Profesionālais profils

IKT pētniecības konsultants

Momentuzņēmums

IKT pētniecības konsultanti veic mērķtiecīgus IKT pētījumus un sniedz klientam galīgo ziņojumu. Viņi arī izmanto IKT rīkus, lai, pamatojoties uz pētījumu rezultātiem, izstrādātu aptaujas, analizētu rezultātus, sagatavotu ziņojumus, iepazīstinātu ar rezultātiem un sniegtu ieteikumus.

Darba tirgus
Vairāk kandidātu nekā vietu valstī Latvija un vēl 3 valstis
ELA/EURES 2025
Rūpniecība
Ciparu tehnoloģija
Izglītība
Bakalaura grāds
35%
Izturība Rādītājs · 2026 (Jo augstāks, jo labāk)
Bakalaura grāds 56% AI iedarbība · 2026
Darba tirgus

Kur šī profesija ir pieprasīta

Ziņotais darbaspēka deficīts un pārpalikums pa gadiem. Publicēts profesiju grupām, nevis atsevišķiem amatu nosaukumiem.

Skaitļi attiecas uz grupu Informācijas un komunikāciju tehnoloģiju vecākie speciālisti — 75 profesijas, ieskaitot šo.

10 no 14 ar deficītu2025Visas 30 aug3.7Mdarbvietas līdz 2035. gadam

Deficīts: Austrija, Beļģija, Bulgārija, Kipra un vēl 6.

Ilgākais deficīts: Austrija, 3 gadi.

Izvēlieties teritoriju kartē, lai redzētu tās datus.

Par šo avotu›

Avots: ELA/EURES, darbaspēka deficīts un pārpalikums. Dati tiek publicēti profesiju grupas līmenī un aptver Eiropu. Izdevumi atšķiras pielikuma uzbūvē un aptverto valstu ziņā, tāpēc atšķirība starp gadiem ne vienmēr nozīmē, ka darba tirgus ir mainījies. Pelēkās valstis nav ziņojušas, kas nav tas pats, kas līdzsvars.

Ko nozīmē šie vārdi

Četras lietas, par kurām ziņo šī sadaļa

Ziņotais pieprasījums
Ziņotais pieprasījums rāda, vai darba devēji ziņo, ka šajā profesijā ir vajadzīgi cilvēki — tas ir valsts vai ES iestādes publicēts vērtējums, nevis skaits.
Kurp tas virzās
Kurp tas virzās rāda, kā tuvāko gadu laikā, balstoties uz oficiālu prognozi, paredzēts mainīties nodarbinātībai šajā profesijā.
Brīvās darbvietas
Brīvās darbvietas aptuveni raksturo, cik darbvietu rodas gan izaugsmes, gan to cilvēku dēļ, kuri pamet šo profesiju.
Parastais atalgojums
Parastais atalgojums rāda, cik parasti pelna cilvēki šajā profesijā, ja avots šos datus publicē. Tukšs lauks nenozīmē, ka darbs ir neapmaksāts; tas nozīmē, ka neviens šo informāciju par attiecīgo vietu nepublicē.

Rādītājs netiek iekļauts, ja neviens to par attiecīgo vietu nepublicē, nevis uzrādīts kā nulle.

Kurā virzienā tirgus sliecas jums par labu

Jums par labu
Brīvo vietu ir vairāk nekā meklētāju — darba devēji sacenšas par kandidātiem.
Līdzsvarā
Brīvo vietu un meklētāju skaits ir aptuveni vienāds.
Liela konkurence
Meklētāju ir vairāk nekā brīvo vietu — rēķinieties ar konkurenci.
Pretrunīgi dati
Avoti nesakrīt, vai arī vienā vietā tās pašas profesiju grupas trūkst, bet citā ir pārpalikums.

Katrs avots nonāk pie viena no šiem četriem vērtējumiem, tāpēc jāapgūst viena vārdu kopa. Atšķiras pierādījumi, uz kuriem vērtējums balstās; tie ir norādīti zem katra vērtējuma — izmērīta brīvo darbvietu un darba meklētāju attiecība vai valsts iestādes publicēts novērtējums.

Kā šī profesija salīdzināma ar citām profesijām tajā pašā valstī

Spēcīgs
Starp spēcīgākajām valstī that country
Labs
Spēcīgāka nekā vairums profesiju valstī that country
Nevienmērīgs
Aptuveni ierasta valstij that country
Vājš
Vājāka nekā vairums profesiju valstī that country

Tas ir rangējums vienas valsts ietvaros, nevis vērtējums, ko var izmantot pāri robežām — reģistros, uz kuriem balstās dati par abām valstīm, tiek uzskaitīti atšķirīgi cilvēki, tāpēc viens un tas pats skaitlis katrā valstī nozīmē ko citu. Tāpēc profesija var būt viena no spēcīgākajām valstī un tomēr tikt parādīta kā Liela konkurence: tā ieņem vadošo vietu kopumā pārpildītā darba tirgū.

No kurienes šie dati nāk

Katru skaitli publicē valsts statistikas pārvalde, publiskais nodarbinātības dienests vai ES iestāde, un katrā kartītē ir norādīts avots un periods, uz kuru dati attiecas. Dažviet dati tiek apkopoti katru mēnesi, citviet novērtējums tiek veikts reizi vai divas reizes gadā, tāpēc divas vietas vienā kartē var raksturot atšķirīgus laikposmus — datums vienmēr ir norādīts.

Tas viss neprognozē viena cilvēka izredzes. Tas raksturo darba tirgu.

Ziņotais pieprasījums · Parastais atalgojums · Kurp tas virzās (Latvija, Lietuva, Igaunija, Vācija, Somija, Zviedrija)
Ziņotais pieprasījums · Parastais atalgojums · Kurp tas virzās
Ziņotais pieprasījums Parastais atalgojums Kurp tas virzās
Latvija Ziņots par pārpalikumu ELA/EURES 2025 * — +41,1% 2023–2035 · Cedefop 2026 *
Lietuva Nav ziņots — +54,6% 2023–2035 · Cedefop 2026 *
Igaunija Ziņots par deficītu ELA/EURES 2022 * — +60,8% 2023–2035 · Cedefop 2026 *
Vācija Ziņots par deficītu ELA/EURES 2024 * — +15,6% 2023–2035 · Cedefop 2026 *
Somija Ziņots par pārpalikumu ELA/EURES 2025 * 67 152 € 2024 +41,4% 2023–2035 · Cedefop 2026 *
Zviedrija Ziņots par deficītu ELA/EURES 2025 * — +45,1% 2023–2035 · Cedefop 2026 *

* Publicēts profesiju grupām, nevis atsevišķiem amatu nosaukumiem.

Source: Statistics Finland, CC BY 4.0; annualised as 12 x monthly

Vai jūs sniedzat karjeras konsultācijas studentiem, klientiem vai darbiniekiem? Izmantojiet šos profesijas datus savā organizācijā.

NexFuture™

Nākotnes perspektīva IKT pētniecības konsultants

The outlook for IKT pētniecības konsultants reflects a balanced mix of automation exposure and durable, human-led work.

Kā tiek aprēķināti šie rezultāti?

Noturības indekss (0–100) novērtē, cik strukturāli aizsargāta šī profesija ir no automatizācijas un MI traucējumiem, pamatojoties uz uzdevumu līmeņa analīzi. Augstāki rādītāji nozīmē vairāk uzdevumu, kas prasa cilvēka spriedumu. AI iedarbība parāda aplēsto uzdevumu stundu procentu, ko varētu ietekmēt pašreizējās MI spējas. Tās ir no modeļa atvasinātas strukturālas indikācijas, nevis prognozes par individuālo darba drošību.

Spēlējiet nākotni
Kā IKT pētniecības konsultants varētu mainīties, pieaugot AI ieviešanai?

Vairākas uzdevumu jomas var pāriet uz AI atbalstītām darbplūsmām, tāpēc pārkvalificēšanās kļūst svarīgāka.

Būtiska transformācija uzdevumu līmenī tiek lēsta pēc 12 gadiem (ap 2038. gadu) saskaņā ar izvēlēto „Paredzams“ scenāriju.
~30%
Izturība
Automatizācijas risks
EXP~60%
Cilvēka mala
MOAT~35%

Ilustratīvs scenārijs, pamatojoties uz uzdevumu automatizējamību — nav prognoze. Vērtības tiek noapaļotas, jo tālāk nākotnē skatāties.

2026
2033
2043
AI pieņemšanas ātrums:

Uz modeli balstīta aplēse. Izmantojiet to kā plānošanas signālu, nevis garantiju.

Kā AI var mainīt šo lomu

Pašreizējo lomu signālu deterministiska, uz modeļiem balstīta interpretācija — nevis aizstāšanas garantija.

35% Cilvēkam piederošs

Kas vēl ir atkarīgs no cilvēkiem

  • Profesionāli mijiedarboties pētniecības jomā un profesionālajā vidē.
  • izvērtēt pētniecības pasākumus
  • pārvaldīt intelektuālā īpašuma tiesības
Cilvēces priekšrocība Lai paliktu priekšā šajā lomā, fokusējieties uz inovācijas procesi un zinātniskās pētniecības metodoloģija. Šīs cilvēka-centriski prasmes ir vissarežģītākās AI kopēt nākamajos 20 gados.
25% Palīdzēt

Kur AI var kļūt par otro pilotu

  • izmantot statistiskās analīzes metodes
  • pārvaldīt atklātās publikācijas
  • veikt literatūras izpēti
56% Automatizēt

Uzdevumi, kas visvairāk pakļauti automatizācijai

  • sintezēt informāciju
  • pieteikties pētniecības finansējumam
  • analītisku matemātisku aprēķinu veikšana
Detalizēta analīze

Dzīvības pazīmes un AI vektori

AI ekspozīcijas vektori

0-100%
AI / mašīnmācīšanās 25%

Ekspozīcija uz AI atbalstītu analīzi, modeļu atpazīšanu un paredzošās modelēšanas uzdevumiem

Ģeneratīvs AI 12%

Ekspozīcija uz satura ģenerēšanu, radošu palielināšanu un lielo valodu modeļu rīku

Kognitīvā programmatūra 2%

Ekspozīcija uz darba plūsmas automatizēšanu, lēmumu pieņemšanas atbalsta programmatūru un procesu digitalizāciju

Robotika un fiziskā automatizācija 0%

Ekspozīcija uz fizisko automatizēšanu, robotiku un sensoru vadītu uzdevumu nobīdi

Tehniskā informācija
Metodoloģija: NexFuture v3.0 Avoti: O*NET® 30.3, ESCO v1.2.1 Atjaunināts: 2026. g. okt.

NexFuture v3.0 novērtē automatizācijas ietekmi tieši no ESCO būtiskajām prasmju grupām, kas svērtas pēc prasmju masas un kalibrētas pret ekspertu enkuriem. Rezultāti ir varbūtības aplēses, nevis garantijas. Pilnu informāciju skatiet NexFuture metodoloģijas baltajā grāmatā.

Mēra pakļautību automatizācijai. Tas nemēra atalgojumu, pieprasījumu vai darbvietu skaitu jūsu tuvumā.

Diena dzīvē

Ko cilvēki šajā lomā parasti dara

Ciparu tehnoloģija

Diena dzīvē

Parasta diena kā IKT pētniecības konsultants

09
09:00 · Rīts
IKT lietotāju aktivitātes izpētes veikšana
Veikt izpētes uzdevumus, piemēram, dalībnieku pieņemšanu darbā, uzdevumu plānošanu, empīrisko datu apkopošanu, datu analīzi un materiālu ražošanu, lai novērtētu lietotāju mijiedarbību ar IKT sistēmu, programmu vai lietojumprogrammu.
10
10:30 · Pusrīta
izmantot dekonstruēšanu
Izmantot metodes, lai iegūtu informāciju vai demontētu IKT komponentu, programmatūru vai sistēmu nolūkā to analizēt, labot, samontēt vai reproducēt.
12
12:00 · Pusdienas
izstrādāt atklātā pirmkoda programmatūru
Darbināt un ražot atvērtā pirmkoda programmatūru. Pārzināt galvenos atvērtā pirmkoda modeļus, licencēšanas shēmas un kodēšanas metodes, ko parasti izmanto atvērtā pirmkoda programmatūras ražošanā.
14
14:00 · Pēcpusdiena
konsultēties ar uzņēmuma klientiem
Sazināties ar uzņēmuma vai uzņēmējdarbības projekta klientiem ar mērķi ieviest eviestu jaunas idejas, gūt atsauksmes un rast risinājumus problēmām.
15
15:30 · Vēlā pēcpusdienā
lietotāju pieredzes risinājumu prototipu radīšana
Izstrādāt un sagatavot maketus, prototipus un plūsmas, lai pārbaudītu lietotāju pieredzes (UX) risinājumus vai apkopotu atsauksmes no lietotājiem, klientiem, partneriem vai ieinteresētajām personām.
17
17:00 · Iesaiņojums
mijiedarboties ar lietotājiem prasību apkopošanai
Sazināties ar lietotājiem, lai noskaidrotu un apkopotu viņu prasības. Definēt visas būtiskās lietotāju prasības un dokumentēt tās saprotamā un loģiskā veidā turpmākai analīzei.

Uzdevumu secībai ir ilustratīvs raksturs. Atsevišķas dienas atšķiras.

Prasmes un zināšanas

Kas nepieciešams šī darba veikšanai

Prasmes, zināšanas un rīki, kas nepieciešami šai lomai, kā arī ar to saistītās iezīmes un ieguvumi.

Būtiskas prasmes
veikt akadēmisko pētniecību vai tirgus izpēti
  • veikt literatūras izpēti

    Veikt visaptverošu un sistemātisku informācijas un publikāciju izpēti par kādu konkrētu tematu. Iesniegt salīdzinošu, novērtējošu literatūras kopsavilkumu.

  • zinātniska pētījuma veikšana

    Plānot zinātnisko pētījumu, formulējot pētījuma jautājumus un veicot empīrisku vai literatūras izpēti, lai noskaidrotu atbildes uz formulētajiem jautājumiem.

  • pārvaldīt atrodamus, piekļūstamus, savietojamus un atkalizmantojamus datus

    Sagatavot, aprakstīt, uzglabāt, saglabāt un (atkal) izmantot zinātniskos datus, pamatojoties uz atrodamu, piekļūstamu, savietojamu un atkalizmantojamu (FAIR — Findable, Accessible, Interoperable, and Reusable) datu principiem, padarot datus tik atvērtus, cik iespējams, un tik slēgtus, cik vajadzīgs.

  • veikt zinātniskos pētījumus

    Iesaistīties jaunu zināšanu izstrādē vai radīšanā, formulējot pētniecības jautājumus, pētot, uzlabojot vai izstrādājot koncepcijas, teorijas, modeļus, paņēmienus, instrumentus, programmatūru vai darbības metodes un izmantojot zinātniskos paņēmienus un metodes.

  • veikt kvantitatīvu pētījumu

    Veikt sistemātisku novērojamo parādību empīrisku izpēti, izmantojot statistiskus, matemātiskus un skaitļošanas paņēmienus.

  • piemērot pētniecības ētikas un zinātniskās integritātes principus pētniecības darbībās

    Piemērot fundamentālus ētikas principus un tiesību aktus zinātniskajai pētniecībai, tostarp pētniecības integritātes jautājumiem. Veikt, pārskatīt vai ziņot par pētniecību, izvairoties no tādiem pārkāpumiem kā safabricēšana, falsifikācija un plaģiātisms.

  • veicināt atvērtu inovāciju pētniecībā

    Veicināt tādu integrētu sadarbību, kurā dažādas ieinteresētās personas kopīgi rada kopīgas vērtības inovācijas.

  • integrēt pētniecībā dzimumu līdztiesības aspektu

    Visā pētniecības procesā ņemt vērā sieviešu un vīriešu (dzimumu) bioloģiskās īpašības un mainīgās sociālās un kultūras īpatnības.

  • veikt pētījumus dažādās disciplīnās

    Veikt pētījumus veidos, kas pārsniedz disciplinārās un funkcionālās robežas.

  • pētniecības procesa plānošana

    Strukturēt pētniecības metodoloģijas un grafiku, lai nodrošinātu, ka pētniecību var veikt rūpīgi un efektīvi un ka mērķus var sasniegt laikus.

  • kvalitatīva pētījuma veikšana

    Apkopot attiecīgo informāciju, izmantojot sistemātiskas metodes, piemēram, intervijas, fokusa grupas, teksta analīzi, novērojumus un gadījumu pētījumus.

  • veicināt sabiedrības iesaistīšanos pētniecībā

    Sadarboties ar sabiedrību pētījumu izstrādē, veikšanā un izplatīšanā.

tehniskā vai akadēmiskā rakstīšana
  • sagatavot zinātniskos vai akadēmiskos dokumentus un tehnisko dokumentāciju

    Sagatavot un rediģēt zinātniskos, akadēmiskos vai tehniskos tekstus par dažādiem tematiem.

  • izplatīt rezultātus zinātnieku kopienā

    Publiski atklāt zinātniskus rezultātus, izmantojot jebkādus pieejamus līdzekļus, tostarp konferences, darbseminārus, kolokvijus un zinātniskas publikācijas.

  • lietotāja dokumentācijas nodrošināšana

    Izstrādāt un organizēt strukturētu dokumentu izplatīšanu, lai palīdzētu cilvēkiem, kas izmanto kādu konkrētu produktu vai sistēmu, piemēram, rakstisku vai vizuālu informāciju par lietotņu sistēmu un to, kā to izmantot.

  • publicēt akadēmiskos pētījumus

    Veikt akadēmisko pētniecību konkrētā zināšanu jomā universitātes vai koledžas studiju ietvaros vai paša spēkiem un iegūtos rezultātus publicēt grāmatās vai akadēmiskajos izdevumos ar mērķi sekmēt konkrētās jomas attīstību, kā arī iegūt personīgo akadēmisko akreditāciju.

  • rakstīt zinātniskās publikācijas

    Profesionālā publikācijā izklāstīt hipotēzi, konstatējumus un secinājumus, kas gūti, veicot zinātnisko izpēti par attiecīgo pētniecības jomu.

programmēt datorsistēmas
  • izstrādāt atklātā pirmkoda programmatūru

    Darbināt un ražot atvērtā pirmkoda programmatūru. Pārzināt galvenos atvērtā pirmkoda modeļus, licencēšanas shēmas un kodēšanas metodes, ko parasti izmanto atvērtā pirmkoda programmatūras ražošanā.

  • programmatūras prototipa izstrāde

    Izveidot pirmo nepilnīgo vai sākotnējo programmatūras lietotnes versiju, lai simulētu dažus konkrētus galaprodukta aspektus.

  • izmantot dekonstruēšanu

    Izmantot metodes, lai iegūtu informāciju vai demontētu IKT komponentu, programmatūru vai sistēmu nolūkā to analizēt, labot, samontēt vai reproducēt.

pārvaldīt informāciju
  • lietotāju pieredzes risinājumu prototipu radīšana

    Izstrādāt un sagatavot maketus, prototipus un plūsmas, lai pārbaudītu lietotāju pieredzes (UX) risinājumus vai apkopotu atsauksmes no lietotājiem, klientiem, partneriem vai ieinteresētajām personām.

  • pārvaldīt pētniecības datus

    Sagatavot un analizēt zinātniskos datus, kas iegūti ar kvalitatīvām un kvantitatīvām pētniecības metodēm. Saglabāt un uzturēt datus pētniecības datubāzēs. Atbalstīt zinātnisko datu atkalizmantošanu un pārzināt atklāto datu pārvaldības principus.

pētījumu, izmeklējumu un pārbaužu veikšana
  • demonstrēt speciālās zināšanas disciplinārlietās

    Demonstrēt padziļinātas zināšanas un vispusīgu izpratni par konkrētu pētniecības jomu, to skaitā par atbildīgu pētniecību, pētniecības ētiku un zinātniskās integritātes principiem, privātumu un Vispārīgās datu aizsardzības regulas prasībām, kas saistītas ar pētniecības darbībām konkrētā disciplīnā.

  • IKT lietotāju aktivitātes izpētes veikšana

    Veikt izpētes uzdevumus, piemēram, dalībnieku pieņemšanu darbā, uzdevumu plānošanu, empīrisko datu apkopošanu, datu analīzi un materiālu ražošanu, lai novērtētu lietotāju mijiedarbību ar IKT sistēmu, programmu vai lietojumprogrammu.

komunikācija, sadarbība un radošums
  • radīt inovācijas IKT jomā

    Radīt un aprakstīt jaunas sākotnējās pētniecības un inovāciju idejas informācijas un komunikācijas tehnoloģiju jomā, salīdzināt tās ar jaunajām tehnoloģijām un tendencēm, kā arī plānot jaunu ideju izstrādi.

  • domāt abstrakti

    Demonstrēt spēju lietot jēdzienus, lai izdarītu un izprastu vispārinājumus, un sasaistīt vai savienot tos ar citiem elementiem, notikumiem vai pieredzi.

sadarbība ar pārējiem
  • Profesionāli mijiedarboties pētniecības jomā un profesionālajā vidē.

    Pauž cieņu pret citiem un uztur lietišķi draudzīgas attiecības. Klausās, sniedz un saņem atsauksmes un uztverami reaģēt uz citiem, veicot personāla uzraudzību un demonstrējot līderību profesionālā vidē.

svešvalodu lietošana
  • runāt dažādās valodās

    Pārvaldīt svešvalodas, lai spētu sazināties vienā vai vairākās svešvalodās.

aprēķinu veikšana
  • analītisku matemātisku aprēķinu veikšana

    Izmantot matemātiskās metodes un aprēķinu tehnoloģijas, lai analīzētu un izstrādātu risinājumus konkrētām problēmām.

analizēt un novērtēt informāciju un datus
  • izmantot statistiskās analīzes metodes

    Izmantot statistiskās analīzes modeļus (aprakstošo vai secinošo statistiku), metodes (datizraci vai mašīnmācīšanos) un IKT rīkus, lai analizētu datus, atklātu korelācijas un prognozētu tendences.

Zināšanu jomas & Programmatūra un tehnoloģijas
Zināšanu jomas
  • inovācijas procesi

    Paņēmieni, modeļi, metodes un stratēģijas, kas sniedz ieguldījumu inovāciju veicināšanā.

  • IKT sistēmu lietotāju prasības

    Process, kura mērķis ir saskaņot lietotāju un organizācijas vajadzības ar sistēmas komponentiem un pakalpojumiem, ņemot vērā pieejamās tehnoloģijas un paņēmienus, kas vajadzīgi prasību izvirzīšanai un precizēšanai, iztaujājot lietotājus, lai konstatētu problēmas simptomus, un analizējot simptomus.

  • IKT tirgus

    Procesi, ieinteresētās personas un preču un pakalpojumu ķēdes dinamika IKT tirgus sektorā.

  • informācijas izvilkšana

    Paņēmieni un metodes, ko izmanto, lai iegūtu un izvilktu informāciju no nestrukturētiem vai daļēji strukturētiem digitāliem dokumentiem un avotiem.

  • informācijas kategorizācija

    Process, kurā informāciju klasificē kategorijās un raksturo attiecības starp datiem kādiem skaidri noteiktiem nolūkiem.

  • LDAP

    Datorvaloda “LDAP” ir vaicājumvaloda informācijas izgūšanai no datubāzes un dokumentiem, kuros ir vajadzīgā informācija.

  • LINQ

    Datorvaloda “LINQ” ir vaicājuma valoda informācijas izgūšanai no datubāzes un dokumentiem, kuri satur vajadzīgo informāciju. To izstrādā programmatūras izstrādes uzņēmums “Microsoft”.

  • MDX

    Datorvaloda “MDX” ir vaicājuma valoda informācijas izgūšanai no datubāzes un dokumentiem, kas satur vajadzīgo informāciju. To izstrādā programmatūras izstrādes uzņēmums “Microsoft”.

  • N1QL

    Datorvaloda “N1QL” ir vaicājuma valoda informācijas izgūšanai no datubāzes un dokumentiem, kas satur vajadzīgo informāciju. To izstrādājis programmatūras izstrādes uzņēmums “Couchbase”.

  • resursu aprakstīšanas ietvara vaicājumvaloda

    Vaicājumvalodas, piemēram, “SPARQL”, kuras izmanto, lai izgūtu un manipulētu ar resursu apraksta sistēmas (RDF) formāta datiem.

  • SPARQL

    Datorvaloda “SPARQL” ir vaicājumu valoda informācijas iegūšanai no datubāzēm un dokumentiem, kas satur nepieciešamo informāciju. To izstrādā starptautisko standartu organizācija “World Wide Web Consortium”.

Starpnozaru prasmes
  • zinātniskās pētniecības metodoloģija
Programmatūra un tehnoloģijas
Structured query language SQLSASPythonRMicrosoft SQL ServerThe MathWorks MATLABIBM SPSS StatisticsMicrosoft Visual BasicOracle DatabaseExtensible markup language XMLC++TableauOracle JavaESRI ArcGIS softwareJavaScriptTeradata DatabaseGoogle AnalyticsCPerlMicrosoft Visual Basic for Applications VBAPHPAmazon Web Services AWS softwareMicrosoft Azure softwareMySQLC#Eclipse IDEApache HadoopMicrosoft Visual StudioGitSplunk EnterpriseApache HiveGitHubApache CassandraRubyNoSQLAmazon RedshiftPuppetPostgreSQLElasticsearchApache Subversion SVN
Galvenās īpašības, kas jums nepieciešamas
Uzticamība Sadarbība Atzinība Neatkarība Pielāgošanās spēja/Izcelsme Godīgums Paškontrole Sasniegums/Pūles Daudzveidība Analītiskā domāšana Stresa tolerance Sasniegums Rūpes par citiem Liderība Inovācija Sociālā orientācija
Galvenās balvas, kuras varat sagaidīt
SasniegumsDarba apstākļiAtzinībaAttiecībasAtbalstsNeatkarība
Kā kvalificēties

IKT pētniecības konsultants: kā iegūt kvalifikāciju un kur mācīties

Kas parasti nepieciešams, lai kvalificētos: izglītības līmenis, kur tā ir reglamentēta profesija un kur mācīties.

Tipisks izglītības līmenis

Bakalaura grāds

Kur mācīties

Šī amata pamatprasmes māca studiju programmas; programmu skaits ir 348, savukārt valstu skaits, kurās tās pieejamas, ir 23. Turklāt ir 228 īsi kursi, no kuriem katrs attīsta vienu prasmi.

Karjeras virzība

Izaugsmes ceļi un līdzīgas lomas

Izpētiet tipiskos karjeras ceļus, blakus esošās prasmes un līdzīgas lomas, lai plānotu savu nākamo pāreju.

Karjeras ainava

Kur IKT pētniecības konsultants iederas?

Šī loma
IKT pētniecības konsultants Šī loma

Līdzības rādītāji, kas balstīti uz prasmju pārklāšanos no ESCO datiem.

Organizācijām

Izmantojiet šīs lapas datus savu studentu, klientu un darbinieku labā.

Bieži jautājumi

Bieži uzdotie jautājumi

Kāds ir tipisks projekts, pie kā varētu strādāt IKT pētniecības konsultants?
IKT pētniecības konsultants varētu strādāt pie projekta, lai novērtētu mākoņdatošanas tehnoloģiju ieviešanas potenciālu mazā uzņēmumā, vai arī veikt tirgus pētījumu par jaunu mobilo lietotņu popularitāti.
Kādas prasmes ir nepieciešamas, lai būtu veiksmīgs IKT pētniecības konsultants?
Nepieciešamas analītiskās domāšanas spējas, spēja strādāt ar datiem, labas komunikācijas prasmes, kā arī zināšanas IKT jomā un pētījumu metodēs. Svarīga ir arī spēja saprotami izskaidrot sarežģītus jēdzienus klientiem.
Vai ir iespējams strādāt kā IKT pētniecības konsultants kā pašnodarbinātais?
Jā, IKT pētniecības konsultants bieži strādā kā pašnodarbinātais (freelancer), sniedzot pakalpojumus dažādiem klientiem. Tomēr šis darbs arī bieži tiek piedāvāts pilnas slodzes darbiniekiem.
IKT Pētniecības Konsultants — cik par to maksā Amerikas Savienotajās Valstīs?
140 910 dolāru gadā pēc mediānas, uz 2025-05. Štatu mediānas svārstās no 82 590 līdz 206 220 dolāriem. Avots: US Bureau of Labor Statistics. Skaitlis attiecas uz Amerikas Savienotajām Valstīm un nav prognoze Eiropai.

Avoti: ESCO O*NET ELA/EURES Cedefop BLS Dati atjaunināti 2026. gada 19. oktobris Par mūsu datiem