Znanstvenik/znanstvenica za podatke
Brz pregled
Znanstvenici za podatke prikupljaju i tumače bogate izvore podataka, upravljaju velikim količinama podataka, spajaju izvore podataka, osiguravaju dosljednost skupova podataka i stvaraju vizualizacije za pomoć pri razumijevanju podataka. Izrađuju matematičke modele pomoću podataka, predstavljaju i priopćuju svoja saznanja i nalaze na temelju podataka stručnjacima i znanstvenicima u svojem timu i prema potrebi nestručnoj publici te preporučuju načine za primjenu tih podataka.
Uloga znanstvenika/znanstvenice za podatke je iznimno važna u današnjem okruženju gdje podaci predstavljaju dragocjenu imovinu. Vaš rad uključuje prikupljanje, analizu i interpretaciju velikih količina podataka iz različitih izvora. Fokusirate se na pronalazak smisla u tim podacima, razvijanju modela i vizualizacijama koje olakšavaju razumijevanje i donose informirane odluke. Radi se o kombinaciji analitičkih vještina, matematičkog znanja i sposobnosti jasnog komuniciranja rezultata.
- • Prikupljanje i obrada velikih skupova podataka iz različitih izvora, osiguravajući njihovu kvalitetu i dosljednost.
- • Razvijanje i implementacija matematičkih modela za analizu podataka i predviđanje trendova.
- • Izrada vizualizacija podataka (grafikona, dijagrama, interaktivnih dashboarda) za prezentaciju rezultata i olakšavanje razumijevanja.
Gdje se traži ovo zanimanje
Prijavljeni manjak i višak radne snage, po godinama. Objavljuje se za skupine zanimanja, ne za pojedinačne nazive radnih mjesta.
Dublja boja: jednako prijavljeno više uzastopnih godina.
Brojke obuhvaćaju Stručnjaci/stručnjakinje za informacijsku i komunikacijsku tehnologiju — 75 zanimanja, uključujući ovo.
Manjak: Austria, Belgium, Bulgaria, Cyprus i još 6.
Najdulji manjak: Austria, 3 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.
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.
Istražite više
Pronađite svoj karijerni put i otkrijte znanost iza naših preporuka.
Može li vam znanstvenik/znanstvenica za podatke odgovarati?
Odgovorite na tri brza pitanja. Ovo nije potpuna procjena — to je zadirkivanje koje će vam pomoći da odlučite želite li usporediti svoj profil.
Uživate li u zadacima koji zahtijevaju Analitičko razmišljanje?
Uživate li u zadacima koji zahtijevaju Integritet?
Uživate li u zadacima koji zahtijevaju Priznanje?
Budućnost za znanstvenik/znanstvenica za podatke
The outlook for znanstvenik/znanstvenica za podatke 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.
Kako bi se znanstvenik/znanstvenica za podatke 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.
Ilustrativni scenarij na temelju automatizacije zadataka — nije prognoza. Vrijednosti se zaokružuju što gledate dalje unaprijed.
Nekoliko područja zadataka može se pomaknuti prema tijekovima rada potpomognutim umjetnom inteligencijom, tako da ponovna vještina postaje važnija.
Ilustrativni scenarij na temelju automatizacije zadataka — nije prognoza. Vrijednosti se zaokružuju što gledate dalje unaprijed.
Kako AI može promijeniti ovu ulogu
Deterministička interpretacija trenutnih signala uloga na temelju modela — nije jamstvo zamjene.
Što još ovisi o ljudima
- Komunicirati na profesionalnoj razini u istraživačkom i poslovnom okruženju.
- ocjenjivati istraživačke aktivnosti
- upravljati pravima intelektualnog vlasništva
Gdje AI može postati kopilot
- upravljati otvorenim publikacijama
- pokazivati stručno znanje u svojem području
- upravljati pristupačnim, interoperabilnim podacima koji se mogu pronaći i ponovno upotrijebiti
Zadaci koji su najviše izloženi automatizaciji
- rukovati uzorcima podataka
- sakupiti IKT podatke
- objedinjavati informacije
Vitalni znakovi i AI vektori
Vektori izloženosti umjetnoj inteligenciji
0-100%Izloženost AI-podržanoj analizi, prepoznavanju uzoraka i zadacima prediktivnog modeliranja
Izloženost generiranju sadržaja, kreativnom povećanju i alatima velikih jezičnih modela
Izloženost automatizaciji toka rada, softveru za podršku odlučivanju i digitalizaciji procesa
Izloženost fizičkoj automatizaciji, robotici i pomicanju zadataka vođenom senzorima
Tehnički detalji
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.
Što ljudi u ovoj ulozi obično rade
Digitalna tehnologija
Tipičan dan kao znanstvenik/znanstvenica za podatke
09 09:00 · jutro graditi sustave za preporuke
10 10:30 · Sredina jutra razviti aplikacije za obradu podataka
12 12:00 · podne kreirati shemu baza podataka
14 14:00 · poslijepodne normalizirati podatke
15 15:30 · Kasno popodne razvijati softver otvorenog koda
17 17:00 · Zaključak upravljati pravima intelektualnog vlasništva
Redoslijed zadataka je ilustrativan. Pojedini dani variraju.
Što vam je potrebno za ovaj posao
Vještine, znanja i alati koje ova uloga zahtijeva — te osobine i nagrade koje s njom dolaze.
-
upravljati pristupačnim, interoperabilnim podacima koji se mogu pronaći i ponovno upotrijebiti
Izrađivati, opisivati, pohranjivati, čuvati i (ponovno) upotrebljavati znanstvene podatke na temelju načela „FAIR” (pristupačni, interoperabilni podaci koji se mogu pronaći i ponovno upotrijebiti), čime se podaci čine što otvorenijima i zatvorenima prema potrebi.
-
provoditi znanstvena istraživanja
Sudjelovati u osmišljavanju ili stvaranju novih znanja oblikovanjem istraživačkih pitanja, istraživanjem, poboljšanjem ili razvojem koncepata, teorija, modela, tehnika, instrumenata, softvera ili operativnih metoda te korištenjem znanstvenih metoda i tehnika.
-
primjenjivati načela istraživačke etike i znanstvenog integriteta u istraživačkim aktivnostima
Primjenjivati temeljna etička načela i zakonodavstvo na znanstvena istraživanja, uključujući pitanja istraživačkog integriteta. Provoditi, preispitivati ili izvještavati o istraživanjima izbjegavajući kršenje tih načela izmišljanjem, krivotvorenjem i plagijatima.
-
promicati otvorene inovacije u istraživanju
Poticati integriranu suradnju u okviru koje različiti dionici zajedno stvaraju inovacije kao zajedničku vrijednost.
-
uključivati rodnu dimenziju u istraživanje
U cijelom istraživačkom procesu uzeti u obzir biološke karakteristike te društvene i kulturne značajke žena i muškaraca koje se mijenjaju (rod).
-
provoditi istraživanja u različitim disciplinama
Provoditi istraživanja u različitim područjima i izvan uobičajenih granica djelovanja.
-
promicati sudjelovanje javnosti u istraživanju
Surađivati s javnošću u oblikovanju, provedbi i diseminaciji istraživanja.
-
normalizirati podatke
Reducirati podatke do njihova točnog osnovnog oblika (normalni oblici) kako bi se postigli rezultati kao što je smanjenje ovisnosti, uklanjanje višaka, povećanje dosljednosti.
-
koristiti se tehnikama za obradu podataka
Prikupljati, obrađivati i analizirati relevantne podatke i informacije, pravilno pohranjivati i ažurirati podatke te predstavljati podatke s pomoću grafikona i statističkih dijagrama.
-
utvrditi podatkovne procese
Upotrebljavati IKT alate za primjenu matematičkih, algoritamskih ili drugih postupaka za manipulaciju podatcima kako bi se stvorile informacije.
-
upotrebljavati baze podataka
Upotrebljavati softverske alate za upravljanje i organizaciju podataka u strukturiranom okruženju koje se sastoji od atributa, tablica i veza radi izvršavanja upita i izmjene pohranjenih podataka.
-
konsolidirati podatke
Otkrivati i ispravljati oštećene zapise iz skupova podataka, osiguravati da podaci postanu i ostanu strukturirani u skladu sa smjernicama.
-
provesti procese vezane uz kvalitetu podataka
Primjenjivati tehnika analize, potvrđivanja i provjere kvalitete podataka kako bi se provjerila cjelovitost kvalitete podataka.
-
pisati znanstvene i stručne radove, izrađivati tehničku dokumentaciju
Pisati i uređivati znanstvene, akademske ili tehničke tekstove o različitim temama.
-
dijeliti i širiti rezultate u znanstvenoj zajednici
Objavljivati znanstvene rezultate javnosti svim prikladnim sredstvima, uključujući na konferencijama, radionicama, seminarima i u znanstvenim publikacijama.
-
objavljivati znanstvena istraživanja
Provoditi znanstvena istraživanja u svojem području na visokoj školi, sveučilištu ili samostalno i objavljivati rezultate u knjigama ili znanstvenim i stručnim časopisima kako bi ostvarili znanstveni doprinos i postigli osobnu akademsku akreditaciju.
-
pisati znanstvene publikacije
Prezentirati hipotezu, pronalaske i zaključke znanstvenog istraživanja u vašem stručnom području u profesionalnoj publikaciji.
-
razvijati softver otvorenog koda
Koristiti i proizvoditi softvera otvorenog koda. Poznavati glavne modele otvorenog koda, sustave licenciranja i prakse kodiranja koje se obično primjenjuju u proizvodnji softvera otvorenog koda.
-
graditi sustave za preporuke
Graditi sustave za preporuke na temelju velikih skupova podataka upotrebom programskih jezika ili računalnih alata kako bi se stvorio podrazred sustava filtriranja informacija kojim se želi predvidjeti ocjena ili sklonost koju korisnik daje stavci.
-
razviti aplikacije za obradu podataka
Izraditi prilagođeni softver za obradu podataka odabirom i upotrebom odgovarajućeg jezika računalnog programiranja kako bi IKT sustav proizveo tražene proizvode koji se temelje na očekivanom unosu.
-
rukovati uzorcima podataka
Prikupljati i izabrati skup podataka iz populacije putem statističkog ili drugog definiranog postupka.
-
sakupiti IKT podatke
Prikupljati podatke izradom i primjenom metoda pretraživanja i uzorkovanja.
-
objedinjavati informacije
Kritički čitati, tumačiti i sažimati nove i složene informacije iz različitih izvora.
-
upravljati istraživačkim podacima
Proizvoditi i analizirati znanstvene podatke koji proizlaze iz kvalitativnih i kvantitativnih istraživačkih metoda. Pohranjivati i održavati podatke u istraživačkim bazama podataka. Podupirati ponovnu uporabu znanstvenih podataka i biti upoznat s načelima otvorenog pristupa podacima.
-
upravljati sustavima za prikupljanje podataka
Razviti i upravljati metodama te strategijama koje se upotrebljavaju radi maksimiziranja kvalitete i statističke učinkovitosti podataka u prikupljanju podataka kako bi se osigurala optimizacija prikupljenih podataka za daljnju obradu.
-
vizualno prikazati podatke
Stvarati vizualne prikaze podataka kao što su grafikoni ili dijagrami radi lakšeg razumijevanja.
-
komunicirati o znanstvenim rezultatima
Razmjenjivati najnovije spoznaje i entuzijazam za znanost s javnošću, unapređivati poznavanje, uvažavanje i razumijevanje znanosti među građanima, promicati upotrebu znanstvenih rezultata u oblikovanju mišljenja.
-
tumačiti trenutne podatke
Analizirati podatke prikupljene iz izvora kao što su podatci o tržištu, znanstveni radovi, zahtjevi kupaca i upitnici koji su aktualni i ažurirani kako bi se ocijenio razvoj i inovacije u područjima stručnosti.
-
Komunicirati na profesionalnoj razini u istraživačkom i poslovnom okruženju.
Odnositi se s poštovanjem prema drugima i biti kolegijalan. Slušati, davati i primati komentare o radu, obazrivo postupati s drugima neovisno o ulozi – to uključuje nadzor nad osobljem i vođenje u profesionalnom okruženju.
-
govoriti različite jezike
Savladati strane jezike radi komuniciranja na jednom ili više stranih jezika.
izvlačenje informacija
Tehnike i metode koje se upotrebljavaju za prikupljanje i izvlačenje informacija iz nestrukturiranih ili polustrukturiranih digitalnih dokumenata i izvora.
kategorizacija informacija
Postupak razvrstavanja informacija u kategorije i prikaz odnosa između podataka u neke jasno definirane svrhe.
modeli podataka
Tehnike i postojeći sustavi koji se upotrebljavaju za strukturiranje podatkovnih elemenata i prikaz međusobnih odnosa te metode za tumačenje podatkovnih struktura i odnosa.
online analitička obrada
Internetski alati kojima se analiziraju, objedinjavaju i prikazuju višedimenzionalni podatci koji korisnicima omogućuju interaktivno i selektivno izdvajanje i pregledavanje podataka s određenih stajališta.
rudarenje podataka
Metode umjetne inteligencije, strojnog učenja, statistike i baza podataka koje se upotrebljavaju za izvlačenje sadržaja iz skupa 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.
tehnike vizualne prezentacije
Tehnike vizualnog prikaza i interakcije, kao što su histogrami, dijagrami raspršenja, dijagrami površine, prikazi u obliku grananja i dijagrami paralelnih koordinata, koji se mogu upotrebljavati za predstavljanje apstraktnih numeričkih i nenumeričkih podataka kako bi se osna žilo ljudsko razumijevanje tih informacija.
upitni jezici
Područje standardiziranih računalnih jezika za dohvat informacija iz baze podataka i dokumenata koji sadržavaju potrebne informacije.
upitni jezik općeg okvira opisivanja resursa
Upitni jezici kao što su SPARQL, koji se upotrebljavaju za dohvaćanje podataka i manipuliranje podacima pohranjenima u formatu okvir za opis resursa (RDF).
- empirijska analiza
- etika podataka
- kvantitativna analiza
Provjerite odgovara li ova uloga DNK vaše karijere
Pristupite besplatnoj procjeni DNK karijere da vidite kako se znanstvenik/znanstvenica za podatke slaže s vašim interesima, stilom rada i budućim putem. Za manje od 10 minuta dobit ćete personalizirani signal za fit i plan za sljedeće korake.
Skenirajte za nastavak na mobilnom uređajuZnanstvenik/znanstvenica za podatke: kako steći kvalifikacije i gdje studirati
Što je obično potrebno za kvalifikaciju: razina obrazovanja, gdje je to regulirana profesija i gdje studirati.
Preddiplomski sveučilišni studij
Pravi programi koji vode do ovog zanimanja, po zemlji.
Putovi rasta i slične uloge
Istražite tipične putove napredovanja u karijeri, srodne vještine i slične uloge kako biste planirali svoj sljedeći prijelaz.
Gdje se uklapa znanstvenik/znanstvenica za podatke?
Rezultati sličnosti temeljeni na preklapanju vještina iz ESCO podataka.
analitičar/analitičarka podataka
45% sličnostkompjuterski znanstvenik / kompjuterska znanstvenica
41% sličnoststatističar/statističarka
36% sličnostkonzultant/konzultantica za IKT istraživanja
35% sličnostdemograf/demografkinja
33% sličnostznanstvenik/znanstvenica u području bioinformatike
31% sličnostČesto postavljana pitanja
- Koje su najvažnije vještine potrebne za uspjeh u ulozi znanstvenika/znanstvenice za podatke?
- Osim solidnog matematičkog znanja i statističkih metoda, ključne su vještine programiranja (npr. Python, R), rada s bazama podataka (SQL), vizualizacije podataka (Tableau, Power BI) i izvrsne komunikacijske vještine za prezentiranje složenih informacija na jasan i razumljiv način.
- Kako se ova uloga uklapa u organizacijsku strukturu?
- Uloga znanstvenika/znanstvenice za podatke se obično nalazi unutar odjela za analitiku, istraživanje i razvoj ili strategiju. Često surađujete s različitim timovima unutar organizacije kako biste identificirali potrebe za analizom podataka i donijeli informirane odluke.
- Koji su tipični poslovi za znanstvenike/znanstvenice za podatke?
- Uloga je najčešće zaposlena u korporacijama, tehnološkim tvrtkama, financijskim institucijama, državnim institucijama i istraživačkim centrima. U Hrvatskoj je ova pozicija sve popularnija, ali je i konkurencija velika.
- Znanstvenik/Znanstvenica Za Podatke — kolika je plaća u Sjedinjenim Državama?
- 112.590 dolara godišnje prema medijanu, na dan 2025-05. Medijani saveznih država kreću se od 69.490 do 163.350 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 20. rujna 2026. O našim podacima