Statistico/statistica
Istantanea
Gli statistici raccolgono, tabulano e, soprattutto, analizzano informazioni quantitative provenienti da una vasta gamma di campi. Interpretano e analizzano studi statistici in settori quali la salute, la demografia, la finanza, l’economia, ecc. e forniscono consulenze basate su modelli e analisi.
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.
- • 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.
Dove questa professione è richiesta
Carenze ed eccedenze di manodopera segnalate, per anno. Pubblicato per gruppi professionali, non per singole qualifiche.
I dati riguardano Specialisti in scienze e ingegneria — 274 professioni, compresa questa.
In carenza: Danimarca, Italia, Lussemburgo, Paesi Bassi.
Carenza più duratura: Lussemburgo, 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.
Che cosa significano queste parole
I quattro aspetti riportati in questa sezione
- Domanda segnalata
- La voce Domanda segnalata indica se i datori di lavoro segnalano di aver bisogno di persone per questo lavoro — una valutazione pubblicata da un organismo nazionale o dell’UE, non un conteggio.
- In che direzione va
- La voce In che direzione va indica in quale direzione dovrebbe evolvere l’occupazione in questo lavoro nei prossimi anni, secondo una proiezione ufficiale.
- Posti disponibili
- La voce Posti disponibili indica approssimativamente quanti posti si rendono disponibili, sia per la crescita sia perché alcune persone lasciano questo lavoro.
- Retribuzione tipica
- La voce Retribuzione tipica indica quanto guadagnano di solito le persone che svolgono questo lavoro, nei luoghi per i quali la fonte pubblica il dato. Se è vuota, non significa che il lavoro non sia retribuito: significa che nessuno pubblica questo dato per quella località.
Una misura viene omessa quando nessuno pubblica il dato per quella località, invece di essere mostrata come zero.
Come si orienta il mercato per te
- A tuo favore
- Più posti che candidati: i datori di lavoro se li contendono.
- In equilibrio
- Posti e candidati si equivalgono all’incirca.
- Competitivo
- Più candidati che posti: aspettati concorrenza.
- Dati contrastanti
- Le fonti non concordano, oppure lo stesso gruppo professionale è carente in una zona e in eccesso in un’altra.
Ogni fonte riconduce i risultati a una di queste quattro categorie, così c’è un unico vocabolario da imparare. Ciò che cambia sono le prove alla base, riportate sotto ogni giudizio: un rapporto misurato tra posti disponibili e persone in cerca di lavoro, oppure una valutazione pubblicata da un organismo nazionale.
Come si confronta questo lavoro con gli altri lavori nello stesso paese
- Forte
- Tra le più forti in that country
- Buona
- Più forte della maggior parte delle professioni in that country
- Contrastata
- Nella media per that country
- Debole
- Più debole della maggior parte delle professioni in that country
Questa è una posizione all’interno di un solo paese, non un punteggio da confrontare oltre i confini: i registri alla base dei dati di due paesi contano persone diverse, quindi lo stesso numero ha significati diversi in ciascuno di essi. È anche per questo che un lavoro può essere tra i più forti in un paese e risultare comunque Competitivo: è in testa in un mercato che nel complesso è affollato.
Da dove provengono questi dati
Ogni dato è pubblicato da un istituto nazionale di statistica, da un servizio pubblico per l’impiego o da un organismo dell’UE, e ogni scheda indica la fonte e il periodo a cui si riferisce. In alcuni luoghi i dati vengono rilevati ogni mese, in altri vengono valutati una o due volte l’anno, quindi due luoghi sulla stessa mappa possono descrivere momenti diversi: la data è sempre indicata.
Niente di tutto questo prevede le possibilità di una singola persona. Descrive un mercato.
Domanda segnalata · Retribuzione tipica · In che direzione va (Italia, Svizzera, Germania, Francia, Austria, Spagna)
| Domanda segnalata | Retribuzione tipica | In che direzione va | |
|---|---|---|---|
| Italia | Carenza segnalata ELA/EURES 2025 * | — | +17,7% 2023–2035 · Cedefop 2026 * |
| Svizzera | Carenza segnalata ELA/EURES 2022 * | — | +14,4% 2023–2035 · Cedefop 2026 * |
| Germania | Eccedenza segnalata ELA/EURES 2025 * | — | +2,6% 2023–2035 · Cedefop 2026 * |
| Francia | Non segnalato | — | +16,2% 2023–2035 · Cedefop 2026 * |
| Austria | Eccedenza segnalata ELA/EURES 2025 * | — | +40,1% 2023–2035 · Cedefop 2026 * |
| Spagna | Eccedenza segnalata ELA/EURES 2024 * | — | +22,8% 2023–2035 · Cedefop 2026 * |
* Pubblicato per gruppi professionali, non per singole qualifiche.
Fornisce orientamento professionale a studenti, clienti o dipendenti? Utilizzi questi dati sull'occupazione nella Sua organizzazione.
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.
Come potrebbe cambiare statistico/statistica con 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.
Scenario illustrativo basato sull'automatizzabilità delle attività — non una previsione. I valori vengono arrotondati quanto più si guarda avanti.
Diverse aree di attività potrebbero spostarsi verso flussi di lavoro assistiti dall’intelligenza artificiale, quindi la riqualificazione diventa più importante.
Scenario illustrativo basato sull'automatizzabilità delle attività — non una previsione. I valori vengono arrotondati quanto più si guarda avanti.
Stima basata su modelli. Usatelo come segnale di pianificazione, non come garanzia.
Confronta questo con il tuo profilo
Come l'intelligenza artificiale può cambiare questo ruolo
Interpretazione deterministica e basata su modelli dei segnali di ruolo attuali: non una garanzia di sostituzione.
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
Dove l’intelligenza artificiale può diventare un copilota
- individuare modelli statistici
- applicare tecniche di analisi statistica
- gestire pubblicazioni aperte
Attività più esposte all'automazione
- raccogliere i dati
- elaborare i dati
- sintetizzare le informazioni
Segni vitali e vettori di IA
Vettori di esposizione AI
0-100%Esposizione all'analisi assistita da AI, al riconoscimento di modelli e alle attività di modellazione predittiva
Esposizione alla generazione di contenuti, all'aumento creativo e agli strumenti dei modelli di linguaggio di grandi dimensioni
Esposizione all'automazione del flusso di lavoro, al software di supporto alle decisioni e alla digitalizzazione dei processi
Esposizione all'automazione fisica, alla robotica e allo spostamento di attività guidato da sensori
Dettagli tecnici
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.
Cosa fanno solitamente le persone in questo ruolo
Tecnologia digitale
Una giornata tipo da statistico/statistica
09 09:00 · Mattina gestire i diritti di proprietà intellettuale
10 10:30 · Metà mattina sviluppare software open source
12 12:00 · Mezzogiorno applicare i principi di etica della ricerca e di integrità scientifica nelle attività di ricerca
14 14:00 · Pomeriggio applicare metodi scientifici
15 15:30 · Nel tardo pomeriggio applicare tecniche di analisi statistica
17 17:00 · Conclusione comunicare i risultati scientifici
L'ordine delle attività è illustrativo. I singoli giorni variano.
Cosa ti serve per svolgere questo lavoro
Le competenze, le conoscenze e gli strumenti richiesti da questo ruolo — e i tratti e i vantaggi che ne derivano.
-
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.
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integrare la dimensione di genere nella ricerca
Tenere conto, nell'intero processo di ricerca, delle caratteristiche biologiche e delle specificità sociali e culturali in evoluzione proprie delle donne e degli uomini (genere).
-
svolgere ricerche interdisciplinari
Svolgere ricerche che superino i confini disciplinari e funzionali.
-
promuovere il coinvolgimento del pubblico nella ricerca
Coinvolgere il pubblico nelle attività scientifiche e di ricerca e promuovere il loro contributo in termini di conoscenze, tempo o risorse impiegate.
-
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.
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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 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.
-
individuare modelli statistici
Analizzare i dati statistici al fine di individuare i modelli e le tendenze dei dati o tra le variabili.
-
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.
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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.
-
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.
-
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.
-
parlare lingue diverse
Padroneggiare le lingue straniere per poter comunicare in una o più lingue straniere.
-
eseguire calcoli matematici analitici
Applicare metodi matematici e utilizzare tecnologie di calcolo per eseguire analisi e individuare soluzioni a problemi specifici.
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.
- analisi quantitativa
- creazione di modelli matematici
- disegno della ricerca
- etica dei dati
- letteratura scientifica
- matematica
- metodologia della ricerca scientifica
- scienza dei dati
- software di sistema di analisi statistica
- statistica
Statistico: come qualificarsi e dove studiare
Cosa serve in genere per qualificarsi: livello di istruzione, dove è una professione regolamentata e dove studiare.
Laurea triennale
1537 percorsi di studio in 28 paesi insegnano le competenze fondamentali di questo lavoro. Inoltre 315 brevi corsi, ciascuno dei quali sviluppa una singola competenza.
Alcuni esempi, con insegnamento nella lingua di questa pagina:
Questi sono 2 su 1852.
Fonti
- 1. Source: Ministero dell'Università e della Ricerca (MUR), Ufficio di Statistica, Offerta formativa (degree courses), Italian Open Data License v2.0 (IODL 2.0). Academic year 2025/26. Data as at 01/09/2026. Re-presented by NexPath; not an official MUR publication.
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Punteggi di somiglianza basati sulla sovrapposizione delle competenze dai dati ESCO.
Per le organizzazioni
I dati di questa pagina, al servizio dei Suoi studenti, clienti e dipendenti.
Domande frequenti
Quali sono le competenze più importanti per un/una statistico/statistica di livello 5?
In quali settori è più richiesta la figura dello statistico/statistica?
Quali sono le caratteristiche personali che favoriscono il successo in questo ruolo?
Statistico/Statistica — c’è carenza in Europa?
Statistico/Statistica — quanto si guadagna negli Stati Uniti?
Fonti: ESCO O*NET ELA/EURES Cedefop BLS Dati aggiornati il 3 ottobre 2026 Informazioni sui nostri dati