Asystent / asystentka ds. statystyki
Kluczowe fakty
Asystenci / asystentki ds. statystyki gromadzą dane i wykorzystują wzory statystyczne do badań statystycznych i tworzenia sprawozdań. Opracowują wykresy, diagramy i badania.
Praca asystenta / asystentki ds. statystyki polega na gromadzeniu, analizie i interpretacji danych. Współpracujesz z zespołem, aby tworzyć raporty, wykresy i diagramy, które pomagają w podejmowaniu strategicznych decyzji. Twoja praca ma bezpośredni wpływ na zrozumienie trendów i optymalizację procesów w organizacji.
- • Gromadzenie i weryfikacja danych z różnych źródeł.
- • Przeprowadzanie analiz statystycznych przy użyciu odpowiednich narzędzi i metod.
- • Tworzenie raportów, wykresów i diagramów prezentujących wyniki analiz.
Gdzie ten zawód jest poszukiwany
Zgłoszone niedobory i nadwyżki siły roboczej, według roku. Publikowane dla grup zawodowych, nie dla pojedynczych stanowisk.
Dane obejmują Średni personel w zakresie biznesu i administracji — 200 zawodów, w tym ten.
Niedobór: Holandia, Niemcy, Włochy.
Najdłużej trwający niedobór: Holandia, 4 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 | — | +7,8% 2023–2035 · Cedefop 2026 * |
| Niemcy | Zgłoszony niedobór ELA/EURES 2025 * | — | +10,1% 2023–2035 · Cedefop 2026 * |
| Holandia | Zgłoszony niedobór ELA/EURES 2025 * | — | −5,6% 2023–2035 · Cedefop 2026 * |
| Czechy | Zgłoszona nadwyżka ELA/EURES 2024 * | — | +0,6% 2023–2035 · Cedefop 2026 * |
| Irlandia | Nie zgłoszono | — | +26,5% 2023–2035 · Cedefop 2026 * |
| Norwegia | Nie zgłoszono | — | −3,2% 2023–2035 · Cedefop 2026 * |
* Publikowane dla grup zawodowych, nie dla pojedynczych stanowisk.
Czy udzielają Państwo porad zawodowych uczniom, klientom lub pracownikom? Wykorzystajcie dane dotyczące tego zawodu w swojej organizacji.
Perspektywy przyszłości dla asystent / asystentka ds. statystyki
The outlook for asystent / asystentka ds. statystyki 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 asystent / asystentka ds. statystyki 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
Większość zadań tutaj jest wspomagana przez SI, a nie wyłącznie prowadzona przez człowieka.
Gdzie sztuczna inteligencja może zostać drugim pilotem
- identyfikować schematy statystyczne
- stosować techniki analizy statystycznej
- stosować metody naukowe
Zadania najbardziej narażone na automatyzację
- gromadzić dane
- przetwarzać dane
- 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 asystent / asystentka ds. statystyki
09 09:00 · Rano gromadzić dane
10 10:30 · Środek poranka identyfikować schematy statystyczne
12 12:00 · Południe przeprowadzać analizę danych
14 14:00 · Popołudnie przeprowadzać badania ilościowe
15 15:30 · Późne popołudnie przetwarzać dane
17 17:00 · Podsumowanie sporządzać sprawozdania na temat wykonywanych prac
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.
-
stosować metody naukowe
Stosować metody i techniki naukowe w celu badania zjawisk poprzez zdobywanie nowej wiedzy lub korygowanie i integrowanie zebranej wcześniej wiedzy.
-
przeprowadzać badania ilościowe
Przeprowadzać systematyczne badanie empiryczne obserwowalnych zjawisk za pomocą technik statystycznych, matematycznych lub obliczeniowych.
-
sporządzać sprawozdania na temat wykonywanych prac
Sporządzać raporty związane z pracą, które wspierają efektywne zarządzanie relacjami oraz wysoki standard dokumentacji i ewidencjonowania. Pisać i przedstawiać wyniki i wnioski w sposób jasny i zrozumiały, aby były zrozumiałe dla odbiorców niebędących ekspertami.
-
sporządzać sprawozdania techniczne
Sporządzać sprawozdania techniczne dla klientów, które będą zrozumiałe dla osób nieposiadających wiedzy technicznej.
-
identyfikować schematy statystyczne
Analizować dane statystyczne, aby znaleźć wzorce i trendy w danych lub między zmiennymi.
-
gromadzić dane
Wyodrębniać dane do eksportu z wielu źródeł.
-
przeprowadzać analizę danych
Zbierać dane i statystyki do testowania i oceny w celu generowania twierdzeń i prognoz wzorców, z zamiarem odkrycia przydatnych informacji w procesie decyzyjnym.
-
wykonywać analityczne obliczenia matematyczne
Stosować metody matematyczne i korzystać z technologii obliczeniowych w celu przeprowadzania analiz i znajdowania rozwiązań konkretnych problemów.
-
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.
-
przetwarzać dane
Wprowadzać informacje do systemu przechowywania i wyszukiwania danych za pomocą takich procesów, jak skanowanie, ręczne wprowadzanie lub elektroniczne przekazywanie danych w celu przetwarzania dużych ilości danych.
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.
techniki modelowania statystycznego
Metody w zakresie stosowania analizy statystycznej zbiorów danych w dziedzinie nauki o danych. Obejmują przewidywanie rzeczywistości za pomocą modeli statystycznych i konkretnych założeń.
- analiza ilościowa
- matematyka
- oprogramowanie systemowe do analizy statystycznej
- statystyka
- algorytmy
- metodologia badań naukowych
- metody przeprowadzania sondaży
- nauka o danych
- projektowanie badań
Asystent / asystentka ds. statystyki: 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.
Szkolnictwo wyższe I stopnia (krótki cykl)
1170 programów kształcenia w 28 krajach uczy podstawowych umiejętności niezbędnych w tym zawodzie. Ponadto 186 krótkich kursów, z których każdy rozwija jedną umiejętność.
Kilka przykładów programów nauczanych w języku tej strony:
Wyświetlono: 3 z 1356
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 asystent / asystentka ds. statystyki?
Wyniki podobieństwa oparte na pokrywaniu się umiejętności z danych ESCO.
Dla organizacji
Dane na tej stronie mogą pracować na rzecz Państwa uczniów, klientów i pracowników.
Często zadawane pytania
Jakie umiejętności są kluczowe w pracy asystenta / asystentki ds. statystyki?
Czy ta rola wymaga doświadczenia w konkretnej branży?
Jak wygląda typowy dzień pracy asystenta / asystentki ds. statystyki?
Asystent / Asystentka Ds. Statystyki — czy w Europie występuje niedobór?
Asystent / Asystentka Ds. Statystyki — ile się zarabia w Stanach Zjednoczonych?
Źródła: ESCO O*NET ELA/EURES Cedefop BLS Dane zaktualizowano 3 października 2026 O naszych danych