Profesinis profilis

Duomenų tyrėjas

Momentinė nuotrauka

Duomenų tyrėjai randa ir aiškina gausius duomenų šaltinius, valdo didelius duomenų kiekius, sujungia duomenų šaltinius, užtikrina duomenų rinkinių nuoseklumą ir kuria vaizdinę medžiagą, kuri padeda suprasti duomenis. Jie rengia matematinius modelius, naudodamiesi duomenimis, pateikia ir prireikus perduoda jų grupėje dirbantiems specialistams ir mokslininkams, o prireikus – ir ne ekspertų grupei su duomenimis susijusias įžvalgas ir išvadas, ir rekomenduoja, kaip taikyti šiuos duomenis.

Darbo rinka
Trūkumas šalyje Austrija ir 8 kitos šalys
ELA/EURES 2025
Pramonė
Skaitmeninė technologija
Išsilavinimas
Bakalauro laipsnis
34%
Atsparumas Balas · 2026 (Kuo aukštesnis, tuo geriau)
Bakalauro laipsnis 58% AI poveikis · 2026
Darbo rinka

Kur šios profesijos poreikis

Praneštas darbo jėgos trūkumas ir perteklius pagal metus. Skelbiama profesijų grupėms, o ne atskiriems pareigų pavadinimams.

Skaičiai apima grupę Informacinių technologijų ir ryšių specialistai — 75 profesijos, įskaitant šią.

10 iš 14 su trūkumu2025Visos 30 auga3.7Mdarbo vietos iki 2035 m.

Trūkumas: Airija, Austrija, Belgija, Bulgarija ir dar 6.

Ilgiausiai trunkantis trūkumas: Austrija, 3 metai.

Pasirinkite teritoriją žemėlapyje, kad pamatytumėte jos duomenis.

Apie šį šaltinį›

Šaltinis: ELA/EURES, darbo jėgos trūkumas ir perteklius. Duomenys skelbiami profesijų grupės lygmeniu ir apima Europą. Leidimai skiriasi priedo sandara ir apimamomis šalimis, todėl skirtumas tarp metų ne visada reiškia, kad pasikeitė darbo rinka. Pilkos šalys nepranešė, o tai nėra tas pats kas pusiausvyra.

Ką reiškia šie žodžiai

Keturi dalykai, apie kuriuos pateikiama informacija šiame skyriuje

Praneštas poreikis
Praneštas poreikis parodo, ar darbdaviai nurodo, kad jiems reikia šios profesijos darbuotojų — tai nacionalinės arba ES institucijos paskelbtas vertinimas, o ne skaičius.
Kur link juda
Kur link juda parodo, į kurią pusę per ateinančius metus, remiantis oficialia prognoze, turėtų keistis užimtumas pagal šią profesiją.
Laisvos darbo vietos
Laisvos darbo vietos apytiksliai parodo, kiek jų atsiranda dėl augimo ir dėl žmonių, paliekančių šį darbą.
Įprastas atlygis
Įprastas atlygis parodo, kiek šios profesijos darbuotojai paprastai uždirba ten, kur tai skelbia šaltinis. Tuščias laukelis nereiškia, kad darbas neapmokamas; tai reiškia, kad niekas tos vietovės duomenų neskelbia.

Rodiklis nerodomas, kai niekas jo tai vietovei neskelbia, o ne pateikiamas kaip nulis.

Kaip rinkos vertinimas krypsta jūsų atžvilgiu

Jūsų naudai
Laisvų vietų daugiau nei ieškančiųjų — darbdaviai konkuruoja dėl kandidatų.
Subalansuota
Laisvų vietų ir ieškančiųjų yra maždaug po lygiai.
Didelė konkurencija
Ieškančiųjų daugiau nei laisvų vietų — tikėkitės konkurencijos.
Prieštaringi duomenys
Šaltiniai nesutampa arba tos pačios profesijų grupės vienoje vietoje trūksta, o kitoje yra perteklius.

Kiekvienas šaltinis rezultatą priskiria vienai iš šių keturių kategorijų, todėl vartojami tie patys žodžiai. Skiriasi tik tai, kokiais duomenimis jos pagrįstos: po kiekviena išvada pateikiamas išmatuotas laisvų darbo vietų ir darbo ieškančių žmonių santykis arba nacionalinės institucijos paskelbtas vertinimas.

Kaip ši profesija atrodo, palyginti su kitomis tos pačios šalies profesijomis

Stipri
Tarp stipriausių šalyje that country
Gera
Stipresnė nei dauguma profesijų šalyje that country
Nevienoda
Maždaug įprasta šaliai that country
Silpna
Silpnesnė nei dauguma profesijų šalyje that country

Tai yra reitingas vienoje šalyje, o ne balas, kurį galima lyginti tarp šalių — dviejų šalių registruose skaičiuojami skirtingi žmonės, todėl tas pats skaičius kiekvienoje šalyje reiškia ką kita. Dėl tos pačios priežasties profesija gali būti viena stipriausių šalyje ir vis tiek būti rodoma kaip Didelė konkurencija: ji pirmauja rinkoje, kurioje apskritai didelė konkurencija.

Iš kur gaunami šie duomenys

Kiekvieną rodiklį skelbia nacionalinė statistikos tarnyba, valstybinė užimtumo tarnyba arba ES institucija, o kiekvienoje kortelėje nurodomas šaltinis ir laikotarpis, kurį jis apima. Kai kur duomenys skaičiuojami kas mėnesį, kitur vertinami kartą ar du kartus per metus, todėl dvi vietovės tame pačiame žemėlapyje gali apibūdinti skirtingus momentus — data visada nurodoma.

Visa tai neprognozuoja vieno žmogaus galimybių. Tai apibūdina rinką.

Praneštas poreikis · Įprastas atlygis · Kur link juda (Lietuva, Latvija, Estija, Lenkija, Vokietija, Norvegija)
Praneštas poreikis · Įprastas atlygis · Kur link juda
Praneštas poreikis Įprastas atlygis Kur link juda
Lietuva Nepranešta — +54,6% 2023–2035 · Cedefop 2026 *
Latvija Pranešta apie perteklių ELA/EURES 2025 * — +41,1% 2023–2035 · Cedefop 2026 *
Estija Pranešta apie trūkumą ELA/EURES 2022 * — +60,8% 2023–2035 · Cedefop 2026 *
Lenkija Nepranešta — +53,4% 2023–2035 · Cedefop 2026 *
Vokietija Pranešta apie trūkumą ELA/EURES 2024 * — +15,6% 2023–2035 · Cedefop 2026 *
Norvegija Pranešta apie trūkumą ELA/EURES 2022 * 919 320 NOK 2026K2 +71,4% 2023–2035 · Cedefop 2026 *

* Skelbiama profesijų grupėms, o ne atskiriems pareigų pavadinimams.

Source: Statistics Norway (SSB), CC BY 4.0; changes made: annualised as 12 x monthly

Ar teikiate karjeros konsultacijas mokiniams, klientams ar darbuotojams? Naudokite šios profesijos duomenis savo organizacijoje.

NexFuture™

Ateities perspektyvos duomenų tyrėjas

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

Kaip skaičiuojami šie rezultatai?

Atsparumo indeksas (0–100) įvertina, kaip struktūriškai apsaugota ši profesija nuo automatizacijos ir AI trikdžių, remiantis užduočių lygio analize. Didesni balai reiškia daugiau užduočių, reikalaujančių žmogaus sprendimo. AI poveikis rodo numatomą darbo valandų procentą, kurį galėtų paveikti dabartiniai AI pajėgumai. Tai struktūriniai rodikliai, kilę iš modelio, o ne individualios darbo saugumo prognozės.

Žaisti ateitį
Kaip duomenų tyrėjas galėtų pasikeisti augant AI pritaikymui?

Kai kurios užduočių sritys gali pereiti prie dirbtinio intelekto darbo eigos, todėl perkvalifikavimas tampa svarbesnis.

Prognozuojama reikšminga užduočių lygio transformacija po 11 metų (apie 2037 m.) pagal pasirinktą „Tikimasi“ scenarijų.
~30%
Atsparumas
Automatizavimo rizika
EXP~60%
Žmogaus kraštas
MOAT~35%

Iliustracinis scenarijus pagal užduočių automatizavimą — ne prognozė. Reikšmės apvalinamos, kuo toliau žiūrite į ateitį.

2026
2032
2042
AI priėmimo greitis:

Modeliu pagrįstas įvertinimas. Naudokite jį kaip planavimo signalą, o ne garantiją.

Kaip AI gali pakeisti šį vaidmenį

Deterministinis, modeliu pagrįstas dabartinių vaidmenų signalų interpretavimas – ne pakeitimo garantija.

34% Priklauso žmogui

Kas dar priklauso nuo žmonių

  • Bendrauti profesiniu lygmeniu mokslinių tyrimų ir profesinėje srityje.
  • vertinti mokslinių tyrimų veiklą
  • valdyti intelektinės nuosavybės teises
Žmogiškoji ži vantažas Norėdami likti nepastebiamas šiame vaidmenyje, suskrupulykite dėl analitinis duomenų apdorojimas internetiniais įrankiais ir duomenų gavyba. Šios žmogiškos įgūdžiai yra sunkiausiai AI replikuojamos per ateinančius 20 metų.
27% Padėti

Kur AI gali tapti antruoju pilotu

  • valdyti atvirosios prieigos leidinius
  • parodyti disciplinos žinias
  • valdyti randamus, prieinamus, sąveikiuosius ir pakartotinai panaudojamus duomenis
58% Automatizuoti

Užduotys, kurios labiausiai susiduria su automatizavimu

  • tvarkyti duomenų rinkinius
  • rinkti informacinių ir ryšių technologijų duomenis
  • sisteminti informaciją
Išsami analizė

Gyvybiniai požymiai ir dirbtinio intelekto vektoriai

AI ekspozicijos vektoriai

0-100%
AI / mašininis mokymasis 27%

Rizika iš AI pagalbos atliktos analizės, modelio atpažinimo ir numatymo modeliavimo užduočių

Generatyvus AI 9%

Rizika iš turinio generavimo, kūrybinio patobulinimo ir didelių kalbos modelių įrankių

Kognityvinė programinė įranga 1%

Rizika iš darbo srauto automatizavimo, sprendimų paramos programinės įrangos ir procesų skaitmeninimo

Robotai ir fizinė automatika 0%

Rizika iš fizinio automatizavimo, robotikos ir jutikliu valdomo užduočių poslinkio

Techninė informacija
Metodika: NexFuture v3.0 Šaltiniai: O*NET® 30.3, ESCO v1.2.1 Atnaujinta: 2026-10

NexFuture v3.0 vertina automatizavimo poveikį tiesiogiai iš ESCO esminių įgūdžių grupių, pasvertą pagal įgūdžių masę ir sukalibruotą pagal ekspertų atskaitos taškus. Balai yra tikimybiniai įverčiai, o ne garantijos. Išsamią informaciją rasite NexFuture metodologijos baltojoje knygoje.

Matuoja automatizavimo poveikį. Jis nematuoja atlyginimo, paklausos ar darbo vietų skaičiaus netoli jūsų.

Diena iš gyvenimo

Ką žmonės šiame vaidmenyje dažniausiai daro

Skaitmeninė technologija

Diena gyvenime

Įprasta diena kaip duomenų tyrėjas

09
09:00 · Rytas
kurti duomenų apdorojimo taikomąsias programas
Sukurti specialiai pritaikytą programinę įrangą duomenims apdoroti, parinkus ir naudojant tinkamą kompiuterio programavimo kalbą, kad IRT sistema galėtų gaminti reikiamą produkciją, pagrįstą tikėtinomis sąnaudomis.
10
10:30 · Vidurys rytas
kurti rekomendacines sistemas
Kurti rekomendacines sistemas remiantis dideliais duomenų rinkiniais, kuriuose naudojamos programavimo kalbos arba kompiuterinės priemonės, kad būtų sukurta papildoma informacijos filtravimo sistema, kuria siekiama numatyti, kaip vartotojas vertina arba teikia pirmenybę prekei.
12
12:00 · Vidurdienis
kurti atvirojo kodo programinę įrangą
Valdyti ir kurti atvirojo kodo programinę įrangą. Išmanyti pagrindinius atvirojo kodo modelius, licencijų sistemas ir dažniausią programavimo praktiką, taikomą kuriant atvirojo kodo programinę įrangą.
14
14:00 · Popietė
normalizuoti duomenis
Sumažinti duomenis iki jų tikslios pagrindinės formos (įprastos formos), kad būtų pasiekti tokie rezultatai, kaip mažesnė priklausomybė, panaikintas perteklius, didesnis nuoseklumas.
15
15:30 · Vėlyvą popietę
nustatyti duomenų procesus
Naudoti IRT priemones matematiniams, algoritminiams ar kitokiems duomenų tvarkymo procesams taikyti, siekiant kurti informaciją.
17
17:00 · Užbaigimas
projektuoti duomenų bazių schemas
Siekiant sukurti logiškai sutvarkytą objektų grupę, pavyzdžiui, lenteles, stulpelius ir procesus, parengti duomenų bazės schemos projektą pagal sąryšinių duomenų bazių valdymo sistemos (angl. Relational Database Management System, RDBMS) taisykles.

Užduočių tvarka yra iliustracinė. Atskiros dienos skiriasi.

Įgūdžiai ir žinios

Ko reikia šiam darbui atlikti

Įgūdžiai, žinios ir įrankiai, kurių reikia šiam vaidmeniui, taip pat su juo susiję bruožai ir atlygis.

Esminiai įgūdžiai
vykdyti akademinius ar rinkos tyrimus
  • valdyti randamus, prieinamus, sąveikiuosius ir pakartotinai panaudojamus duomenis

    Parengti, aprašyti, kaupti, saugoti ir (pakartotinai) naudoti mokslinius duomenis laikantis FAIR (randamų, prieinamų, sąveikiųjų ir pakartotinai panaudojamų) duomenų principų, pagal kuriuos duomenys turi būti kiek įmanoma atviri ir kiek būtina riboti.

  • atlikti mokslinius tyrimus

    Dalyvauti naujų žinių gavimo ar kūrimo veikloje formuluojant mokslinių tyrimų klausimus, vykdant tiriamąją veiklą, tobulinant ar kuriant koncepcijas, teorijas, modelius, metodus, instrumentarijus, programinę įrangą ar operacinius metodus, taip pat naudojant mokslinius metodus bei technikas.

  • taikyti mokslinės etikos ir mokslinio sąžiningumo principus mokslinių tyrimų veikloje

    Moksliniams tyrimams taikyti pagrindinius etikos principus ir teisės nuostatas, įskaitant mokslinių tyrimų sąžiningumo srityje. Vykdyti mokslinius tyrimus, juos apžvelgti ar apie juos pranešti vengiant netinkamo elgesio, kaip antai, klastojimo, padirbinėjimo ir plagiavimo.

  • skatinti atvirąsias inovacijas moksliniuose tyrimuose

    Remti integruotąjį bendradarbiavimą, kai skirtingi suinteresuotieji subjektai drauge kuria bendromis vertybėmis grindžiamas inovacijas.

  • į mokslinius tyrimus integruoti lyties aspektą

    Visais mokslinių tyrimų etapais atsižvelgti į moterų ir vyrų biologinius ypatumus ir į kintančius socialinius ir kultūrinius lyties ypatumus.

  • vykdyti tarpdisciplininius mokslinius tyrimus

    Vykdyti tarpdisciplininius ir daugiafunkcinius mokslinius tyrimus.

  • skatinti visuomenės įsitraukimą į mokslinius tyrimus

    Įtraukti visuomenę į mokslinių tyrimų rengimo, atlikimo ir sklaidos procesus.

valdyti, rinkti ir saugoti skaitmeninius duomenis
  • normalizuoti duomenis

    Sumažinti duomenis iki jų tikslios pagrindinės formos (įprastos formos), kad būtų pasiekti tokie rezultatai, kaip mažesnė priklausomybė, panaikintas perteklius, didesnis nuoseklumas.

  • naudoti duomenų apdorojimo metodus

    Surinkti, apdoroti ir analizuoti atitinkamus duomenis ir informaciją, tinkamai saugoti ir atnaujinti duomenis, taip pat pateikti skaičius ir duomenis naudojant grafikus ir statistines diagramas.

  • nustatyti duomenų procesus

    Naudoti IRT priemones matematiniams, algoritminiams ar kitokiems duomenų tvarkymo procesams taikyti, siekiant kurti informaciją.

  • naudotis duomenų bazėmis

    Naudoti programinės įrangos priemones, skirtas tvarkyti ir rengti duomenis struktūruotoje aplinkoje, kurią sudaro požymiai, lentelės ir ryšiai, siekiant pateikti užklausą ir pakeisti saugomus duomenis.

  • taisyti duomenis

    Nustatyti ir ištaisyti neteisingus duomenų rinkinių įrašus, užtikrinti, kad duomenys būtų ir išliktų susisteminti pagal gaires.

  • įgyvendinti duomenų kokybės procesus

    Taikyti duomenų kokybės analizės, tvirtinimo ir tikrinimo metodus duomenų kokybės vientisumui tikrinti.

techninis ar akademinis rašymas
  • rengti mokslinius ar akademinius darbus ir techninę dokumentaciją

    Rengti ir redaguoti skirtingų sričių mokslinius, akademinius ir techninius tekstus.

  • skleisti rezultatus mokslo bendruomenei

    Paviešinti mokslinius rezultatus naudojantis atitinkamomis priemonėmis, įskaitant konferencijas, seminarus, kolokviumus ir mokslines publikacijas.

  • skelbti akademinius tyrimus

    Vykdyti savo kompetencijos srities akademinius tyrimus universitete, kolegijoje ar savarankiškai ir leisti juos knygų arba akademinių žurnalų formatu, siekiant papildyti savo specializacijos žinias ir sulaukti asmeninio akademinio pripažinimo.

  • rengti mokslinius straipsnius

    Profesiniame leidinyje pateikti savo kompetencijos srityje vykdyto mokslinio tyrimo hipotezę, duomenis ir išvadas.

programuoti kompiuterines sistemas
  • kurti atvirojo kodo programinę įrangą

    Valdyti ir kurti atvirojo kodo programinę įrangą. Išmanyti pagrindinius atvirojo kodo modelius, licencijų sistemas ir dažniausią programavimo praktiką, taikomą kuriant atvirojo kodo programinę įrangą.

  • kurti rekomendacines sistemas

    Kurti rekomendacines sistemas remiantis dideliais duomenų rinkiniais, kuriuose naudojamos programavimo kalbos arba kompiuterinės priemonės, kad būtų sukurta papildoma informacijos filtravimo sistema, kuria siekiama numatyti, kaip vartotojas vertina arba teikia pirmenybę prekei.

  • kurti duomenų apdorojimo taikomąsias programas

    Sukurti specialiai pritaikytą programinę įrangą duomenims apdoroti, parinkus ir naudojant tinkamą kompiuterio programavimo kalbą, kad IRT sistema galėtų gaminti reikiamą produkciją, pagrįstą tikėtinomis sąnaudomis.

rinkti informaciją iš fizinių arba elektroninių šaltinių
  • tvarkyti duomenų rinkinius

    Rinkti duomenis iš gyventojų ir atrinkti jų rinkinį naudojant statistinę arba kitą apibrėžtą procedūrą.

  • rinkti informacinių ir ryšių technologijų duomenis

    Rinkti duomenis rengiant ir taikant paieškos ir atrankos metodus.

  • sisteminti informaciją

    Kritiškai skaityti, interpretuoti ir apibendrinti naują ir sudėtingą informaciją iš įvairių šaltinių.

tvarkyti informaciją
  • tvarkyti mokslinių tyrimų duomenis

    Kaupti ir analizuoti mokslinių tyrimų duomenis, gautus pritaikius kokybinius ir kiekybinius mokslinių tyrimų metodus. Laikyti ir prižiūrėti duomenis mokslinių tyrimų duomenų bazėse. Remti mokslinių tyrimų duomenų pakartotinį naudojimą ir išmanyti atvirųjų duomenų valdymo principus.

  • valdyti duomenų rinkimo sistemas

    Kurti ir valdyti metodus ir strategijas, naudojamus siekiant kuo labiau padidinti duomenų kokybę ir statistinių duomenų efektyvumą renkant duomenis, siekiant užtikrinti, kad surinkti duomenys būtų optimizuoti tolesnio perdirbimo reikmėms.

teikti tyrimų ar techninę informaciją
  • pateikti duomenis vizualiai

    Pateikti duomenis vizualiai, pavyzdžiui, schemas arba diagramas, kad būtų lengviau juos suprasti.

  • viešinti mokslinių tyrimų rezultatus

    Dalytis mokslinių tyrimų duomenimis ir entuziazmu su plačiąja visuomene, didinti viešąsias žinias, mokslo vertinimą ir supratimą, skatinti mokslinių rezultatų naudojimą nuomonės formavimo procese.

stebėti dalykinių žinių srities pokyčius
  • analizuoti esamus duomenis

    Analizuoti duomenis, gautus iš tokių šaltinių, kaip rinkos duomenys, moksliniai dokumentai, klientų reikalavimai ir dabartiniai atnaujinti klausimynai, siekiant įvertinti vystymąsi ir inovacijas kompetencijos srityse.

dirbti su kitais
  • Bendrauti profesiniu lygmeniu mokslinių tyrimų ir profesinėje srityje.

    Rodyti dėmesį ir kolegialumą kitiems. Klausytis, suteikti ir priimti grįžtamąjį ryšį, reaguoti į kitus, be kita ko, naudojant darbuotojų priežiūrą ir lyderystę profesinėje aplinkoje.

vartoti užsienio kalbas
  • mokėti įvairias kalbas

    Mokėti užsienio kalbas, kad būtų galima bendrauti viena ar daugiau užsienio kalbų.

Žinių sritys & Programinė įranga ir technologijos
Žinių sritys
  • analitinis duomenų apdorojimas internetiniais įrankiais

    Internetinės priemonės, kuriomis analizuojami, apibendrinami ir pateikiami daugialypiai duomenys, kad naudotojai galėtų sąveikiai ir pasirinktinai išgauti ir peržiūrėti duomenis laikantis konkretaus požiūrio.

  • duomenų gavyba

    Dirbtinio intelekto, kompiuterinio mokymosi, statistikos duomenų ir duomenų bazių metodai, naudojami duomenų rinkinio turiniui nustatyti.

  • duomenų modeliai

    Metodai ir esamos sistemos, naudojami duomenų elementams struktūrizuoti ir jų tarpusavio ryšiams atskleisti, taip pat duomenų struktūrų ir ryšių aiškinimo metodai.

  • informacijos išrinkimas

    Informacija apie techniką ir metodus, naudojamus išsiaiškinti ir išgauti informaciją iš nestruktūruotų arba pusiau struktūruotų skaitmeninių dokumentų ir šaltinių.

  • informacijos kategorizavimas

    Informacijos klasifikavimo į kategorijas procesas ir ryšio tarp duomenų, susijusių su tam tikrais aiškiai apibrėžtais tikslais, rodymas.

  • informacijos vizualizacijos metodai

    Vizualizacijos ir sąveikos metodai, pvz., histogramos, taškiniai grafikai, paviršiaus grafikai, medžio formos diagramos ir lygiagrečių koordinačių grafikai, kuriuos galima naudoti abstraktiems ir neskaitiniams duomenims pateikti, kad žmonės geriau suprastų šią informaciją.

  • išteklių aprašymo sistemos užklausų kalba

    Užklausų kalbos, kaip antai SPARQL, naudojamos duomenims, saugomiems išteklių aprašymo sistemos formatu, atkurti ir valdyti.

  • statistinio modeliavimo metodai

    Statistinės analizės taikymo duomenų mokslo srities duomenų rinkiniui metodai. Siekiama parengti tikrovės prognozes naudojant statistinius modelius ir aiškias prielaidas.

  • užklausų kalbos

    Standartizuotų kompiuterių kalbų, skirtų informacijai iš duomenų bazių ir dokumentams su reikalinga informacija gauti, sritis.

Įgūdžiai tarp sektorių
  • duomenų etika
  • duomenų inžinerija
  • duomenų mokslas
Programinė įranga ir technologijos
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
Pagrindiniai bruožai, kurių jums reikia
Analitinis mąstymas Dorovingumas Pripažinimas Patikimumas Bendradarbiavimas Pasiekimas Pasiekimas/Pastangos Įvairovė Prisitaikymas/Lankstumas Streso tolerancija Savikontrolė Nepriklausomybė Inovacija Lyderystė Rūpestis kitais Socialinė orientacija
Pagrindiniai apdovanojimai, kurių galite tikėtis
PasiekimasDarbo sąlygosPripažinimasSantykiaiPalaikymasNepriklausomybė
Kaip gauti kvalifikaciją

Duomenų tyrėjas: kaip įgyti kvalifikaciją ir kur studijuoti

Ko paprastai reikia norint įgyti kvalifikaciją: išsilavinimo lygis, kur tai yra reglamentuojama profesija ir kur studijuoti.

Tipinis išsilavinimo lygis

Bakalauro laipsnis

Kur studijuoti

2 030 programų šalyse, kurių yra 30, moko pagrindinių šio darbo įgūdžių. Be to, 446 trumpi kursai, ugdantys po vieną įgūdį.

Karjeros progresas

Augimo keliai ir panašūs vaidmenys

Ištirkite tipinius karjeros kelius, susijusius įgūdžius ir panašius vaidmenis, kad suplanuotumėte kitą žingsnį.

Karjeros peizažas

Kur tinka duomenų tyrėjas?

Šis vaidmuo
duomenų tyrėjas Šis vaidmuo

Panašumo balai, pagrįsti įgūdžių sutapimo iš ESCO duomenų.

Organizacijoms

Šiame puslapyje pateikti duomenys jūsų mokiniams, klientams ir darbuotojams.

Dažni klausimai

Dažnai užduodami klausimai

Kokios įgūdžių sritys yra svarbiausios duomenų tyrėjui?
Svarbūs matematikos, statistikos, duomenų analizės ir programavimo (pvz., Python, R) įgūdžiai. Taip pat reikalingos analitinio mąstymo, problemų sprendimo ir duomenų vizualizacijos gebėjimai.
Ar duomenų tyrėjai dažnai dirba komandoje?
Dažniausiai duomenų tyrėjai dirba komandoje su kitais specialistais, tokiais kaip duomenų analitikai, programuotojai ir verslo analitikai. Tačiau, prireikus, jie gali dirbti ir savarankiškai, pateikdami išvadas neekspertams.
Ar duomenų tyrėjo darbas reikalauja nuolatinio mokymosi?
Taip, duomenų tyrimo sritis nuolat tobulėja, todėl svarbu nuolat tobulinti savo įgūdžius, sekti naujas technologijas ir metodus.
Duomenų Tyrėjas — kiek už tai moka Jungtinėse Valstijose?
112 590 dolerių per metus pagal medianą, 2025-05 duomenimis. Valstijų medianos svyruoja nuo 69 490 iki 163 350 dolerių. Šaltinis: US Bureau of Labor Statistics. Skaičius taikomas Jungtinėms Valstijoms ir nėra prognozė Europai.

Šaltiniai: ESCO O*NET ELA/EURES Cedefop BLS Duomenys atnaujinti 2026 m. spalio 3 d. Apie mūsų duomenis