Időjárás-előrejelző
Szerep lencséje
Az időjárás-előrejelzők meteorológiai adatokat gyűjtenek. Az adatok alapján jelzik előre az időjárást. Az időjárás-előrejelzők ezeket az előrejelzéseket rádióban, televízióban vagy interneten keresztül kell osztják meg a közönséggel.
Az időjárás-előrejelzők feladata a meteorológiai adatok gyűjtése, elemzése és értelmezése. Számítógépes modelleket használnak az időjárás előrejelzésére, figyelembe véve a légnyomást, a hőmérsékletet, a szélirányt és -sebességet, valamint a csapadék mennyiségét. Az előrejelzéseket rádió, televízió vagy internetes felületeken keresztül közlik a nagyközönsséggel, illetve speciális igényekre szabott előrejelzéseket készítenek különböző szervezetek számára.
- • Meteorológiai adatok gyűjtése és feldolgozása (műholdas felvételek, radaradatok, földi megfigyelések).
- • Számítógépes modellekkel történő időjárás-előrejelzés készítése.
- • Az előrejelzések kommunikálása a nagyközönsség számára érthető formában.
Hol keresett ez a foglalkozás
Jelentett munkaerőhiány és -többlet, évenként. Foglalkozási csoportokra jelenik meg, nem egyedi munkakörökre.
Mélyebb szín: több egymást követő évben ugyanúgy jelentve.
A számok erre vonatkoznak: Természettudományi és műszaki foglalkozások — 274 foglalkozás, ezt is beleértve.
Hiány: Czechia, Italy, Spain.
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.
időjárás-előrejelző megfelelne neked?
Válaszolj három gyors kérdésre. Ez nem egy teljes értékelés – ez egy kedvcsináló, amely segít eldönteni, hogy összehasonlítsa-e profilját.
Szereted a Analitikus gondolkodás-t igénylő feladatokat?
Szereted a Becstelenség-t igénylő feladatokat?
Szereted a Elismerés-t igénylő feladatokat?
Jövőbeli kilátások a időjárás-előrejelző számára
The outlook for időjárás-előrejelző 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.
Hogyan változhat a időjárás-előrejelző a mesterséges intelligencia elterjedésével?
Ez a szerep valószínűleg fokozatosan megváltozik, és a mesterséges intelligencia bizonyos feladatokat támogat, nem pedig az egész foglalkozást.
Szemléltető forgatókönyv a feladatok automatizálhatósága alapján — nem előrejelzés. Az értékek kerekítve jelennek meg, minél messzebbre tekint.
Ez a szerep valószínűleg fokozatosan megváltozik, és a mesterséges intelligencia bizonyos feladatokat támogat, nem pedig az egész foglalkozást.
Szemléltető forgatókönyv a feladatok automatizálhatósága alapján — nem előrejelzés. Az értékek kerekítve jelennek meg, minél messzebbre tekint.
Hogyan változtathatja meg az AI ezt a szerepet
Az aktuális szerepjelek determinisztikus, modellalapú értelmezése – nem garancia a helyettesítésre.
Hogy mi múlik még az embereken
- memorizálja a sorokat
- felolvassa az előre megfogalmazott szövegeket
Ahol az AI másodpilótává válhat
- felülvizsgálja a meteorológiai előrejelzések adatait
- az időjárás előrejelzéséhez speciális számítógépes modelleket használ
- a meteorológiai körülmények előrejelzéséhez meteorológiai eszközöket használ
Az automatizálásnak leginkább kitett feladatok
- adatfeldolgozási módszereket alkalmaz
Életjelek és AI vektorok
AI expozíciós vektorok
0-100%Kitettség az AI-támogatott elemzésnek, mintafelismerésnek és prediktív modellezési feladatoknak
Kitettség a tartalomlétrehozásnak, kreatív augmentációnak és nagy nyelvmodell-eszközöknek
Kitettség a fizikai automatizálásnak, robotikának és szenzorvezérelt feladateltolódásnak
Kitettség a munkafolyamatok automatizálásának, döntéstámogató szoftvernek és folyamatok digitalizálásának
Műszaki részletek
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.
Mit szoktak az emberek ebben a szerepben tenni
Energia és természeti erőforrások
Egy átlagos nap időjárás-előrejelző
09 09:00 · Reggelt a meteorológiai körülmények előrejelzéséhez meteorológiai eszközöket használ
10 10:30 · Délelőtt élő közvetítésekben szerepel
12 12:00 · délben felolvassa az előre megfogalmazott szövegeket
14 14:00 · Délután felülvizsgálja a meteorológiai előrejelzések adatait
15 15:30 · Késő délután memorizálja a sorokat
17 17:00 · Összegzés adatfeldolgozási módszereket alkalmaz
A feladatok sorrendje szemléletes. Az egyes napok változnak.
Mi szükséges ehhez a munkához
Azok a készségek, ismeretek és eszközök, amelyeket ez a szerep igényel — valamint az ehhez kapcsolódó jellemzők és előnyök.
-
az időjárás előrejelzéséhez speciális számítógépes modelleket használ
Rövid és hosszú távú időjárási előrejelzések készítése fizikai és matematikai képletek alkalmazásával; speciális számítógépes modellező alkalmazások ismerete.
-
a meteorológiai körülmények előrejelzéséhez meteorológiai eszközöket használ
Meteorológiai adatokat és eszközöket, például időjárás fakszimile gépeket, meteorológiai térképeket és számítógépes terminálokat használ az időjárási viszonyok előrejelzésére.
-
időjárási előrejelzést elemez
Az időjárási előrejelzések és a meteorológiai körülményekre, például a szélre, a légköri struktúrákra, a felhőkre és a látási viszonyokra vonatkozó információk elemzése. Elemzések készítése a különböző iparágak és szolgáltatók által támasztott követelményektől függően.
-
memorizálja a sorokat
Memorizálja az előadásban, tévé- vagy rádióműsorban játszott szerepét, függetlenül attól, hogy az szöveges, mozdulatsorból áll vagy zenei előadás.
-
felolvassa az előre megfogalmazott szövegeket
Mások vagy saját maga által írt szövegeket olvas fel megfelelő intonációval és átéléssel.
-
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.
-
felülvizsgálja a meteorológiai előrejelzések adatait
Felülvizsgálja a becsült meteorológiai paramétereket; betölti a valós idejű körülmények és a becsült körülmények közötti réseket.
-
élő közvetítésekben szerepel
Élő közvetítésekben szerepel politikai, gazdasági, kulturális, társadalmi, nemzetközi vagy sporteseményekkel kapcsolatban, vagy élő műsort közvetít.
audiovizuális berendezések
A látást és a hangérzékelést ösztönző különböző eszközök jellemzői és használata.
- beszédtechnika
- légzési technikák
- meteorológia
- vokális technikák
- fényképészet
- fizika
- matematika
- világítási technikák
Nézze meg, hogy ez a szerep illeszkedik-e a karrier DNS-éhez
Végezze el az ingyenes karrier-DNS felmérést, hogy megtudja, hogyan illeszkedik a időjárás-előrejelző érdeklődési köréhez, munkastílusához és jövőbeli útjához. Kevesebb, mint 10 percen belül személyre szabott illeszkedési jelzést és ütemtervet kap a következő lépésekhez.
Keresés a folytatáshoz mobilonIdőjárás-előrejelző: hogyan szerezhet képesítést és hol tanulhat
Amire általában szükség van a képesítéshez: iskolai végzettség, hol szabályozott szakma, és hol kell tanulni.
Alapdiploma
Valódi programok, amelyek ehhez a foglalkozáshoz vezetnek, országonként.
Master's Program in Atmospheric Sciences, Oceanography and Climate Physics Study course Weather forecasting
Karrierutak és hasonló szerepek
Fedezze fel a tipikus karrierutakat, a kapcsolódó készségeket és a hasonló szerepeket a következő lépése megtervezéséhez.
Hol fér el a időjárás-előrejelző?
A hasonlósági pontszámok a készségek átfedésén alapulnak az ESCO adatokból.
Gyakran ismételt kérdések
- Milyen képzettség szükséges ahhoz, hogy időjárás-előrejelző lehessek?
- Általában meteorológia, fizikatan, vagy ezzel rokon szakokon végzettség szükséges. Fontos a matematika, a statisztika és a számítástechnika iránti érdeklődés, valamint a precíz gondolkodás és a részletességre való figyelés.
- Hol tudom a leggyakrabban alkalmazni az időjárás-előrejelző készségeimet?
- Az időjárás-előrejelzők munkája elsősorban alkalmazotti pozícióban végezhető, például az Országos Meteorológiai Szolgálatnál, televíziózós csatornáknál, rádiós műsoroknál, illetve különböző ipari vállalatoknál (pl. mezőgazdaság, közlekedés).
- Milyen készségekkel kell rendelkezni a sikerhez ebben a területen?
- A pontos elemzőképesség, a problémamegoldó készség, a kommunikációs képesség (szóban és írásban), valamint a számítógépes modellek ismerete elengedhetetlen. Fontos a csapatmunkára való képesség és a stressz kezelése is, hiszen az időjárás gyorsan változhat.
- Időjárás-Előrejelző — van hiány Európában?
- Mindkettő, országtól függően. A foglalkozási csoportot 2025-ben értékelő 6 európai ország közül 3 hiányt, 3 pedig többletet jelentett. Ezek az értékelések foglalkozási csoportonként jelennek meg, nem egyes munkakör-megnevezésenként.
- Időjárás-Előrejelző — mennyit fizet az Egyesült Államokban?
- Évi 97 450 dollár a mediánban, 2025-05 állapot szerint. A tagállami mediánok 42 820 és 128 800 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