statistiker, biometri
Øyeblikksbilde
Som statistiker, biometri, er du i frontlinjen av forskning som bruker statistikk og biometriske metoder for å løse komplekse problemer innen medisin og industri. Du bidrar til å utvikle og forbedre systemer for identifisering og analyse basert på menneskelige kjennetegn.
En statistiker, biometri, jobber med å designe, gjennomføre og analysere forskningsprosjekter. Dette innebærer å samle inn data, utvikle statistiske modeller, tolke resultater og presentere funnene på en klar og forståelig måte. Arbeidet kan omfatte alt fra å måle fingeravtrykk og netthinner til å analysere menneskelige former for å utvikle nye medisinske eller industrielle løsninger.
- • Utvikle og implementere statistiske metoder for å analysere biometriske data.
- • Designe og gjennomføre forskningsprosjekter innen biometri, ofte i samarbeid med andre forskere og fagfolk.
- • Måle og analysere biometriske data, for eksempel fingeravtrykk, netthinner og ansiktsgjenkjenning.
Hvor dette yrket er etterspurt
Rapportert mangel på og overskudd av arbeidskraft, per år. Publiseres for yrkesgrupper, ikke for enkelte stillingstitler.
Dypere farge: rapportert likt flere år på rad.
Tallene dekker Realister — 274 yrker, dette medregnet.
Mangel: Denmark, Italy, Luxembourg, Netherlands.
Lengst varende mangel: Luxembourg, 3 år.
Velg et område på kartet for å se tallene.
Om denne kilden›
Kilde: ELA/EURES, mangel på og overskudd av arbeidskraft. Tallene publiseres på yrkesgruppenivå og dekker Europa. Utgavene er ulike når det gjelder oppbygningen av vedlegget og hvilke land som inngår, så en endring mellom år betyr ikke alltid at arbeidsmarkedet har endret seg. Land i grått er ikke rapportert, noe som ikke er det samme som å være i balanse.
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.
Utforsk mer
Finn karriereveien din, og utforsk vitenskapen bak anbefalingene våre.
Kanstatistiker, biometripasse deg?
Svar på tre raske spørsmål. Dette er ikke en fullstendig vurdering – det er en teaser som hjelper deg med å avgjøre om du skal sammenligne profilen din.
Liker du oppgaver som kreverAnalytisk tenkning?
Liker du oppgaver som kreverIntegritet?
Liker du oppgaver som kreverAnerkjennelse?
Fremtidsutsikter for statistiker, biometri
The outlook for statistiker, biometri reflects a balanced mix of automation exposure and durable, human-led work.
Hvordan beregnes disse poengsummene?
Motstandsindeksen (0–100) estimerer hvor strukturelt beskyttet dette yrket er mot automatisering og AI-forstyrrelser, basert på analyse på oppgavenivå. Høyere scorer betyr flere oppgaver som krever menneskelig vurdering. AI-eksponering viser den estimerte andelen arbeidstimer som nåværende AI-muligheter kan påvirke. Dette er modellbaserte strukturelle indikatorer, ikke spådommer om individuell jobbsikkerhet.
Hvordan kanstatistiker, biometriendre seg etter hvert som AI-adopsjon vokser?
Denne rollen vil sannsynligvis endres gradvis, med AI som støtter utvalgte oppgaver i stedet for å erstatte hele yrket.
Illustrerende scenario basert på oppgavers automatiserbarhet — ikke en prognose. Verdier rundes av jo lenger fram du ser.
Hvordan kanstatistiker, biometriendre seg etter hvert som AI-adopsjon vokser?
Denne rollen vil sannsynligvis endres gradvis, med AI som støtter utvalgte oppgaver i stedet for å erstatte hele yrket.
Illustrerende scenario basert på oppgavers automatiserbarhet — ikke en prognose. Verdier rundes av jo lenger fram du ser.
Hvordan AI kan endre denne rollen
Deterministisk, modellbasert tolkning av gjeldende rollesignaler - ikke en garanti for erstatning.
Hva avhenger fortsatt av folk
- samhandle i forskningsmiljøer og profesjonelle miljøer
- evaluere forskningsaktiviteter
- administrere immaterielle rettigheter
Hvor AI kan bli en co-pilot
- anvende statistiske analyseteknikker
- administrere publikasjoner med åpen tilgang
- demonstrere disiplinær ekspertise
Oppgaver som er mest utsatt for automatisering
- sette sammen informasjon
- søke om forskningsstøtte
- utføre analytiske matematiske beregninger
Vitale tegn og AI-vektorer
AI-eksponeringsvektorer
0-100%Eksponering for AI-assistert analyse, mønstergjenkjenning og prediktive modelleringsoppgaver
Eksponering for innholdsgenerering, kreativ forbedring og verktøy for store språkmodeller
Eksponering for fysisk automatisering, robotikk og sensorstyrte oppgaveforskyvninger
Eksponering for arbeidsflytautomatisering, beslutningsstøtteprogramvare og prosessdigitalisering
Tekniske detaljer
NexFuture v3.0 estimerer automatiseringseksponering direkte fra ESCOs essensielle ferdighetsgrupper, vektet etter ferdighetsmasse og kalibrert mot ekspertankre. Skårene er sannsynlighetsbaserte estimater, ikke garantier. Se NexFutures metodologi-hvitbok for fullstendige detaljer.
Måler eksponering for automatisering. Den måler ikke lønn, etterspørsel eller hvor mange jobber som finnes i nærheten av deg.
Hva folk i denne rollen vanligvis gjør
Jordbruk
En typisk dag som enstatistiker, biometri
09 09:00 · Morgen administrere immaterielle rettigheter
10 10:30 · Midt på formiddagen planlegge forskningsprosess
12 12:00 · Middag utvikle programvare med åpen kildekode
14 14:00 · Ettermiddag administrere forskningsdata
15 15:30 · Sen ettermiddag administrere gjenfinnbare, tilgjengelige, interoperable og gjenbrukbare data
17 17:00 · Avslutning administrere publikasjoner med åpen tilgang
Oppgaverekkefølgen er illustrativ. Individuelle dager varierer.
-
beregningsbiologi
Det tverrfaglige vitenskapelige feltet som fokuserer på å bruke dataanalyse og teorier for å undersøke biologiske systemer som er oppnådd gjennom eksperimenter.
-
beregningsbasert kjemi
Den grenen av kjemi som tar sikte på å løse komplekse kjemiske problemer gjennom datasimuleringer.
-
proteomikk
Studien av proteomer (dvs. komplementene til proteiner i celler, vev eller organismer), og deres interaksjoner og atferd, under spesifikke forhold.
- biometri
- biovitenskap
- datavitenskap
-
administrere gjenfinnbare, tilgjengelige, interoperable og gjenbrukbare data
Fremstille, beskrive, lagree, bevare og bruke (om igjen) vitenskapelige data basert på FAIR-prinsippene: Findable (gjenfinnbare), Accessible (tilgjengelige), Interoperable (interoperable) og Reusable (gjenbrukbare). La dataene være så åpne som mulig og så lukkede som nødvendig.
-
utføre forskningsarbeid
Utvikle, korrigere og forbedre kunnskap om fenomener ved hjelp av vitenskapelige metoder og teknikker, basert på empiriske eller målbare observasjoner.
-
bruke prinsipper for vitenskapelig integritet og etikk i forskningsaktiviteter
Bruke grunnleggende etiske prinsipper og lovgivning ang. vitenskapelig forskning, inkludert spørsmål om forskningsintegritet. Unngå uredelige handlinger, for eksempel oppdiktning, forfalskning og plagiat i utførelse, gjennomgang eller rapportering av forskning.
-
frem åpen innovasjon innen forskning
Fostre integrert samarbeid der forskjellige interessenter sammen skaper delte verdiinnovasjoner.
-
utvikle vitenskapelige forskningsprotokoller
Utarbeide og dokumentere prosedyren som brukes ved et bestemt vitenskapelig forsøk, slik at det kan gjenskapes.
-
integrer kjønnsdimensjoner i forskningsarbeidet
Ta hensyn til menns og kvinners biologiske trekk, samt kontinuerlig endrede sosiale og kulturelle trekk gjennom hele forskningsprosessen (kjønn).
-
utarbeid forskningsartikler og teknisk dokumentasjon
Utarbeid og rediger forskningartikler eller tekniske tekster om forskjellige emner.
-
spre resultater i det vitenskapelige miljøet
Offentliggjøre vitenskapelige resultater på passende måter, inkludert på konferanser og seminarer, i samarbeidsgrupper og i vitenskapelige publikasjoner.
-
publisere akademisk forskning
Utføre akademisk forskning på et universitet, en høyskole eller på egen hånd, og publisere den i bøker eller akademiske tidsskrifter for å bidra til forskningsfeltet og få akademisk akkreditering.
-
skrive vitenskapelige publikasjoner
Presentere hypotese, funn og konklusjoner knyttet til vitenskaplig forskning på et fagområde i en fagpublikasjon.
-
administrere forskningsdata
Produsere og analysere vitenskapelige data fra kvalitative og kvantitative forskningsmetoder. Oppbevare og vedlikeholde data i forskningsdatabaser. Legg til rette for gjenbruk av vitenskapelige data og ha kunnskap om prinsipper for behandling av åpne data.
-
tolke gjeldende data
Analysere data som samles inn fra kilder, slik som markedsdata, vitenskapelige artikler, kundekrav og spørreskjemaer som er gjeldende og ajourførte, med sikte på å vurdere utvikling og innovasjon på ekspertiseområder.
-
samhandle i forskningsmiljøer og profesjonelle miljøer
Vise omtanke for andre og kollegialitet. Lytte, gi og ta imot tilbakemeldinger og svare innsiktsfullt, og også involvere overordnede og ledere i yrkessammenheng.
-
utvikle programvare med åpen kildekode
Utvikle programvare med åpen kildekode. Ha kjennskap til de mest relevante modellene med åpen kildekode, lisensieringsplaner og kodingspraksisen som vanligvis brukes når programvare med åpen kildekode utvikles.
-
snakke ulike språk
Mestre fremmedspråk for å kunne kommunisere på ett eller flere fremmedspråk.
-
utføre analytiske matematiske beregninger
Bruke matematiske metoder og beregningsteknologier for å foreta analyser og finne løsninger på bestemte problemer.
Ferdighetskonsept
Arbeidspersonlighetstrekk og verdier som definerer denne rollen
Se om denne rollen passer til ditt karriere-DNA
Ta den gratis karriere-DNA-vurderingen for å se hvordanstatistiker, biometristemmer overens med dine interesser, arbeidsstil og fremtidige vei. På mindre enn 10 minutter vil du få et personlig tilpasset passsignal og et veikart for hva du skal gjøre videre.
Skann for å fortsette på mobilKarriereveier og lignende roller
Utforsk typiske karriereveier, tilstøtende ferdigheter og lignende roller for å planlegge din neste overgang.
Hvor passerstatistiker, biometri?
Likhetspoeng basert på ferdighetsoverlapping fra ESCO-data.
Ofte stilte spørsmål
- Hvilken type utdanning kreves for å bli statistiker, biometri?
- Vanligvis kreves en mastergrad eller doktorgrad i statistikk, biometri, matematikk eller et relatert felt. Sterke ferdigheter i statistisk programvare og programmering er også viktig.
- Hvor kan jeg finne jobbmuligheter som statistiker, biometri?
- Jobbmuligheter finnes i forskningsinstitusjoner, universiteter, helsevesenet, sikkerhetsbransjen og ulike industrier som benytter biometriske løsninger. Selskaper som utvikler og implementerer biometriske systemer er også potensielle arbeidsgivere.
- Hvilke personlige egenskaper er viktige for å lykkes i denne rollen?
- Analytisk evne, nøyaktighet, evne til å jobbe selvstendig og i team, gode kommunikasjonsferdigheter og evne til å presentere komplekse data på en forståelig måte er essensielt. Det er også viktig å være strukturert og ha evnen til å håndtere store datamengder.
- Statistiker, Biometri — er det mangel i Europa?
- Nei. I ELA/EURES-utgaven 2025 ble det rapportert overskudd i 6 av de 10 europeiske landene som vurderte denne yrkesgruppen: Østerrike, Bulgaria, Tyskland, Hellas og 2 til. 4 land rapporterte mangel. Vurderingene publiseres per yrkesgruppe, ikke per enkelt stillingstittel.
- Statistiker, Biometri — hva er lønnen i USA?
- Medianlønnen er 103 300 dollar i året, per 2025-05. Delstatenes medianlønninger ligger mellom 49 730 og 140 670 dollar. Kilde: US Bureau of Labor Statistics. Tallet gjelder USA og er ingen framskriving for Europa.