Szakmai profil

Adattudós

Pillanatkép

Az adattudósok gazdag adatforrásokat találnak és értelmeznek, nagy mennyiségű adatot kezelnek, egyesítik az adatforrásokat, biztosítják az adatok konzisztenciáját, valamint adatok megjelenítésével segítik azok megértését. Matematikai modelleket terveznek, felhasználva az adatokat, bemutatják és nyilvánosságra hozzák az adatelemzéseket és a megállapításokat a szakértők és szükség esetén a nem szakértő közönség számára, és javaslatokat tesznek az adatok alkalmazásának módjaira.

Összefoglalás

Az adattudós feladata a szervezet adatforrásainak feltérképezése, elemzése és értelmezése. Ez magában foglalja a különböző adatbázisok integrálását, az adatok tisztítását és konzisztenciájának biztosítását, valamint a komplex matematikai modellek kidolgozását. Az elemzések eredményeit érthető módon mutatja be szakértőknek és nem szakértőknek egyaránt, javaslatokat téve az adatok felhasználásának optimalizálására.

Főbb feladatok:
  • • Adatforrások feltérképezése és gyűjtése.
  • • Adatok tisztítása, formázása és integrálása.
  • • Matematikai modellek tervezése és fejlesztése adatok elemzésére.
Munkaerőpiac
Hiány itt: Ausztria és 8 másik ország
ELA/EURES 2025
Ipar
Digitális technológia
Oktatás
Alapdiploma
34%
Rugalmasság Pontszám · 2026 (Minél magasabb, annál jobb)
Alapdiploma 58% AI-kitettség · 2026
Labour market

Hol keresett ez a foglalkozás

Jelentett munkaerőhiány és -többlet, évenként. Foglalkozási csoportokra jelenik meg, nem egyedi munkakörökre.

Hiányt jelentettekTöbbletet jelentettekMindkettőt jelentettékMásik évben jelentettékEz a forrás nem fedi le

Mélyebb szín: több egymást követő évben ugyanúgy jelentve.

A számok erre vonatkoznak: Információs és kommunikációs technológiai foglalkozások — 75 foglalkozás, ezt is beleértve.

14-ból 10 hiánnyal2025Mind a 30 növekszik3.7Mállások 2035-ig

Hiány: Austria, Belgium, Bulgaria, Cyprus és még 6.

Leghosszabb hiány: Austria, 3 év.

Válasszon egy területet a térképen az adatok megtekintéséhez.

A forrásról›

Forrás: ELA/EURES, munkaerőhiány és -többlet. Az adatok foglalkozási csoport szintjén jelennek meg és Európát fedik le. A kiadások eltérnek a melléklet felépítésében és a lefedett országokban, így az évek közötti eltérés nem mindig jelenti azt, hogy a munkaerőpiac megváltozott. A szürke országokat nem jelentették, ami nem ugyanaz, mint az egyensúly.

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.

Fedezzen fel többet

Találja meg pályáját, és ismerje meg az ajánlásaink mögötti tudományt.

Gyors illeszkedés ellenőrzése

adattudós megfelelne neked?

Válaszolj három gyors kérdésre. Ez nem egy teljes értékelés – ez egy kedvcsináló, amely segít eldönteni, hogy összehasonlítsa-e profilját.

Haladás0/3

Szereted a Analitikus gondolkodás-t igénylő feladatokat?

Szereted a Becstelenség-t igénylő feladatokat?

Szereted a Elismerés-t igénylő feladatokat?

NexFuture™

Jövőbeli kilátások a adattudós számára

The outlook for adattudós reflects a balanced mix of automation exposure and durable, human-led work.

Hogyan számolják ki ezeket a pontszámokat?

A rugalmassági index (0–100) becslést ad arról, hogy ez a hivatás strukturálisan mennyire védett az automatizálással és az AI-zavarokkal szemben, feladatszintű elemzés alapján. A magasabb pontszámok több emberi ítéletet igénylő feladatot jeleznek. Az AI-kitettség megmutatja a feladatórák azon becsült százalékát, amelyet a jelenlegi AI-képességek érinthetnek. Ezek modellből levezetett strukturális mutatók, nem egyéni munkahelyi biztonságra vonatkozó előrejelzések.

Játssz a jövővel
Hogyan változhat a adattudós a mesterséges intelligencia elterjedésével?

Számos feladatterület eltolódhat a mesterséges intelligencia által támogatott munkafolyamatok felé, így az átképzés fontosabbá válik.

A feladatok szintjén jelentős átalakulás várható 11 éven belül (2037 körül) a választott „Várható” forgatókönyv alapján.
~30%
Rugalmasság
Automatizálási kockázat
EXP~60%
Emberi él
MOAT~35%

Szemléltető forgatókönyv a feladatok automatizálhatósága alapján — nem előrejelzés. Az értékek kerekítve jelennek meg, minél messzebbre tekint.

2026
2032
2042
AI elfogadási sebesség:

Hogyan változtathatja meg az AI ezt a szerepet

Az aktuális szerepjelek determinisztikus, modellalapú értelmezése – nem garancia a helyettesítésre.

Emberi tulajdonú 34% Emberi tulajdonú

Hogy mi múlik még az embereken

  • Szakmai interakciót folytat a kutatási és szakmai környezetekben
  • értékeli a kutatási tevékenységeket
  • szellemitulajdon-jogokat kezel
Az emberi előny Hogy elöl maradjon ebben a szerepben, összpontosítson a adatbányászat és adatmodellek készségekre. Ezek az emberi-centrikus készségek a legnehezebben lemásolhatóak az AI számára a következő 20 évben.
Segítség 27% Segítség

Ahol az AI másodpilótává válhat

  • nyílt publikációkat kezel
  • bizonyítja adott tudományági szakértelmét
  • kezeli a fellelhető, hozzáférhető, interoperábilis és újrafelhasználható adatokat
Automatizálni 58% Automatizálni

Az automatizálásnak leginkább kitett feladatok

  • statisztikai mintavétel
  • IKT adatokat gyűjt
  • szintetizálja az információkat
Részletes elemzés

Életjelek és AI vektorok

AI expozíciós vektorok

0-100%
AI / gépi tanulás 27%

Kitettség az AI-támogatott elemzésnek, mintafelismerésnek és prediktív modellezési feladatoknak

Generatív AI 9%

Kitettség a tartalomlétrehozásnak, kreatív augmentációnak és nagy nyelvmodell-eszközöknek

Kognitív szoftver 1%

Kitettség a munkafolyamatok automatizálásának, döntéstámogató szoftvernek és folyamatok digitalizálásának

Robotika és fizikai automatizálás 0%

Kitettség a fizikai automatizálásnak, robotikának és szenzorvezérelt feladateltolódásnak

Műszaki részletek
Módszertan: NexFuture v3.0 Források: O*NET® 30.3, ESCO v1.2.1 Frissítve: 2026. szept.

A NexFuture v3.0 az automatizálási kitettséget közvetlenül az ESCO alapvető készségcsoportjaiból becsüli, a készségtömeggel súlyozva és szakértői horgonyokhoz kalibrálva. A pontszámok valószínűségi becslések, nem garanciák. A teljes részletekért lásd a NexFuture módszertani fehér könyvet.

Az automatizálásnak való kitettséget méri. Nem méri a fizetést, a keresletet, sem a közeledben elérhető állások számát.

Egy nap az életben

Mit szoktak az emberek ebben a szerepben tenni

Digitális technológia

Nap az életben

Egy átlagos nap adattudós

09
09:00 · Reggelt
adatfeldolgozó alkalmazásokat fejleszt
Személyre szabott szoftvert fejleszt az adatok feldolgozására a megfelelő számítógépes programozási nyelv kiválasztásával és használatával annak érdekében, hogy egy IKT-rendszer a bemenetre alapuló elvárt outputot adjon ki.
10
10:30 · Délelőtt
ajánló rendszereket hoz létre
Ajánlórendszereket hoz létre nagy adatkészletek alapján programozási nyelvek vagy számítógépes eszközök felhasználásával egy információszűrő-rendszer alosztályának létrehozásához, amelynek célja megjósolni a felhasználó által az elemre vonatkozón megadott osztályozást vagy preferenciát.
12
12:00 · délben
adatbázissémát tervez
Adatadatbázis-rendszer megtervezése a Relations Database Management System (RDBMS) rendszer szabályainak megfelelően, olyan logikai csoportok létrehozása érdekében, mint a táblázatok, oszlopok és folyamatok.
14
14:00 · Délután
adatfeldolgozási folyamatokat hoz létre
IKT eszközöket használ matematikai, algoritmikus vagy egyéb adatmanipulációs folyamatok alkalmazásához információ létrehozása céljából.
15
15:30 · Késő délután
adatgyűjtő rendszereket kezel
Az adatgyűjtés során az adatminőség és a statisztikai hatékonyság maximalizálására használt módszereket és stratégiákat dolgoz ki és kezel az összegyűjtött adatok további feldolgozásra történő optimalizálásának biztosítása érdekében.
17
17:00 · Összegzés
adatnormalizálást végez
Az adatokat pontos alapvető alakjukra (normál alakjukra) redukálja, egyebek mellett a függőség minimalizálása, a redundancia megszüntetése és a következetesség növelése érdekében.

A feladatok sorrendje szemléletes. Az egyes napok változnak.

Készségek és tudás

Mi szükséges ehhez a munkához

Azok a készségek, ismeretek és eszközök, amelyeket ez a szerep igényel — valamint az ehhez kapcsolódó jellemzők és előnyök.

Alapvető készségek
tudományos kutatások vagy piackutatások végzése
  • kezeli a fellelhető, hozzáférhető, interoperábilis és újrafelhasználható adatokat

    A FAIR (Findable, Accessible, Interoperable, Interoperable and Reuseable, azaz fellelhetőség, hozzáférhetőség, interoperabilitás és újrafelhasználhatóság) elvén alapuló tudományos adatok leírását, tárolását, megőrzését és (újra)felhasználását végzi, az adatokat a lehető legnyitottabbá és a szükséges mértékben zárttá téve.

  • tudományos kutatómunkát folytat

    Új ismeretek megalkotásában vagy létrehozásában vesz részt kutatási kérdések megfogalmazásával, koncepciók, elméletek, modellek, technikák, műszerek, szoftverek vagy működési módszerek kutatásával, javításával vagy fejlesztésével, valamint tudományos módszerek és technikák alkalmazásával.

  • alkalmazza a kutatási etika és a tudományos integritás elveit a kutatási tevékenységek során

    Alkalmazza a tudományos kutatásra az alapvető etikai elveket és jogszabályokat, beleértve a kutatási integritás kérdéseit is. Kutatásokat végez, felülvizsgálja azokat vagy jelentést készít róluk, elkerülve az olyan szabálytalanságokat, mint a hamisítás és a plágium.

  • előmozdítja a nyílt innovációt a kutatásban

    Támogatja az integrált együttműködést, ahol a különböző érdekelt felek együtt dolgoznak ki közös értékű innovatív megoldásokat.

  • integrálja a nemi dimenziót a kutatásba

    A teljes kutatási folyamat során figyelembe veszi a nők és férfiak biológiai jellemzőit és kialakuló társadalmi és kulturális sajátosságait (gender).

  • tudományágak közötti kutatásokat végez

    Tudományágakon és funkcionális határokon átnyúló kutatást végez.

  • előmozdítja a nyilvánosság részvételét a kutatásban

    Bevonja a nyilvánosságot a kutatás tervezésébe, lebonyolításába és terjesztésébe.

digitális adatok kezelése, gyűjtése és tárolása
  • adatnormalizálást végez

    Az adatokat pontos alapvető alakjukra (normál alakjukra) redukálja, egyebek mellett a függőség minimalizálása, a redundancia megszüntetése és a következetesség növelése érdekében.

  • adatfeldolgozási módszereket alkalmaz

    Vonatkozó adatok és információk összegyűjtése, feldolgozása és elemzése, adatok megfelelő tárolása és frissítése, valamint számadatok és adatok megjelenítése táblázatokkal és statisztikai diagramokkal.

  • adatfeldolgozási folyamatokat hoz létre

    IKT eszközöket használ matematikai, algoritmikus vagy egyéb adatmanipulációs folyamatok alkalmazásához információ létrehozása céljából.

  • adatbázisokat használ

    Szoftvereszközöket használ az adatok kezeléséhez és szervezéséhez strukturált környezetben, amely attribútumokból, táblázatokból és kapcsolatokból áll, a tárolt adatok lekérdezése és módosítása céljából.

  • adattisztítást végez

    Az adatkészletekben azonosítja és kijavítja a sérült adatokat, és gondoskodik arról, hogy az adatok az iránymutatásoknak megfelelően rendeződjenek.

  • adatminőség-ellenőrzést folytat

    Minőségbiztosítási, validálási és ellenőrzési technikák alkalmazása az adatok minőségének ellenőrzése érdekében.

technikai vagy tudományos írásokat készít
  • tudományos vagy akadémiai publikációkat és műszaki dokumentációt szövegez

    Különböző témájú tudományos, akadémiai vagy műszaki szövegeket készít és szerkeszt.

  • az eredmények terjesztése a tudományos közösség körében

    A tudományos eredményeket bármely megfelelő módon, többek között konferenciákon, munkaértekezleteken, kollokviumokon és tudományos publikációkon keresztül nyilvánosságra hozza.

  • publikálja a tudományos kutatásokat

    Tudományos kutatást végez egyetemen, főiskolán vagy önállóan a szakterületén, és azt könyvekben vagy tudományos folyóiratokban publikálja azzal a céllal, hogy hozzájáruljon a szakterületéhez és személyes tudományos elismerést szerezzen.

  • tudományos publikációkat ír

    Szakmai kiadványban ismerteti a szakterületéhez kapcsolódó tudományos kutatásának hipotézisét, eredményeit és következtetéseit.

számítógépes rendszereket programoz
  • nyílt forráskódú szoftvert fejleszt

    Nyílt forráskódú szoftvereket működtet és állít elő. Ismeri a főbb nyílt forráskódú modelleket, licencrendszereket és a nyílt forráskódú szoftverek előállítása során általánosan alkalmazott kódolási gyakorlatokat.

  • ajánló rendszereket hoz létre

    Ajánlórendszereket hoz létre nagy adatkészletek alapján programozási nyelvek vagy számítógépes eszközök felhasználásával egy információszűrő-rendszer alosztályának létrehozásához, amelynek célja megjósolni a felhasználó által az elemre vonatkozón megadott osztályozást vagy preferenciát.

  • adatfeldolgozó alkalmazásokat fejleszt

    Személyre szabott szoftvert fejleszt az adatok feldolgozására a megfelelő számítógépes programozási nyelv kiválasztásával és használatával annak érdekében, hogy egy IKT-rendszer a bemenetre alapuló elvárt outputot adjon ki.

fizikai vagy elektronikus forrásokból információt gyűjt
  • statisztikai mintavétel

    Összegyűjti és kiválasztja az adatokat egy készletből statisztikai vagy más meghatározott eljárás alkalmazásával.

  • IKT adatokat gyűjt

    Adatgyűjtés keresési és mintavételi módszerek megtervezésével és alkalmazásával.

  • szintetizálja az információkat

    Kritikusan olvassa, értelmezi és összefoglalja a különböző forrásokból származó új és összetett információkat.

információt kezel
  • kutatási adatokat kezel

    Kvalitatív és kvantitatív kutatási módszerekből származó tudományos adatokat állít elő és elemez. Az adatokat kutatási adatbázisokban tárolja és karbantartja. Támogatja a tudományos adatok újrafelhasználását, és ismeri a nyílt adatkezelési elveket.

  • adatgyűjtő rendszereket kezel

    Az adatgyűjtés során az adatminőség és a statisztikai hatékonyság maximalizálására használt módszereket és stratégiákat dolgoz ki és kezel az összegyűjtött adatok további feldolgozásra történő optimalizálásának biztosítása érdekében.

kutatási vagy technikai információkat mutat be
  • adatok vizuális megjelenítését készíti

    Az adatokat a könnyebb megértés érdekében vizuális módon ábrázol, például táblázatok vagy diagramok formájában.

  • tájékoztatást nyújt a tudományos eredményekről

    Nyilvánosságra hozza a legújabb eredményeket és lelkesít a tudomány iránt, általános ismeretterjesztést végez, növeli a tudomány megbecsülését és megértését, elősegíti a tudományos eredmények felhasználását a véleményformálásban.

nyomon követi a szakterületen a fejleményeket
  • az aktuális adatokat értelmezi

    Piaci adatok, tudományos dokumentumok, vevői igények és kérdőívek aktuális és naprakész adatainak ellenőrzése, a szakértői területek fejlődésének és innovációjának felmérése céljából.

együttműködik másokkal
  • Szakmai interakciót folytat a kutatási és szakmai környezetekben

    Figyelmes és kollegiális hozzáállást tanúsít mások iránt. Figyelmesen hallgat, ad és kap visszajelzéseket, és reagál másokra, részt vesz a személyzet szakmai felügyeletében és vezetésében is.

idegen nyelveket használ
  • idegen nyelveket beszél

    Idegen nyelveket sajátít el annak érdekében, hogy egy vagy több idegen nyelven kommunikálhasson.

Tudásterületek & Szoftverek és technológiák
Tudásterületek
  • adatbányászat

    A mesterséges intelligencia, a gépi tanulás, a statisztika és az adatbázisok módszerei, amelyeket a tartalom adatállományból történő kinyerésére használnak.

  • adatmodellek

    Az adatelemek strukturálásához és a közöttük fennálló kapcsolatok kimutatásához használt technikák és meglévő rendszerek, valamint az adatstruktúrák és -kapcsolatok értelmezésére szolgáló módszerek.

  • információ kategorizálása

    Az információ kategóriákba sorolásának folyamata, valamint az adatok közötti kapcsolat bemutatása egyértelműen meghatározott célokra.

  • információkinyerés

    Információk strukturálatlan vagy félig strukturált digitális dokumentumokból és forrásokból történő kiderítéséhez és kinyeréséhez használt technikák és módszerek.

  • lekérdező nyelvek

    az információk és a szükséges információkat tartalmazó dokumentumok adatbázisokból való lekérdezésére szolgáló szabványosított számítógépes nyelvek területe.

  • online analitikus feldolgozás

    Többdimenziós adatok elemzésére, aggregálására és bemutatására szolgáló olyan online eszközök, amelyek lehetővé teszik a felhasználó számára, hogy az adatokat interaktív és szelektív módon kivonatolja és konkrét szempontok szerint rendezve tekinthesse meg.

  • RDF lekérdező nyelv

    Az olyan lekérdező nyelvek, mint a SPARQL, amelyet az Resource Description Framework (RDF) formátumban tárolt adatok lekérésére és manipulálására használnak.

  • statisztikai modellezési technikák

    Az adattudomány területén belül az adatkészlet statisztikai elemzésének alkalmazására vonatkozó megközelítések. Céljuk, hogy statisztikai modellek és egyértelmű feltételezések segítségével realitás-előrejelzéseket dolgozzanak ki.

  • vizuális megjelenítési technikák

    A képi ábrázolási és interakciós technikák, például hisztogramok, szórásdiagramok, területdiagram, hierarchia térkép és párhuzamos koordináták, amelyek absztrakt numerikus és nem számszerű adatok bemutatására használhatók annak érdekében, hogy ezen információk megértését megerősítsék.

Ágazatokon átívelő készségek
  • adatetika
  • adatmérnöki tevékenység
  • adattudomány
Szoftverek és technológiák
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
A legfontosabb tulajdonságok, amelyekre szükséged van
Analitikus gondolkodás Becstelenség Elismerés Megbízhatóság Együttműködés Teljesítmény Teljesítmény/Szorgalom Sokféleség Alkalmazkodóképesség/Rugalmaság Stressz-tűrőképesség Önfegyelem Függetlenség Innováció Vezetés Aggodalom másokért Társas orientáció
Legfontosabb jutalmak, amelyekre számíthatsz
TeljesítményMunkakörülményekElismerésKapcsolatokTámogatásFüggetlenség
Hogyan kell minősíteni

Adattudós: hogyan szerezhet képesítést és hol tanulhat

Amire általában szükség van a képesítéshez: iskolai végzettség, hol szabályozott szakma, és hol kell tanulni.

Tipikus iskolai végzettség

Alapdiploma

Tanulmányi programok

Valódi programok, amelyek ehhez a foglalkozáshoz vezetnek, országonként.

Karrier előrehaladás

Karrierutak és hasonló szerepek

Fedezze fel a tipikus karrierutakat, a kapcsolódó készségeket és a hasonló szerepeket a következő lépése megtervezéséhez.

Karrier táj

Hol fér el a adattudós?

Ezt a szerepet
adattudós Ezt a szerepet
Növekedési utak

A hasonlósági pontszámok a készségek átfedésén alapulnak az ESCO adatokból.

Gyakori kérdések

Gyakran ismételt kérdések

Milyen készségek szükségesek az adattudósi pálya elnyomásához?
Erős matematikai és statisztikai háttér, programozási ismeretek (pl. Python, R), adatbázis-kezelési tapasztalat, valamint adatok vizualizációjának képessége elengedhetetlen. Kommunikációs készségek is fontosak, hiszen az eredményeket érthetően kell bemutatni.
Milyen iparágakban van nagy igény adattudósokra?
Az adattudósokra szinte minden iparágban szükség van, ahol nagy mennyiségű adat keletkezik és elemzése hasznos információkat nyújthat. Gyakoriak a pozíciók a pénzügyi szektorban, az e-kereskedelemben, a marketingben, a logisztikában és az egészségügyben.
Milyen karrierlehetőségek vannak egy adattudósként?
Az adattudósi pálya egy Leadership & Strategy karrier szintről indul, ami stratégiai döntések támogatását jelenti. A tapasztalat és a specializáció függvényében vezetői pozíciókig, adatelemző csapatok irányításáig, vagy akár adatalapú termékfejlesztésig vezethet.
Adattudós — mennyit fizet az Egyesült Államokban?
Évi 112 590 dollár a mediánban, 2025-05 állapot szerint. A tagállami mediánok 69 490 és 163 350 dollár között mozognak. Forrás: US Bureau of Labor Statistics. Az adat az Egyesült Államokra vonatkozik, és nem európai előrejelzés.

Források: ESCO O*NET ELA/EURES Cedefop BLS Az adatok frissítve: 2026. szeptember 20. Adatainkról