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.
Głębszy kolor: zgłaszane tak samo przez więcej kolejnych lat.
Dane obejmują Specjaliści do spraw technologii informacyjno-komunikacyjnych — 75 zawodów, w tym ten.
Niedobór: Austria, Belgium, Bulgaria, Cyprus 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.
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.
Odkryj więcej
Znajdź swoją ścieżkę kariery i poznaj naukę stojącą za naszymi rekomendacjami.
Czy analityk danych pasuje do Ciebie?
Odpowiedz na trzy krótkie pytania. To nie jest pełna ocena — to zwiastun, który pomoże Ci zdecydować, czy porównać swój profil.
Czy lubisz zadania wymagające Myślenie analityczne?
Czy lubisz zadania wymagające Uznanie?
Czy lubisz zadania wymagające Osiągnięcie?
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.
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.
Sprawdź, czy ta rola pasuje do Twojego DNA kariery
Weź udział w bezpłatnej ocenie DNA kariery, aby zobaczyć, jak analityk danych pokrywa się z Twoimi zainteresowaniami, stylem pracy i przyszłą ścieżką. W mniej niż 10 minut otrzymasz spersonalizowany sygnał dopasowania i plan dalszych działa ń.
Zeskanuj, aby kontynuować na urządzeniu mobilnymAnalityk 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
Prawdziwe programy prowadzące do tego zawodu, według kraju.
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% podobieństwoCzęsto zadawane pytania
- Jakie umiejętności techniczne są najważniejsze dla analityka danych?
- Kluczowe są znajomość języków programowania takich jak SQL i Python (z bibliotekami jak Pandas, NumPy), narzędzi do wizualizacji danych (np. Tableau, Power BI) oraz umiejętność pracy z bazami danych. Ważna jest również wiedza z zakresu statystyki i uczenia maszynowego.
- Czy praca analityka danych wymaga dużego doświadczenia w konkretnej branży?
- Choć znajomość branży może być pomocna, nie jest to zawsze konieczne. Umiejętność analizy danych i wyciągania wniosków jest bardziej istotna. Jednak, im bardziej specjalistyczna wiedza, tym większe możliwości rozwoju.
- Jakie są możliwości rozwoju kariery dla analityka danych?
- Analityk danych może rozwijać się w kierunku starszego analityka, analityka biznesowego, data scientist, czy specjalisty od uczenia maszynowego. Możliwości rozwoju zależą od zainteresowań i dalszego kształcenia.
- Analityk Danych — ile się zarabia w Stanach Zjednoczonych?
- 112 590 dolarów rocznie w medianie, stan na 2025-05. Mediany stanowe mieszczą się między 69 490 a 163 350 dolarów. Źródło: US Bureau of Labor Statistics. Liczba dotyczy Stanów Zjednoczonych i nie jest prognozą dla Europy.
Źródła: ESCO O*NET ELA/EURES Cedefop BLS Dane zaktualizowano 20 września 2026 O naszych danych