Profilo professionale

statistico/statistica

Istantanea

Sei appassionato di numeri e analisi? Il ruolo di statistico/statistica ti permette di trasformare dati complessi in informazioni preziose, guidando decisioni strategiche in diversi settori. È una professione cruciale per interpretare il mondo che ci circonda attraverso l'evidenza quantitativa.

Riepilogo

Gli statistici/le statistiche sono professionisti che raccolgono, tabulano e analizzano dati quantitativi provenienti da una vasta gamma di settori, tra cui sanità, demografia, finanza ed economia. Il loro lavoro va oltre la semplice analisi: interpretano studi statistici, sviluppano modelli predittivi e forniscono consulenze basate su evidenze, aiutando le organizzazioni a prendere decisioni informate e strategiche.

Principali responsabilità:
  • • Raccolta e organizzazione di dati da diverse fonti.
  • • Applicazione di tecniche statistiche avanzate per l'analisi dei dati.
  • • Sviluppo e validazione di modelli statistici per la previsione e la simulazione.
34%
Resilienza Punteggio · 2026 (Più alto è, meglio è)
Laurea triennale 58% Esposizione all'IA
Inizia valutazione DNA carriera
Labour market

Dove questa professione è richiesta

Carenze ed eccedenze di manodopera segnalate, per anno. Pubblicato per gruppi professionali, non per singole qualifiche.

Carenza segnalataEccedenza segnalataSegnalato in un altro annoNon coperto da questa fonte

Colore più intenso: segnalato allo stesso modo per più anni consecutivi.

I dati riguardano Specialisti in scienze e ingegneria — 274 professioni, compresa questa.

4 su 10 in carenza202529 su 30 in crescita3.9Mposti entro il 2035

In carenza: Denmark, Italy, Luxembourg, Netherlands.

Carenza più duratura: Luxembourg, 3 anni.

Seleziona un territorio sulla mappa per vederne i dati.

Informazioni sulla fonte

Fonte: ELA/EURES, carenze ed eccedenze di manodopera. I dati sono pubblicati a livello di gruppo professionale e riguardano l’Europa. Le edizioni differiscono per struttura dell’allegato e per i paesi coperti, quindi una variazione tra un anno e l’altro non significa sempre che il mercato del lavoro sia cambiato. I paesi in grigio non sono stati segnalati, il che non equivale a un mercato in equilibrio.

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statistico/statisticapotrebbe andarti bene?

Rispondi a tre domande veloci. Questa non è una valutazione completa: è un teaser per aiutarti a decidere se confrontare il tuo profilo.

Progresso0/3

Ti piacciono le attività che richiedonoPensiero analitico?

Ti piacciono le attività che richiedonoIntegrità?

Ti piacciono le attività che richiedonoRiconoscimento?

NexFuture™

Prospettive future per statistico/statistica

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

Come vengono calcolati questi punteggi?

L'Indice di Resilienza (0–100) stima quanto sia strutturalmente protetta questa occupazione dall'automazione e dalle disruption dell'IA, basandosi sull'analisi a livello di compiti. Punteggi più alti significano più attività che richiedono giudizio umano. L'Esposizione all'IA mostra la percentuale stimata di ore di lavoro che le capacità IA attuali potrebbero influenzare. Questi sono indicatori strutturali derivati dal modello, non previsioni sulla sicurezza lavorativa individuale.

Gioca al futuro

Come potrebbe cambiarestatistico/statisticacon la crescita dell'adozione dell'IA?

Diverse aree di attività potrebbero spostarsi verso flussi di lavoro assistiti dall’intelligenza artificiale, quindi la riqualificazione diventa più importante.

Si stima una trasformazione significativa a livello di attività in 11 anni (circa il 2037) nello scenario „Previsto“ selezionato.
~30%
Resilienza
Rischio dell'automazione
EXP~60%
Bordo umano
MOAT~35%

Scenario illustrativo basato sull'automatizzabilità delle attività — non una previsione. I valori vengono arrotondati quanto più si guarda avanti.

2026
2032
2042
Velocità di adozione dell'IA:

Come l'intelligenza artificiale può cambiare questo ruolo

Interpretazione deterministica e basata su modelli dei segnali di ruolo attuali: non una garanzia di sostituzione.

Di proprietà umana 34% Di proprietà umana
Ciò che dipende ancora dalle persone
  • interagire professionalmente negli ambienti di ricerca e professionali
  • valutare le attività di ricerca
  • gestire i diritti di proprietà intellettuale
Il vantaggio umano Per stare al passo in questo ruolo, concentrati su tecniche di modellizzazione statistica e valutazione della qualità dei dati. Queste abilità incentrate sull'uomo sono le più difficili da replicare per l'IA nei prossimi 20 anni.
Assistere 25% Assistere
Dove l’intelligenza artificiale può diventare un copilota
  • individuare modelli statistici
  • applicare tecniche di analisi statistica
  • gestire pubblicazioni aperte
Automatizzare 58% Automatizzare
Attività più esposte all'automazione
  • raccogliere i dati
  • elaborare i dati
  • sintetizzare le informazioni
Analisi dettagliata

Segni vitali e vettori di IA

Vettori di esposizione AI

0-100%
IA/Apprendimento automatico 25%

Esposizione all'analisi assistita da AI, al riconoscimento di modelli e alle attività di modellazione predittiva

IA generativa 10%

Esposizione alla generazione di contenuti, all'aumento creativo e agli strumenti dei modelli di linguaggio di grandi dimensioni

Software cognitivo 2%

Esposizione all'automazione del flusso di lavoro, al software di supporto alle decisioni e alla digitalizzazione dei processi

Automazione robotica e fisica 0%

Esposizione all'automazione fisica, alla robotica e allo spostamento di attività guidato da sensori

Dettagli tecnici
Metodologia: NexFuture v3.0 Fonti: O*NET® 30.3, ESCO v1.2.1 Aggiornato: ago 2026

NexFuture v3.0 stima l'esposizione all'automazione direttamente dai gruppi di competenze essenziali ESCO, ponderata per massa di competenze e calibrata su ancore di esperti. I punteggi sono stime probabilistiche, non garanzie. Consulta il White Paper sulla metodologia NexFuture per tutti i dettagli.

Misura l'esposizione all'automazione. Non misura la retribuzione, la domanda né quanti posti di lavoro esistono vicino a te.

Un giorno nella vita

Cosa fanno solitamente le persone in questo ruolo

Tecnologia digitale

Giorno nella vita

Una giornata tipo dastatistico/statistica

09
09:00 · Mattina
gestire i diritti di proprietà intellettuale
Occuparsi dei diritti privati che tutelano i prodotti dell'intelletto da violazioni illecite.
10
10:30 · Metà mattina
sviluppare software open source
Impiegare e produrre software open source. Conoscere i principali modelli open source, i regimi di licenza e le pratiche di codifica comunemente adottate nella produzione di software open source.
12
12:00 · Mezzogiorno
applicare i principi di etica della ricerca e di integrità scientifica nelle attività di ricerca
Applicare alla ricerca scientifica i principi etici fondamentali e la normativa pertinente, compresi gli aspetti attinenti all'integrità della ricerca. Svolgere, valutare o documentare le attività di ricerca evitando illeciti quali dichiarazioni non rispondenti al vero, falsificazioni e plagio.
14
14:00 · Pomeriggio
applicare metodi scientifici
Applicare metodi e tecniche scientifici per lo studio di fenomeni mediante l’acquisizione di nuove conoscenze o la correzione e l’integrazione delle conoscenze precedenti.
15
15:30 · Nel tardo pomeriggio
applicare tecniche di analisi statistica
Utilizzare modelli (statistiche descrittive o inferenziali) e tecniche (estrazione di dati o apprendimento automatico) per l’analisi statistica e gli strumenti TIC per analizzare i dati, scoprire le correlazioni e prevedere le tendenze.
17
17:00 · Conclusione
comunicare i risultati scientifici
Condividere i risultati recenti e l'entusiasmo per la scienza con il grande pubblico, migliorarne le conoscenze scientifiche, così come l'apprezzamento e la comprensione della scienza, promuovere il ricorso ai risultati scientifici nella formazione delle opinioni.

L'ordine delle attività è illustrativo. I singoli giorni variano.

Software e tecnologie & Aree di conoscenza
Software e tecnologie
Amazon RedshiftAmazon Web Services AWS softwareAngoss KnowledgeSEEKERApache HadoopApache PigApache SparkAptech Systems GAUSSAutomatic Forecasting Systems AutoboxC++Camfit Data Limited MicrofitCommon business oriented language COBOLCytel StatXactDataDescription DataDeskEconometric Software LIMDEPExtensible markup language XMLFormula translation/translator FORTRANGraphPad Software GraphPad PrismIBM DB2IBM SPSS AmosIBM SPSS AnswerTree
Aree di conoscenza
  • tecniche di modellizzazione statistica

    Gli approcci per applicare l’analisi statistica ai set di dati nell’ambito della scienza dei dati. Mira ad elaborare previsioni sulla realtà attraverso modelli statistici e ipotesi esplicite.

  • valutazione della qualità dei dati

    Il processo di individuazione dei problemi relativi ai dati utilizzando indicatori, misure e metriche di qualità al fine di pianificare strategie di pulizia e arricchimento dei dati secondo criteri di qualità dei dati.

Competenze trasversali
  • analisi quantitativa
  • creazione di modelli matematici
  • disegno della ricerca
Competenze essenziali
condurre ricerche accademiche o di mercato
  • gestire dati reperibili, accessibili, interoperabili e riutilizzabili

    Produrre, descrivere, archiviare, conservare e (ri)utilizzare dati scientifici sulla base dei principi FAIR (reperibilità, accessibilità, interoperabilità e riutilizzabilità), facendo in modo che i dati siano aperti quanto più possibile e chiusi quanto necessario.

  • svolgere ricerca scientifica

    Impegnarsi nella concezione o nella creazione di nuove conoscenze formulando quesiti di ricerca, ricercando, migliorando o sviluppando concetti, teorie, modelli, tecniche, strumentazione, software o metodi operativi e utilizzando tecniche e metodi scientifici.

  • applicare metodi scientifici

    Applicare metodi e tecniche scientifici per lo studio di fenomeni mediante l’acquisizione di nuove conoscenze o la correzione e l’integrazione delle conoscenze precedenti.

  • condurre una ricerca quantitativa

    Eseguire un’indagine empirica sistematica su fenomeni osservabili attraverso tecniche statistiche, matematiche o computazionali.

  • applicare i principi di etica della ricerca e di integrità scientifica nelle attività di ricerca

    Applicare alla ricerca scientifica i principi etici fondamentali e la normativa pertinente, compresi gli aspetti attinenti all'integrità della ricerca. Svolgere, valutare o documentare le attività di ricerca evitando illeciti quali dichiarazioni non rispondenti al vero, falsificazioni e plagio.

  • promuovere l'innovazione aperta nella ricerca

    Applicare tecniche, modelli, metodi e strategie che contribuiscono alla promozione dell'innovazione attraverso la collaborazione con persone e organizzazioni esterne all'organizzazione.

comporre testi tecnici o accademici
  • redigere documenti scientifici o accademici e documentazione tecnica

    Redigere e modificare testi scientifici, accademici o tecnici su diversi argomenti.

  • diffondere i risultati presso la comunità scientifica

    Rendere pubblici i risultati scientifici con qualsiasi mezzo appropriato, compresi conferenze, seminari, convegni e pubblicazioni scientifiche.

  • pubblicare ricerche accademiche

    Svolgere ricerche accademiche, presso un'università o un istituto superiore o autonomamente, nel proprio settore di competenza e pubblicarle in libri o riviste accademiche al fine di apportare un contributo al proprio settore e di ottenere un accreditamento accademico personale.

  • redigere pubblicazioni scientifiche

    Presentare l’ipotesi, le risultanze e le conclusioni della vostra ricerca scientifica nel vostro settore di competenza in una pubblicazione professionale.

raccogliere informazioni da fonti fisiche o elettroniche
  • raccogliere i dati

    Estrarre i dati esportabili da più fonti.

  • sintetizzare le informazioni

    Leggere criticamente, interpretare e riassumere informazioni nuove e complesse provenienti da fonti diverse.

analizzare dati scientifici e medici
  • individuare modelli statistici

    Analizzare i dati statistici al fine di individuare i modelli e le tendenze dei dati o tra le variabili.

gestire informazioni
  • gestire i dati della ricerca

    Produrre e analizzare dati scientifici derivanti da metodi di ricerca qualitativi e quantitativi. Archiviare e mantenere i dati nelle banche dati di ricerca. Sostenere il riutilizzo dei dati scientifici e conoscere i principi di gestione dei dati aperti.

lavorare con gli altri
  • interagire professionalmente negli ambienti di ricerca e professionali

    Avere riguardo per gli altri e curare le relazioni tra colleghi. Ascoltare, dare e ricevere feedback e rispondere in modo empatico, anche in un contesto professionale che comporta leadership e supervisione del personale.

programmare sistemi per computer
  • sviluppare software open source

    Impiegare e produrre software open source. Conoscere i principali modelli open source, i regimi di licenza e le pratiche di codifica comunemente adottate nella produzione di software open source.

gestire, raccogliere e archiviare dati digitali
  • eseguire l’analisi dei dati

    Raccogliere dati e statistiche per testare e valutare al fine di generare dichiarazioni e previsioni modello per individuare informazioni utili nell’ambito di un processo decisionale.

DNA delle competenze

DNA delle competenze

Tratti di personalità lavorativa e valori che definiscono questo ruolo

Caratteristiche chiave di cui hai bisogno
Pensiero analitico Integrità Riconoscimento Affidabilità Cooperazione Raggiungimento Risultato/Sforzo Varietà Adattabilità/Flessibilità Tolleranza allo stress Autocontrollo Indipendenza Innovazione Leadership Preoccupazione per gli altri Orientamento sociale
Ricompense chiave che puoi aspettarti
RisultatoCondizioni di …RiconoscimentoRelazioniSupportoIndipendenza
Progressione di carriera

Percorsi de crescita e ruoli simili

Esplora i tipici percorsi di carriera, le competenze adiacenti e i ruoli simili per pianificare la tua prossima transizione.

Panorama della carriera

Dove si adattastatistico/statistica?

Questo ruolo
statistico/statistica Questo ruolo
Percorsi di crescita

Punteggi di somiglianza basati sulla sovrapposizione delle competenze dai dati ESCO.

Domande comuni

Domande frequenti

Quali sono le competenze più importanti per un/una statistico/statistica di livello 5?
Oltre a una solida base di conoscenze statistiche, un/una statistico/statistica di livello 5 deve possedere eccellenti capacità di problem-solving, pensiero critico e comunicazione. È fondamentale la capacità di guidare progetti, gestire team e presentare risultati complessi in modo comprensibile per un pubblico non tecnico.
In quali settori è più richiesta la figura dello statistico/statistica?
La domanda di statistici/statistiche è elevata in settori come la sanità (analisi di dati clinici e epidemiologici), la finanza (modellazione del rischio e analisi di mercato), l'economia (previsioni economiche e analisi di politiche), la ricerca di mercato e il settore pubblico (analisi demografica e valutazione di programmi).
Quali sono le caratteristiche personali che favoriscono il successo in questo ruolo?
Un forte orientamento ai dettagli, la capacità di lavorare in modo indipendente e in team, la curiosità intellettuale e la propensione all'innovazione sono qualità preziose per un/una statistico/statistica. È importante essere in grado di gestire la pressione e di rispettare le scadenze, mantenendo sempre un approccio rigoroso e metodico.
Statistico/Statistica — c’è carenza in Europa?
No. Nell’edizione ELA/EURES 2025 è stata segnalata un’eccedenza in 6 dei 10 paesi europei che hanno valutato questo gruppo professionale: Austria, Bulgaria, Germania, Grecia e altri 2. 4 paesi hanno segnalato carenza. Queste valutazioni sono pubblicate per gruppo professionale e non per singola qualifica.
Statistico/Statistica — quanto si guadagna negli Stati Uniti?
103.300 dollari l’anno come mediana, al 2025-05. Le mediane dei singoli Stati vanno da 49.730 a 140.670 dollari. Fonte: US Bureau of Labor Statistics. Il dato riguarda gli Stati Uniti e non è una proiezione per l’Europa.