Analityk danych
Zrzut ekranu
Analitycy danych importują, kontrolują, czyszczą, przekształcają, zatwierdzają, modelują lub interpretują zbiory danych w odniesieniu do celów działalności firmy. Dbają, żeby źródła i repozytoria danych zapewniały spójne i wiarygodne dane. Analitycy danych stosują różne algorytmy i narzędzia informatyczne odpowiednio do sytuacji i aktualnych danych. Mogą przygotowywać sprawozdania w formie wizualizacji, np. wykresów, tabel i zestawień.
Codzienność analityka danych to praca z różnorodnymi zbiorami danych pochodzącymi z wielu źródeł. Obejmuje to import, weryfikację, oczyszczanie i transformację danych, aby zapewnić ich spójność i wiarygodność. Następnie, wykorzystując odpowiednie algorytmy i narzędzia, analityk modeluje dane, wyciąga z nich wnioski i prezentuje wyniki w formie zrozumiałych raportów i wizualizacji, takich jak wykresy i tabele. Praca wymaga ciągłego uczenia się i dostosowywania do zmieniających się potrzeb biznesowych.
- • Importowanie, weryfikacja i oczyszczanie danych z różnych źródeł.
- • Modelowanie danych i identyfikowanie trendów oraz wzorców.
- • Tworzenie raportów i wizualizacji danych (wykresy, tabele, dashboardy) prezentujących kluczowe wskaźniki i wnioski.
Gdzie ten zawód jest poszukiwany
Zgłoszone niedobory i nadwyżki siły roboczej, według roku. Publikowane dla grup zawodowych, nie dla pojedynczych stanowisk.
Dane obejmują Specjaliści do spraw technologii informacyjno-komunikacyjnych — 75 zawodów, w tym ten.
Niedobór: Austria, Belgia, Bułgaria, Cypr i 6 więcej.
Najdłużej trwający niedobór: Austria, 3 lata.
Wybierz obszar na mapie, aby zobaczyć jego dane.
O tym źródle›
Źródło: ELA/EURES, niedobory i nadwyżki siły roboczej. Dane publikowane są na poziomie grupy zawodowej i obejmują Europę. Wydania różnią się układem załącznika oraz zakresem krajów, więc zmiana między latami nie zawsze oznacza, że zmienił się rynek pracy. Kraje na szaro nie zostały zgłoszone, co nie jest tym samym co równowaga.
Co oznaczają te słowa
Cztery informacje przedstawiane w tej sekcji
- Zgłoszone zapotrzebowanie
- Zgłoszone zapotrzebowanie pokazuje, czy pracodawcy zgłaszają potrzebę zatrudnienia osób w tym zawodzie — jest to ocena opublikowana przez organ krajowy lub unijny, a nie liczba.
- W którą stronę zmierza
- W którą stronę zmierza zatrudnienie w tym zawodzie w nadchodzących latach, zgodnie z oficjalną prognozą.
- Wakaty
- Wakaty pokazują w przybliżeniu, ile wolnych miejsc pracy powstaje w wyniku rozwoju oraz odchodzenia osób z tego zawodu.
- Typowe wynagrodzenie
- Typowe wynagrodzenie osób pracujących w tym zawodzie, jeśli dane źródło je publikuje. Brak danych nie oznacza, że praca jest bezpłatna — oznacza, że nikt nie publikuje takich danych dla danego miejsca.
Informacja jest pomijana, jeśli nikt nie publikuje jej dla danego miejsca, zamiast przedstawiać ją jako zero.
W którą stronę rynek skłania się w Twoim przypadku
- Na Twoją korzyść
- Więcej wolnych miejsc niż szukających — pracodawcy konkurują o kandydatów.
- Zrównoważony
- Liczba wolnych miejsc i szukających jest mniej więcej równa.
- Konkurencyjny
- Więcej szukających niż wolnych miejsc — licz się z konkurencją.
- Sprzeczne dane
- Źródła się różnią albo w tej samej grupie zawodowej w jednym miejscu brakuje ludzi, a w innym jest ich nadmiar.
Każde źródło przypisuje wynik do jednej z tych czterech kategorii, dzięki czemu można posługiwać się jednym zestawem określeń. Różnią się natomiast dane będące ich podstawą, które są podane pod każdym wynikiem — jest to zmierzony stosunek liczby wolnych miejsc pracy do liczby osób poszukujących pracy albo ocena opublikowana przez organ krajowy.
Jak ten zawód wypada na tle innych zawodów w tym samym kraju
- Silny
- Wśród najsilniejszych w kraju that country
- Dobry
- Silniejszy niż większość zawodów w kraju that country
- Niejednoznaczny
- Mniej więcej typowy dla kraju that country
- Słaby
- Słabszy niż większość zawodów w kraju that country
To pozycja w rankingu w jednym kraju, a nie wynik, który można porównywać między krajami — rejestry będące podstawą danych dla dwóch krajów obejmują różne osoby, więc ta sama liczba oznacza w każdym z nich coś innego. Z tego samego powodu zawód może należeć do najsilniejszych w danym kraju, a mimo to mieć wynik Konkurencyjny: zajmuje czołowe miejsce na rynku, na którym ogólnie panuje duża konkurencja.
Skąd pochodzą te dane
Każda liczba jest publikowana przez krajowy urząd statystyczny, publiczne służby zatrudnienia lub organ Unii Europejskiej, a na każdej karcie podano źródło i okres, którego dotyczą dane. W niektórych miejscach dane są zbierane co miesiąc, a w innych oceniane raz lub dwa razy w roku, dlatego dwa miejsca na tej samej mapie mogą opisywać różne momenty — data jest zawsze podana.
Żadna z tych informacji nie przewiduje szans konkretnej osoby. Opisuje rynek.
Zgłoszone zapotrzebowanie · Typowe wynagrodzenie · W którą stronę zmierza (Polska, Niemcy, Holandia, Czechy, Irlandia, Norwegia)
| Zgłoszone zapotrzebowanie | Typowe wynagrodzenie | W którą stronę zmierza | |
|---|---|---|---|
| Polska | Nie zgłoszono | — | +53,4% 2023–2035 · Cedefop 2026 * |
| Niemcy | Zgłoszony niedobór ELA/EURES 2024 * | — | +15,6% 2023–2035 · Cedefop 2026 * |
| Holandia | Zgłoszony niedobór ELA/EURES 2025 * | — | +32% 2023–2035 · Cedefop 2026 * |
| Czechy | Zgłoszony niedobór ELA/EURES 2025 * | — | +43,1% 2023–2035 · Cedefop 2026 * |
| Irlandia | Zgłoszony niedobór ELA/EURES 2025 * | — | +32,3% 2023–2035 · Cedefop 2026 * |
| Norwegia | Zgłoszony niedobór ELA/EURES 2022 * | 919 320 NOK 2026K2 | +71,4% 2023–2035 · Cedefop 2026 * |
* Publikowane dla grup zawodowych, nie dla pojedynczych stanowisk.
Source: Statistics Norway (SSB), CC BY 4.0; changes made: annualised as 12 x monthly
Czy udzielają Państwo porad zawodowych uczniom, klientom lub pracownikom? Wykorzystajcie dane dotyczące tego zawodu w swojej organizacji.
Perspektywy przyszłości dla analityk danych
The outlook for analityk danych reflects a balanced mix of automation exposure and durable, human-led work.
Jak są obliczane te wyniki?
Indeks Odporności (0–100) szacuje, jak strukturalnie chroniony jest ten zawód przed automatyzacją i zakłóceniami AI, na podstawie analizy na poziomie zadań. Wyższe wyniki oznaczają więcej zadań wymagających ludzkiej oceny. Narażenie na AI pokazuje szacowany procent godzin zadań, na który mogłyby wpłynąć obecne możliwości AI. Są to strukturalne wskaźniki oparte na modelu, a nie prognozy dotyczące indywidualnego bezpieczeństwa pracy.
Jak analityk danych może się zmienić w miarę wzrostu wykorzystania sztucznej inteligencji?
Niektóre obszary zadań mogą przesunąć się w stronę przepływów pracy wspomaganych sztuczną inteligencją, dlatego przekwalifikowanie staje się ważniejsze.
Scenariusz poglądowy oparty na automatyzacji zadań — nie prognoza. Wartości są zaokrąglane im dalej w przyszłość patrzysz.
Niektóre obszary zadań mogą przesunąć się w stronę przepływów pracy wspomaganych sztuczną inteligencją, dlatego przekwalifikowanie staje się ważniejsze.
Scenariusz poglądowy oparty na automatyzacji zadań — nie prognoza. Wartości są zaokrąglane im dalej w przyszłość patrzysz.
Szacunek oparty na modelu. Użyj go jako sygnału do planowania, a nie gwarancji.
Porównaj to ze swoim profilem
Jak sztuczna inteligencja może zmienić tę rolę
Deterministyczna, oparta na modelu interpretacja aktualnych sygnałów roli — nie gwarantuje zastąpienia.
Co jeszcze zależy od ludzi
- definiować kryteria jakości danych
Gdzie sztuczna inteligencja może zostać drugim pilotem
- stosować techniki analizy statystycznej
- analizować duże zbiory danych
- interpretować bieżące dane
Zadania najbardziej narażone na automatyzację
- gromadzić próbki danych
- gromadzić dane ICT
- wykonywać analityczne obliczenia matematyczne
Parametry życiowe i wektory AI
Wektory narażenia na sztuczną inteligencję
0-100%Narażenie na analizę wspieraną AI, rozpoznawanie wzorców i zadania modelowania predykcyjnego
Narażenie na generowanie treści, wzmacnianie kreatywne i narzędzia dużych modeli językowych
Narażenie na automatyzację przepływu pracy, oprogramowanie wspomagające decyzje i digitalizację procesów
Narażenie na automatyzację fizyczną, robotykę i zmianę zadań kierowaną czujnikami
Szczegóły techniczne
NexFuture v3.0 szacuje narażenie na automatyzację bezpośrednio na podstawie kluczowych grup umiejętności ESCO, ważonych masą umiejętności i skalibrowanych względem kotwic eksperckich. Wyniki to szacunki probabilistyczne, a nie gwarancje. Pełne szczegóły znajdują się w białej księdze metodologii NexFuture.
Mierzy narażenie na automatyzację. Nie mierzy wynagrodzenia, popytu ani liczby miejsc pracy w Twojej okolicy.
Co ludzie w tej roli zazwyczaj robią
Technologia cyfrowa
Typowy dzień jako analityk danych
09 09:00 · Rano definiować kryteria jakości danych
10 10:30 · Środek poranka integrować dane ICT
12 12:00 · Południe normalizować dane
14 14:00 · Popołudnie opracowywać procesy przetwarzania danych
15 15:30 · Późne popołudnie przeprowadzać eksplorację danych
17 17:00 · Podsumowanie zarządzać danymi
Kolejność zadań ma charakter poglądowy. Poszczególne dni są różne.
Czego potrzebujesz, aby wykonywać tę pracę
Umiejętności, wiedza i narzędzia wymagane na tym stanowisku — oraz cechy i korzyści, które się z nim wiążą.
-
normalizować dane
Redukowanie danych do ich precyzyjnej formy podstawowej (formy normalne), aby osiągnąć takie wyniki, jak minimalizacja zależności, eliminacja redundancji, zwiększenie spójności.
-
stosować techniki przetwarzania danych
Gromadzić, przetwarzać i analizować istotne dane i informacje, odpowiednio przechowywać i aktualizować dane oraz przedstawiać liczby i dane za pomocą wykresów i schematów statystycznych.
-
opracowywać procesy przetwarzania danych
Używać narzędzi ICT, aby stosować matematyczne, algorytmiczne lub inne procesy manipulacji danymi w celu tworzenia informacji.
-
przeprowadzać eksplorację danych
Przeglądać duże zbiory danych, aby odkrywać wzorce za pomocą statystyk, systemów baz danych lub sztucznej inteligencji i prezentować informacje w zrozumiały sposób.
-
korzystać z baz danych
Używać narzędzi oprogramowania do zarządzania i organizowania danych w ustrukturyzowanym środowisku, które składa się z atrybutów, tabel i relacji w celu przeszukiwania i modyfikowania przechowywanych danych.
-
integrować dane ICT
Scalać dane z różnych źródeł, aby zapewnić ujednolicony widok zestawu tych danych.
-
przeprowadzać czyszczenie danych
Wykrywać i korygować uszkodzone zapisy w zbiorach danych, zapewniać, aby dane te stały się i pozostały uporządkowane zgodnie z wytycznymi.
-
wdrażać procesy zapewniania jakości danych
Stosować techniki analizy, walidacji i weryfikacji jakości danych, aby sprawdzić integralność jakości danych.
-
stosować techniki analizy statystycznej
Używać modeli (statystyki opisowe lub wnioskowanie statystyczne) i technik (eksploracja danych lub uczenie maszynowe) do analizy statystycznej i narzędzi ICT do analizy danych, odkrywania korelacji i prognozowania trendów.
-
analizować duże zbiory danych
Zbierać i oceniać dane liczbowe w dużych ilościach, szczególnie w celu identyfikacji wzorców między danymi.
-
gromadzić próbki danych
Gromadzić i wybierać zbiór danych z populacji za pomocą procedury statystycznej lub innej określonej procedury.
-
gromadzić dane ICT
Gromadzić dane poprzez projektowanie i stosowanie metod wyszukiwania i pobierania próbek.
-
interpretować bieżące dane
Analizować dane pochodzące ze źródeł takich jak aktualne i bieżące dane rynkowe, dokumenty naukowe, wymagania klientów i kwestionariusze, aby ocenić rozwój i innowacyjność w dziedzinach wiedzy fachowej.
-
wykonywać analityczne obliczenia matematyczne
Stosować metody matematyczne i korzystać z technologii obliczeniowych w celu przeprowadzania analiz i znajdowania rozwiązań konkretnych problemów.
-
definiować kryteria jakości danych
Określać kryteria, według których mierzy się jakość danych do celów biznesowych, takie jak niespójność, niekompletność, użyteczność w określonym celu i dokładność.
-
zarządzać danymi
Zarządzanie wszystkimi rodzajami zasobów danych w całym ich cyklu życia poprzez sporządzanie profili danych, profilowanie, normalizację, rozstrzyganie kwestii tożsamości, czyszczenie, usprawnianie i badanie sprawozdań finansowych. Zapewnienie, aby dane były adekwatne do zakładanych celów, z wykorzystaniem specjalistycznych narzędzi ICT w celu spełnienia kryteriów dotyczących jakości danych.
analityka biznesowa
Dyscypliny i technologie rozwiązywania problemów przedsiębiorstw dzięki stosowaniu metod ilościowych, takich jak analiza danych i modele statystyczne.
dane nieustrukturyzowane
Informacje, które nie są uporządkowane w określony sposób lub nie mają zdefiniowanego modelu danych i są trudne do zrozumienia oraz znalezienia wzorców bez użycia takich technik jak eksploracja danych.
eksploracja danych
Metody sztucznej inteligencji, uczenia maszynowego, statystyki i baz danych wykorzystywanych do uzyskiwania treści ze zbioru danych.
język zapytań RDF
Języki zapytań, takie jak SPARQL, używane do wyszukiwania danych w formacie Resource Description Framework Format (RDF) i ich wykorzystywania.
języki zapytań
Zakres standardowych języków komputerowych do wyszukiwania informacji z bazy danych i dokumentów zawierających potrzebne informacje.
kategoryzacja informacji
Proces klasyfikowania informacji na kategorie i wykazywania związków między danymi dla ściśle określonych celów.
modele danych
Techniki i istniejące systemy stosowane do strukturyzowania elementów danych i pokazujące związki między nimi, a także metody interpretacji struktur i stosunków między danymi.
ocena jakości danych
Proces ujawniania problemów z danymi przy użyciu wskaźników, miar i mierników jakości w celu opracowania strategii oczyszczania i wzbogacania danych zgodnie z kryteriami jakości.
poufność informacji
Mechanizmy i przepisy umożliwiające selektywną kontrolę dostępu i gwarantujące, że tylko upoważnione strony (ludzie, procesy, systemy i urządzenia) mają dostęp do danych, sposób zachowania poufności informacji i ryzyka niezgodności z przepisami.
pozyskiwanie informacji
Techniki i metody stosowane do uzyskiwania i ekstrakcji informacji pochodzących z nieuporządkowanych lub częściowo uporządkowanych dokumentów i źródeł cyfrowych.
struktura informacji
Rodzaj infrastruktury, która określa format danych: częściowo ustrukturyzowane, nieustrukturyzowane i ustrukturyzowane.
techniki wizualnej prezentacji
Techniki prezentacji wizualnej i interakcji, takie jak histogramy, wykresy punktowe, wykresy powierzchni, mapy drzewa i wykresy współrzędnych równoległych, które można wykorzystać do przedstawienia danych o charakterze abstrakcyjnym i nieliczbowym, w celu lepszego zrozumienia tych informacji przez ludzi.
Analityk danych: jak zdobyć kwalifikacje i gdzie się uczyć
Co zazwyczaj jest potrzebne, aby się zakwalifikować: poziom wykształcenia, gdzie jest to zawód regulowany i gdzie się uczyć.
Licencjat lub równoważny
2039 programów kształcenia w 30 krajach uczy podstawowych umiejętności niezbędnych w tym zawodzie. Ponadto 436 krótkich kursów, z których każdy rozwija jedną umiejętność.
Kilka przykładów programów nauczanych w języku tej strony:
Wyświetlono: 3 z 2475
Źródła
- 1. Source: RAD-on, POL-on register of study programmes, Ministry of Science and Higher Education of Poland, dane.gov.pl, CC0 1.0. Data as at 25/09/2026.
Ścieżki rozwoju i podobne role
Poznaj typowe ścieżki kariery, powiązane umiejętności i podobne role, aby zaplanować swój kolejny krok.
Gdzie pasuje analityk danych?
Wyniki podobieństwa oparte na pokrywaniu się umiejętności z danych ESCO.
specjalista ds. zarządzania danymi
45% podobieństwoinspektor ds. danych
36% podobieństwospecjalista ds. zapewnienia jakości danych
32% podobieństwospecjalista ds. wprowadzania danych
28% podobieństwokierownik ds. zarządzania wiedzą i informacją w zakresie technologii informacyjno-telekomunikacyjnych
21% podobieństwokoordynator działu wprowadzania danych
21% podobieństwoDla organizacji
Dane na tej stronie mogą pracować na rzecz Państwa uczniów, klientów i pracowników.
Często zadawane pytania
Jakie umiejętności techniczne są najważniejsze dla analityka danych?
Czy praca analityka danych wymaga dużego doświadczenia w konkretnej branży?
Jakie są możliwości rozwoju kariery dla analityka danych?
Analityk Danych — ile się zarabia w Stanach Zjednoczonych?
Źródła: ESCO O*NET ELA/EURES Cedefop BLS Dane zaktualizowano 3 października 2026 O naszych danych