Profesionalni profil

Statistički pomoćnik / statistička pomoćnica

Ključne činjenice

Statistički pomoćnici prikupljaju podatke i upotrebljavaju statističke formule za provođenje statističkih istraživanja i izradu izvješća. Izrađuju prikaze, grafikone i ankete.

Tržište rada
Više kandidata nego radnih mjesta u zemlji Češka i još 6 zemalja
ELA/EURES 2025
Industrija
Digitalna tehnologija
Obrazovanje
Kratki tercijarni ciklus
15%
Otpornost Rezultat · 2026 (Što više, to bolje)
Kratki tercijarni ciklus 81% AI izloženost · 2026
Tržište rada

Gdje se traži ovo zanimanje

Prijavljeni manjak i višak radne snage, po godinama. Objavljuje se za skupine zanimanja, ne za pojedinačne nazive radnih mjesta.

Brojke obuhvaćaju Stručni suradnici/stručne suradnice za poslovanje i upravljanje — 200 zanimanja, uključujući ovo.

3 od 8 s manjkom202521 od 32 raste4.2Mradna mjesta do 2035.

Manjak: Italija, Nizozemska, Njemačka.

Najdulji manjak: Nizozemska, 4 godine.

Odaberite područje na karti kako biste vidjeli njegove podatke.

O ovom izvoru›

Izvor: ELA/EURES, manjak i višak radne snage. Podaci se objavljuju na razini skupine zanimanja i obuhvaćaju Europu. Izdanja se razlikuju po ustroju priloga i po obuhvaćenim zemljama, pa razlika među godinama ne znači uvijek da se tržište rada promijenilo. Zemlje u sivoj nisu prijavljene, što nije isto što i uravnoteženost.

Što ove riječi znače

Četiri stvari koje ovaj odjeljak prikazuje

Prijavljena potražnja
Prijavljena potražnja pokazuje navode li poslodavci da im trebaju ljudi za ovo zanimanje — riječ je o procjeni koju objavljuje nacionalno tijelo ili tijelo EU-a, a ne o brojčanom podatku.
U kojem smjeru ide
U kojem smjeru ide pokazuje u kojem se smjeru očekuje da će se zaposlenost u ovom zanimanju kretati tijekom sljedećih godina, na temelju službene projekcije.
Slobodna mjesta
Slobodna mjesta pokazuju koliko se otprilike otvara radnih mjesta — zbog rasta i zbog ljudi koji napuštaju to zanimanje.
Uobičajena plaća
Uobičajena plaća pokazuje koliko ljudi u ovom zanimanju obično zarađuju ondje gdje izvor objavljuje taj podatak. Ako je podatak prazan, to ne znači da se posao ne plaća; znači da ga nitko ne objavljuje za to mjesto.

Mjera se izostavlja kada je nitko ne objavljuje za to mjesto, umjesto da se prikaže kao nula.

Na koju stranu tržište naginje

U vašu korist
Više slobodnih mjesta nego tražitelja — poslodavci se natječu za kandidate.
Uravnoteženo
Slobodna mjesta i tražitelji približno su izjednačeni.
Konkurentno
Više tražitelja nego slobodnih mjesta — očekujte konkurenciju.
Proturječni podaci
Izvori se ne slažu ili u istoj skupini zanimanja negdje nedostaje ljudi, a drugdje ih je višak.

Svaki izvor rezultat svrstava u jednu od ove četiri kategorije: U vašu korist, Uravnoteženo, Konkurentno ili Proturječni podaci, pa trebate naučiti samo jedan skup naziva. Razlikuju se dokazi koji stoje iza toga, a oni su navedeni ispod svake kategorije — izmjereni omjer slobodnih mjesta i tražitelja posla ili procjena koju objavljuje nacionalno tijelo.

Kako se ovo zanimanje uspoređuje s drugim zanimanjima u istoj zemlji

Snažna
Među najjačima u državi that country
Dobra
Jače od većine zanimanja u državi that country
Mješovita
Otprilike uobičajeno za državu that country
Slaba
Slabije od većine zanimanja u državi that country

Ovo je poredak unutar jedne zemlje, a ne ocjena koju možete uspoređivati preko granica — registri na kojima se podaci temelje u dvjema zemljama obuhvaćaju različite ljude, pa isti broj u svakoj zemlji znači nešto drugo. Zato se zanimanje može ubrajati među najjača u zemlji, a ipak biti označeno kao Konkurentno: predvodi područje na tržištu koje je u cjelini pretrpano.

Odakle dolaze ovi podaci

Svaki podatak objavljuje nacionalni statistički ured, javna služba za zapošljavanje ili tijelo EU-a, a na svakoj je kartici naveden izvor i razdoblje na koje se podatak odnosi. U nekim se mjestima podaci prikupljaju mjesečno, a u drugima se procjenjuju jednom ili dvaput godišnje, pa dva mjesta na istoj karti mogu opisivati različite trenutke — datum je uvijek naveden.

Ništa od ovoga ne predviđa izglede pojedinca. Opisuje tržište.

Prijavljena potražnja · Uobičajena plaća · U kojem smjeru ide (Hrvatska, Slovenija, Austrija, Njemačka, Italija, Irska)
Prijavljena potražnja · Uobičajena plaća · U kojem smjeru ide
Prijavljena potražnja Uobičajena plaća U kojem smjeru ide
Hrvatska Nije prijavljeno — +28,8% 2023–2035 · Cedefop 2026 *
Slovenija Nije prijavljeno — +3,4% 2023–2035 · Cedefop 2026 *
Austrija Nije prijavljeno — +9,5% 2023–2035 · Cedefop 2026 *
Njemačka Prijavljen manjak ELA/EURES 2025 * — +10,1% 2023–2035 · Cedefop 2026 *
Italija Prijavljen manjak ELA/EURES 2025 * — −14,7% 2023–2035 · Cedefop 2026 *
Irska Nije prijavljeno — +26,5% 2023–2035 · Cedefop 2026 *

* Objavljuje se za skupine zanimanja, ne za pojedinačne nazive radnih mjesta.

Pružate li karijerno savjetovanje učenicima, klijentima ili zaposlenicima? Upotrijebite ove podatke o zanimanju u svojoj organizaciji.

NexFuture™

Budućnost za statistički pomoćnik / statistička pomoćnica

The outlook for statistički pomoćnik / statistička pomoćnica reflects a balanced mix of automation exposure and durable, human-led work.

Kako se računaju ovi rezultati?

Indeks otpornosti (0–100) procjenjuje koliko je ovo zanimanje strukturalno zaštićeno od automatizacije i AI ometanja, temeljen na analizi na razini zadataka. Viši rezultati znače više zadataka koji zahtijevaju ljudsku prosudbu. AI izloženost prikazuje procijenjeni postotak radnih sati koje bi trenutačne AI mogućnosti mogle zahvatiti. Ovo su strukturalni pokazatelji izvedeni iz modela, ne predviđanja o individualnoj sigurnosti posla.

Igraj budućnost
Kako bi se statistički pomoćnik / statistička pomoćnica mogao promijeniti kako usvajanje umjetne inteligencije raste?

Nekoliko područja zadataka može se pomaknuti prema tijekovima rada potpomognutim umjetnom inteligencijom, tako da ponovna vještina postaje važnija.

Značajna transformacija na razini zadataka procjenjuje se za 8 godina (oko 2034) prema odabranom scenariju „Očekivano“.
~10%
Otpornost
Rizik automatizacije
EXP~85%
Ljudski rub
MOAT~10%

Ilustrativni scenarij na temelju automatizacije zadataka — nije prognoza. Vrijednosti se zaokružuju što gledate dalje unaprijed.

2026
2030
2039
Brzina usvajanja umjetne inteligencije:

Procjena na temelju modela. Koristite ga kao signal za planiranje, a ne jamstvo.

Kako AI može promijeniti ovu ulogu

Deterministička interpretacija trenutnih signala uloga na temelju modela — nije jamstvo zamjene.

15% U ljudskom vlasništvu

Što još ovisi o ljudima

Većina zadataka ovdje podržana je umjetnom inteligencijom, a nije isključivo ljudska.

Ljudska prednost Da biste ostali ispred u ovoj ulozi, fokusirajte se na kvantitativna analiza i matematika. Ove vještine usmjerene na čovjeka najteže je AI replicirati u sljedećih 20 godina.
37% Asist

Gdje AI može postati kopilot

  • identificirati statističke uzorke
  • primijeniti tehnike statističke analize
  • primjenjivati znanstvene metode
81% Automatizirati

Zadaci koji su najviše izloženi automatizaciji

  • prikupljati podatke
  • obrađivati podatke
  • izvršiti analitičke matematičke izračune
Detaljna analiza

Vitalni znakovi i AI vektori

Vektori izloženosti umjetnoj inteligenciji

0-100%
AI / strojno učenje 37%

Izloženost AI-podržanoj analizi, prepoznavanju uzoraka i zadacima prediktivnog modeliranja

Generativna AI 6%

Izloženost generiranju sadržaja, kreativnom povećanju i alatima velikih jezičnih modela

Kognitivni softver 2%

Izloženost automatizaciji toka rada, softveru za podršku odlučivanju i digitalizaciji procesa

Robotska i fizička automatizacija 0%

Izloženost fizičkoj automatizaciji, robotici i pomicanju zadataka vođenom senzorima

Tehnički detalji
Metodologija: NexFuture v3.0 Izvori: O*NET® 30.3, ESCO v1.2.1 Ažurirano: lis 2026.

NexFuture v3.0 procjenjuje izloženost automatizaciji izravno iz ESCO-ovih ključnih skupina vještina, ponderiranu masom vještina i kalibriranu prema stručnim sidrima. Rezultati su vjerojatnosne procjene, ne jamstva. Za potpune pojedinosti pogledajte NexFuture metodološku bijelu knjigu.

Mjeri izloženost automatizaciji. Ne mjeri plaću, potražnju ni koliko poslova postoji u vašoj blizini.

Dan u životu

Što ljudi u ovoj ulozi obično rade

Digitalna tehnologija

Dan u životu

Tipičan dan kao statistički pomoćnik / statistička pomoćnica

09
09:00 · jutro
identificirati statističke uzorke
Analizirati statističke podatke kako bi se pronašli obrasci i trendovi u podacima ili među varijablama.
10
10:30 · Sredina jutra
izvršiti analitičke matematičke izračune
Primjenjivati matematičke metode i koristiti se tehnologijama izračuna kako bi se provele analize i osmislila rješenja za određene probleme.
12
12:00 · podne
obrađivati podatke
Unositi informacije u sustav za pohranu i dohvat podataka pomoću postupaka kao što su skeniranje, ručni unos podataka ili elektronički prijenos podataka radi obrade velikih količina podataka.
14
14:00 · poslijepodne
pisati poslovna izvješća
Sastavljati poslovna izvješća kojima se podupire učinkovito upravljanje odnosima i visoki standard dokumentacije i vođenja evidencije. Pisati i prezentirati rezultate i zaključke na jasan i razumljiv način kako bi bili razumljivi nestručnoj publici.
15
15:30 · Kasno popodne
pisati tehnička izvješća
Sastavljati tehnička izvješća za korisnike koji su razumljivi ljudima bez tehničkog znanja.
17
17:00 · Zaključak
prikupljati podatke
Izdvojiti podatke koji se mogu izvesti iz više izvora.

Redoslijed zadataka je ilustrativan. Pojedini dani variraju.

Vještine i znanja

Što vam je potrebno za ovaj posao

Vještine, znanja i alati koje ova uloga zahtijeva — te osobine i nagrade koje s njom dolaze.

Bitne vještine
provođenje akademskog istraživanja ili istraživanja tržišta
  • primjenjivati znanstvene metode

    Primjenjivati znanstvene metode i tehnike za istraživanje fenomena, stjecanjem novog znanja ili ispravljanjem i integracijom prethodnog znanja.

  • provesti kvantitativna istraživanja

    Provesti sustavnu empirijsku istragu pojava koje se mogu promatrati putem statističkih, matematičkih ili računalnih tehnika.

pisanje stručnih ili akademskih tekstova
  • pisati poslovna izvješća

    Sastavljati poslovna izvješća kojima se podupire učinkovito upravljanje odnosima i visoki standard dokumentacije i vođenja evidencije. Pisati i prezentirati rezultate i zaključke na jasan i razumljiv način kako bi bili razumljivi nestručnoj publici.

  • pisati tehnička izvješća

    Sastavljati tehnička izvješća za korisnike koji su razumljivi ljudima bez tehničkog znanja.

analiziranje znanstvenih i medicinskih podataka
  • identificirati statističke uzorke

    Analizirati statističke podatke kako bi se pronašli obrasci i trendovi u podacima ili među varijablama.

prikupljanje informacija iz fizičkih ili elektroničkih izvora
  • prikupljati podatke

    Izdvojiti podatke koji se mogu izvesti iz više izvora.

upravljanje digitalnim podacima te njihovo prikupljanje i pohranjivanje
  • provoditi analizu podataka

    Prikupljati podatke i statističke podatke za testiranje i ocjenjivanje radi stvaranja tvrdnji i predviđanja u obliku uzorka s ciljem otkrivanja korisnih informacija u postupku donošenja odluka.

obavljanje izračuna
  • izvršiti analitičke matematičke izračune

    Primjenjivati matematičke metode i koristiti se tehnologijama izračuna kako bi se provele analize i osmislila rješenja za određene probleme.

analiziranje i vrednovanje informacija i podataka
  • primijeniti tehnike statističke analize

    Upotrebljavati modele (opisna ili inferencijalna statistika) i tehnike (rudarenje podataka ili strojno učenje) za statističku analizu i IKT alate za analizu podataka, otkrivanje korelacija i predviđanja trendova.

unošenje i preoblikovanje informacija
  • obrađivati podatke

    Unositi informacije u sustav za pohranu i dohvat podataka pomoću postupaka kao što su skeniranje, ručni unos podataka ili elektronički prijenos podataka radi obrade velikih količina podataka.

Područja znanja & Softver i tehnologije
Područja znanja
  • procjena kvalitete podataka

    Postupak otkrivanja problema s podacima primjenom pokazatelja kvalitete, mjera i metrike za planiranje strategija čišćenja podataka i obogaćivanja podataka u skladu s kriterijima kvalitete podataka.

  • tehnike statističkog modeliranja

    Pristupi za primjenu statističke analize na skupove podataka u području podatkovne znanosti. Cilj je izraditi predviđanja stvarnosti pomoću statističkih modela i eksplicitnih pretpostavki.

Međusektorske vještine
  • kvantitativna analiza
  • matematika
  • softver za statističku analizu
  • statistika
  • algoritmi
  • istraživačke tehnike
  • metodologija znanstvenog istraživanja
  • plan istraživanja
  • podatkovna znanost
Softver i tehnologije
Structured query language SQLSASPythonRThe MathWorks MATLABIBM SPSS StatisticsMicrosoft Visual BasicC++TableauOracle JavaBentley MicroStationC#Microsoft Active Server Pages ASPMicrosoft Visual StudioOracle PL/SQLMinitabStataCorp StataWolfram Research MathematicaSoftware development toolsSAP BusinessObjects Crystal ReportsData visualization softwareInsightful S-PLUSSTATISTICAdBASEAvidian Technologies ProphetA programming language APLSystat Software SigmaStatHarvard GraphicsHyland OnBase Enterprise Content ManagementGGY AXISPolySystems Asset DelphiQSR International NVivoTowers Perrin MoSesBenfield ReMetrica
Ključne osobine koje su vam potrebne
Analitičko razmišljanje Integritet Priznanje Pouzdanost Suradnja Postignuće Postignuće/Napori Raznolikost Prilagodljivost/Fleksibilnost Otpornost na stres Samokontrola Neovisnost Inovacija Vođstvo Briga za druge Socijalna orijentacija
Ključne nagrade koje možete očekivati
PostignućeUvjeti radaPriznanjeOdnosiPodrškaNeovisnost
Kako se kvalificirati

Statistički pomoćnik: kako steći kvalifikacije i gdje studirati

Što je obično potrebno za kvalifikaciju: razina obrazovanja, gdje je to regulirana profesija i gdje studirati.

Napredovanje u karijeri

Putovi rasta i slične uloge

Istražite tipične putove napredovanja u karijeri, srodne vještine i slične uloge kako biste planirali svoj sljedeći prijelaz.

Za organizacije

Podaci na ovoj stranici u službi su vaših učenika, klijenata i zaposlenika.

Uobičajena pitanja

Često postavljana pitanja

Koje su najvažnije vještine potrebne za ovu ulogu?
Osim dobrog poznavanja statističkih formula i metoda, važno je imati izvrsne vještine rada s računalom (Excel, statistički softveri poput SPSS-a ili R-a), analitičko razmišljanje, pažnju na detalje te sposobnost jasne i koncizne komunikacije.
Kako se uloga statističkog pomoćnika/pomoćnice uklapa u širu organizaciju?
Statistički pomoćnik/pomoćnica radi u suradnji s drugim odjelima unutar organizacije kako bi se osiguralo da se podaci prikupljaju i analiziraju na način koji je koristan za donošenje odluka. Često sudjeluju u projektima i pružaju podršku u analizama koje potiču rast i poboljšanje.
Koji su tipični uvjeti zaposlenja za statističkog pomoćnika/pomoćnicu?
Uloga statističkog pomoćnika/pomoćnice je uglavnom zaposlenička (employment), što znači da ćete raditi kao stalni zaposlenik u organizaciji. Rjeđe, može se raditi i na određeno vrijeme ili kao suradnik na projektima.
Statistički Pomoćnik / Statistička Pomoćnica — postoji li manjak u Europi?
Ne. U izdanju ELA/EURES za 2025. višak je prijavljen u 5 od 8 europskih zemalja koje su ocijenile ovu skupinu zanimanja: Grčka, Finska, Latvija, Švedska i još 1. 3 zemalja prijavilo je manjak. Te se ocjene objavljuju po skupinama zanimanja, a ne po pojedinačnim nazivima radnih mjesta.
Statistički Pomoćnik / Statistička Pomoćnica — kolika je plaća u Sjedinjenim Državama?
51.440 dolara godišnje prema medijanu, na dan 2025-05. Medijani saveznih država kreću se od 27.490 do 82.580 dolara. Izvor: US Bureau of Labor Statistics. Podatak se odnosi na Sjedinjene Države i nije projekcija za Europu.

Izvori: ESCO O*NET ELA/EURES Cedefop BLS Podaci ažurirani 3. listopada 2026. O našim podacima