Starfsmaður við tölfræðiúrvinnslu
Lykilstaðreyndir
Tölfræðilegir aðstoðarmenn safna gögnum og nota tölfræðilegar formúlur til að framkvæma tölfræðilegar rannsóknir og útbúa skýrslur. Þeir búa til kort, línurit og kannanir.
Starfsmaður við tölfræðiúrvinnslu vinnur að því að safna gögnum úr ýmsum heimildum, beita tölfræðilegum formúlum og aðferðum til að framkvæma rannsóknir og útbúa gagnlegar skýrslur. Þeir/þær búa til skýr og skiljanlegar sýningar á gögnum, eins og kort og línurit, og þróa kannsanir til að fá frekari innsýn. Þetta er gagnrýn hlutverk í stofnunum sem treysta á gagnadrifinn áhuga.
- • Safna og hreinsa gögnum úr ýmsum heimildum.
- • Framkvæma tölfræðilegar greiningar og rannsóknir með því að beita viðeigandi formúlum og aðferðum.
- • Búa til skýrslur og sýna gögn á skiljanlegum hátt, eins og línurit, kort og töflur.
Hvar þetta starf er eftirsótt
Tilkynntur skortur og umframframboð vinnuafls, eftir árum. Birt fyrir starfaflokka, ekki einstök starfsheiti.
Dýpri litur: tilkynnt eins fleiri ár í röð.
Tölurnar ná yfir Business and administration associate professionals — 200 störf, þar á meðal þetta.
Skortur: Germany, Italy, Netherlands.
Lengsti skortur: Netherlands, 4 ár.
Veldu svæði á kortinu til að sjá tölur þess.
Um þessa heimild›
Heimild: ELA/EURES, skortur og umframframboð vinnuafls. Gögnin eru birt á stigi starfahóps og ná yfir Evrópu. Útgáfur eru ólíkar að uppbyggingu viðauka og að því hvaða lönd eru með, svo breyting milli ára þýðir ekki alltaf að vinnumarkaðurinn hafi breyst. Grá lönd voru ekki tilkynnt, sem er ekki það sama og jafnvægi.
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.
Kannaðu meira
Finndu starfsferil þinn og kynntu þér vísindin að baki tillögum okkar.
Gæti starfsmaður við tölfræðiúrvinnslu passað þig?
Svaraðu þremur snöggum spurningum. Þetta er ekki fullkomið mat – þetta er plagg sem hjálpar þér að ákveða hvort þú eigir að bera saman prófílinn þinn.
Hefur þú gaman af verkefnum sem krefjast Greiningarhugsun?
Hefur þú gaman af verkefnum sem krefjast Heilind?
Hefur þú gaman af verkefnum sem krefjast Viðurkenning?
Framtíð horfur fyrir starfsmaður við tölfræðiúrvinnslu
The outlook for starfsmaður við tölfræðiúrvinnslu reflects a balanced mix of automation exposure and durable, human-led work.
Hvernig eru þessi stig reiknuð?
Seiglustuðullinn (0–100) metur hversu uppbyggilega varið þetta starf er gegn sjálfvirkni og truflunum gervigreindar, byggt á greiningu á verklegi. Hærri einkunn þýðir fleiri verkefni sem krefjast mannlegs dóms. AI útsetning sýnir áætlað hlutfall verklegra vinnustunda sem núverandi gervigreindarflugan gæti haft áhrif á. Þetta eru uppbyggilegir vísar fengnar úr líkani, ekki spár um einstaka starfsöryggi.
Hvernig gæti starfsmaður við tölfræðiúrvinnslu breyst eftir því sem gervigreind eykst?
Nokkur verkefnasvið gætu færst í átt að verkflæði með aðstoð gervigreindar, svo endurmenntun verður mikilvægari.
Skýringardæmi byggt á sjálfvirknivæðingu verkefna — ekki spá. Gildi eru námunduð eftir því sem lengra er horft fram.
Nokkur verkefnasvið gætu færst í átt að verkflæði með aðstoð gervigreindar, svo endurmenntun verður mikilvægari.
Skýringardæmi byggt á sjálfvirknivæðingu verkefna — ekki spá. Gildi eru námunduð eftir því sem lengra er horft fram.
Hvernig gervigreind getur breytt þessu hlutverki
Ákveðin, líkanbundin túlkun á núverandi hlutverkamerkjum - ekki trygging fyrir endurnýjun.
Hvað veltur enn á fólki
Flest verkefni hér eru studd af gervigreind frekar en eingöngu mannstýrð.
Þar sem gervigreind gæti orðið aðstoðarflugmaður
- greinir tölfræðileg mynstur
- beita tölfræðilegum greiningaraðferðum
- beitir vísindalegum aðferðum
Verkefni sem mest verða fyrir sjálfvirkni
- safnar saman gögnum
- vinnur úr gögnum
- framkvæma stærðfræðilega greiningarútreikninga
Lífsmörk & gervigreindarvigrar
AI útsetningarvektorar
0-100%Útsetning á AI-studdri greiningu, mynstra viðurkenningu og spá fyrir líkanagerð verkefnum
Útsetning á efnisöflun, skapandi aukningu og stór tungumál- gerningu tólum
Útsetning á sjálfvirkni verkflæðis, ákvörðun stuðnings hugbúnaði og ferli stafræn
Útsetning á eðlis sjálfvirkni, vélfrænunum og skynjaragreindri verkefna tilfærslu
Tæknilega upplýsinga
NexFuture v3.0 metur sjálfvirknisáhrif beint út frá lykilfærnihópum ESCO, vegið eftir færnimassa og kvarðað við sérfræðiakkeri. Stigin eru líkindamat, ekki tryggingar. Sjá NexFuture aðferðafræðihvítbók fyrir nánari upplýsingar.
Mælir útsetningu fyrir sjálfvirkni. Hann mælir ekki laun, eftirspurn eða hversu mörg störf eru nálægt þér.
Hvað fólk í þessu hlutverki gerir venjulega
Stafræn tækni
Dæmigerður dagur sem starfsmaður við tölfræðiúrvinnslu
09 09:00 · Morgun beita tölfræðilegum greiningaraðferðum
10 10:30 · Um miðjan morgun beitir vísindalegum aðferðum
12 12:00 · Miðdegi framkvæma stærðfræðilega greiningarútreikninga
14 14:00 · Síðdegis framkvæmir gagnagreiningu
15 15:30 · Seint eftir hádegi gerir megindlega rannsókn
17 17:00 · Upptaka greinir tölfræðileg mynstur
Verkefnaröð er lýsandi. Einstakir dagar eru mismunandi.
Það sem þú þarft til að sinna þessu starfi
Hæfnin, þekkingin og verkfærin sem þetta hlutverk krefst — og einkennin og umbunin sem fylgja því.
-
beitir vísindalegum aðferðum
Beitir vísindalegum aðferðum og tækni til að rannsaka fyrirbæri með því að afla nýrrar þekkingar eða leiðrétta og samþætta fyrri þekkingu.
-
gerir megindlega rannsókn
Framkvæmir kerfisbundna reynsluathugun á sjáanlegum fyrirbærum með tölfræði, stærðfræði eða tölvustýrðri tækni.
-
skrifar vinnutengdar skýrslur
Semja vinnutengdar skýrslur sem styðja árangursríka samskiptastjórnun og háan staðal skjalavistunar og gagna. Skrifa og leggja fram niðurstöður og ályktanir á skýran og skiljanlegan hátt þannig að þær séu skiljanlegar áheyrendahópi sem eru ekki sérfræðingar.
-
skrifar tæknilegar skýrslur
Setja saman tæknilegar upplýsingar um viðskiptavini sem eru skiljanlegar fyrir fólk sem ekki er með tæknilega bakgrunn.
-
greinir tölfræðileg mynstur
Greinir tölfræðileg gögn til þess að finna mynstur og hneigð í gögnunum eða á milli breytna.
-
safnar saman gögnum
Dregur útflutningshæf gögn saman úr mörgum áttum.
-
framkvæmir gagnagreiningu
Safnar saman gögnum og tölfræðilegum upplýsingum um prófun og mat, með það að markmiði að finna gagnlegar upplýsingar í ákvarðanatökuferli.
-
framkvæma stærðfræðilega greiningarútreikninga
Notar stærðfræðilegar aðferðir og útreikningstækni til að framkvæma greiningar og mótar lausnir á sérstökum vandamálum.
-
beita tölfræðilegum greiningaraðferðum
Notar líkön (lýsandi, eða ályktunartölfræði) og tækni (gagnanám eða vélnám) til tölfræðilegrar greiningar og upplýsinga- og fjarskiptatæknibúnað til að greina gögn, leiða í ljós fylgni og spá fyrir um stefnu.
-
vinnur úr gögnum
Færa inn upplýsingar í gagnageymslukerfi og kerfi sem sækja um gögn með vinnslu, s.s. skönnun, handskráningu eða rafrænni miðlun gagna til að vinna mikið gagnamagn.
mat á gæðum gagna
Ferlið við að afhjúpa gagnavandamál með því að nota gæðavísa, ráðstafanir og mælikvarða til að skipuleggja gagnahreinsun og auðgunaráætlun gagna í samræmi við gæðaviðmið gagnanna.
tækni tölfræðilegra líkana
Aðferðir við að beita tölfræðilegri greiningu á gagnasöfnum innan gagnavísindasviðs. Aðferðirnar leitast við að útfæra raunveruleikaspár með tölfræðilegum líkönum og skýrum forsendum.
- megindleg greining
- stærðfræði
- tölfræði
- tölfræðilegur greiningarkerfishugbúnaður
- aðferðafræði vísindalegra rannsókna
- gagnavísindi
- könnunartækni
- rannsóknarhönnun
- reikniaðferð
Athugaðu hvort þetta hlutverk passar við feril DNA þitt
Taktu ókeypis DNA starfsferilsmatið til að sjá hvernig starfsmaður við tölfræðiúrvinnslu samræmist áhugamálum þínum, vinnustíl og framtíðarbraut. Á innan við 10 mínútum færðu sérsniðið passamerki og vegvísi um hvað á að gera næst.
Skannaðu til að halda áfram í farsímaStarfsmaður við tölfræðiúrvinnslu: hvernig á að öðlast hæfni og hvar er hægt að læra
Það sem venjulega þarf til að fá réttindi: menntunarstig, hvar það er löggilt starfsgrein og hvar á að læra.
Stutt háskólamenntun
Raunveruleg áætlanir sem leiða til þessarar iðju, eftir löndum.
Business Administration
Management assistant
Vaxtarleiðir & svipuð hlutverk
Kannaðu dæmigerðar starfsferilsleiðir, skylda færni og svipuð hlutverk til að skipuleggja næsta skref þitt.
Hvar passar starfsmaður við tölfræðiúrvinnslu?
Líkindaskor byggð á kunnáttuskörun úr ESCO gögnum.
Algengar spurningar
- Hvernig get ég nýtt hæfileika mína í gagnagreiningu í þessu starfi?
- Mikilvægt er að þróa hæfileika í tölfræðitækni, forritun (eins og R eða Python) og gagnataka. Aukin skilningur á viðeigandi tölfræðilegum aðferðum og geta til að túlka niðurstöður er líka mikilvægt.
- Hverjar eru mikilvægustu eiginleikar sem starfsmaður við tölfræðiúrvinnslu ætti að hafa?
- Hágæða gagnagreiningarþarfir, hæfni til að vinna með stórar gagnamengi, sterkur hugbúnaðarþarfir, hæfni til að vera nákvæmur og vandamálalaus, og geta til að skilgreina og útskýra tölfræðilegar niðurstöður.
- Hvernig er vinnuumhverfið venjulega fyrir starfsmenn við tölfræðiúrvinnslu?
- Þetta starf er venjulega í starfsstöðu, þar sem þú vinnur í samstarfi við lið. Það krefst reglulegrar vinnu við tölvur og hugbúnaðarverkfæri til að greina og útbúa gögn.
- Starfsmaður Við Tölfræðiúrvinnslu — er skortur í Evrópu?
- Nei. Í ELA/EURES-útgáfunni 2025 var tilkynnt umframframboð í 5 af þeim 8 Evrópulöndum sem mátu þennan starfahóp: Grikkland, Finnland, Lettland, Svíþjóð og 1 til viðbótar. 3 lönd tilkynntu skort. Þessi möt eru birt eftir starfahópum, ekki eftir einstökum starfsheitum.
- Starfsmaður Við Tölfræðiúrvinnslu — hver eru launin í Bandaríkjunum?
- Miðgildi launa er 51.440 dalir á ári, miðað við 2025-05. Miðgildi fylkjanna liggja á bilinu 27.490 til 82.580 dalir. Heimild: US Bureau of Labor Statistics. Talan á við Bandaríkin og er ekki spá fyrir Evrópu.
Heimildir: ESCO O*NET ELA/EURES Cedefop BLS Gögn uppfærð 20. september 2026 Um gögnin okkar