Of Things) — τι αμοιβή έχει στις Ηνωμένες Πολιτείες;
133.080 δολάρια τον χρόνο στη διάμεσο, με ημερομηνία 2025-05. Οι διάμεσοι των πολιτειών κυμαίνονται από 79.380 έως 174.410 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