NexPath
Profil zawodowy

Inżynier danych

Zrzut ekranu

Inżynierowie danych opracowują architekturę potrzebną do zarządzania dużymi ilościami danych, które będą wykorzystywane przez analityków danych do analiz, oraz do przetwarzania i przechowywania takich danych. Projektują infrastrukturę, a także utrzymują potoki i hurtownie danych w celu wykorzystania danych do uzyskania przewagi strategicznej.

Uruchom ocenę Career DNA
Rynek pracy
Niedobór w kraju Austria i 8 krajów
ELA/EURES 2025
Przemysł
Technologia cyfrowa
Edukacja
Licencjat lub równoważny
21%
Odporność Wynik · 2026 (Im wyżej, tym lepiej)
Licencjat lub równoważny 74% Narażenie na AI · 2026
Rynek pracy

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.

10 z 14 z niedoborem2025Wszystkie 30 rosną3.7Mwakaty do 2035

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
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.

Jak działa dopasowanie
Przyszły sygnał
21/100
Wynik odporności
Zobacz pełną analizę
Dzień w życiu
opracowywać aplikacje przetwarzania danych
Pierwsze zadanie dnia
Zobacz zestawienie dzienne
Najważniejsza cecha
Osiągnięcie/Wysiłek
Kluczowy styl pracy
Zobacz umiejętności
Podobne role
6
Powiązane zawody
Przeglądaj podobne
Bezpłatna ocena
Jak dobrze pasuje do Ciebie inżynier danych?
10-minutowe DNA kariery. Nie jest wymagana rejestracja.
Zacznij bezpłatnie
NexFuture™

Perspektywy przyszłości dla inżynier danych

inżynier danych wchodzi w okres transformacji. Z narażeniem 42% na narzędzia AI, ta rola nie jest zastępowana, ewoluuje. Opanowanie nowych narzędzi cyfrowych będzie kluczem do pozostania z przodu.

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.

Zagraj w przyszłość
Jak inżynier 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.

Szacuje się znaczącą transformację na poziomie zadań za 9 lat (około 2035 roku) w wybranym scenariuszu „Oczekiwane”.
~15%
Odporność
Ryzyko automatyzacji
EXP~80%
Ludzka krawędź
MOAT~20%

Scenariusz poglądowy oparty na automatyzacji zadań — nie prognoza. Wartości są zaokrąglane im dalej w przyszłość patrzysz.

2026
2031
2040
Szybkość wdrażania AI:

Szacunek oparty na modelu. Użyj go jako sygnału do planowania, a nie gwarancji.

Jak sztuczna inteligencja może zmienić tę rolę

Deterministyczna, oparta na modelu interpretacja aktualnych sygnałów roli — nie gwarantuje zastąpienia.

21% Należący do człowieka

Co jeszcze zależy od ludzi

Większość zadań tutaj jest wspomagana przez SI, a nie wyłącznie prowadzona przez człowieka.

Ludzka przewaga Aby pozostać z przodu w tej roli, skoncentruj się na hurtownia danych i dane nieustrukturyzowane. Te skoncentrowane na człowieku umiejętności są najtrudniejsze do replikacji dla AI w ciągu następnych 20 lat.
42% Asysta

Gdzie sztuczna inteligencja może zostać drugim pilotem

  • przeprowadzać redukcję wymiarowości
  • opracowywać aplikacje przetwarzania danych
  • zarządzać architekturą ICT dla danych
74% Automatyzuj

Zadania najbardziej narażone na automatyzację

  • przetwarzać dane
  • zarządzać danymi badawczymi
  • stosować techniki przetwarzania danych
Szczegółowa analiza

Parametry życiowe i wektory AI

Wektory narażenia na sztuczną inteligencję

0-100%
Sztuczna inteligencja / uczenie maszynowe 42%

Narażenie na analizę wspieraną AI, rozpoznawanie wzorców i zadania modelowania predykcyjnego

Generatywna sztuczna inteligencja 3%

Narażenie na generowanie treści, wzmacnianie kreatywne i narzędzia dużych modeli językowych

Automatyka robotyczna i fizyczna 0%

Narażenie na automatyzację fizyczną, robotykę i zmianę zadań kierowaną czujnikami

Oprogramowanie kognitywne 0%

Narażenie na automatyzację przepływu pracy, oprogramowanie wspomagające decyzje i digitalizację procesów

Szczegóły techniczne
Metodologia: NexFuture v3.0 Źródła: O*NET® 30.3, ESCO v1.2.1 Zaktualizowano: paź 2026

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.

Dzień w życiu

Co ludzie w tej roli zazwyczaj robią

Technologia cyfrowa

Dzień w życiu

Typowy dzień jako inżynier danych

09
09:00 · Rano
opracowywać aplikacje przetwarzania danych
Tworzyć oprogramowanie do przetwarzania danych dostosowane do indywidualnych potrzeb poprzez wybór i stosowanie odpowiedniego języka programowania komputerowego w celu uzyskania przez system ICT wymaganego produktu w oparciu o oczekiwany wkład.
10
10:30 · Środek poranka
opracowywać procesy przetwarzania danych
Używać narzędzi ICT, aby stosować matematyczne, algorytmiczne lub inne procesy manipulacji danymi w celu tworzenia informacji.
12
12:00 · Południe
projektować bazy danych w chmurze
Stosować zasady projektowania adaptacyjnych, elastycznych, zautomatyzowanych, luźno połączonych baz danych wykorzystujących infrastrukturę chmury. Dążyć do usuwania pojedynczych punktów awarii poprzez projektowanie rozproszonych baz danych.
14
14:00 · Popołudnie
wdrażać koncepcję hurtowni danych
Stosować modele i narzędzia, takie jak analiza danych online (OLAFP) i przetwarzanie transakcji online (OLTP) w celu zintegrowania danych ustrukturyzowanych lub nieustrukturyzowanych ze źródeł na okoliczność stworzenia centralnego depozytorium danych historycznych i bieżących.
15
15:30 · Późne popołudnie
zarządzać architekturą ICT dla danych
Nadzorować przepisy i stosowanie technik ICT w celu określenia architektury systemów informatycznych oraz kontroli gromadzenia, przechowywania, konsolidacji, rozmieszczenia i wykorzystania danych w organizacji.
17
17:00 · Podsumowanie
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.

Kolejność zadań ma charakter poglądowy. Poszczególne dni są różne.

Umiejętności i wiedza

Czego potrzebujesz, aby wykonywać tę pracę

Umiejętności, wiedza i narzędzia wymagane na tym stanowisku — oraz cechy i korzyści, które się z nim wiążą.

Niezbędne umiejętności
zarządzanie danymi cyfrowymi, ich gromadzenie i przechowywanie
  • 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.

  • 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.

  • zarządzać danymi ilościowymi

    Gromadzić, przetwarzać i przedstawiać dane ilościowe. Stosować odpowiednie programy i metody zatwierdzania, organizowania i interpretowania danych.

  • przechowywać dane i systemy cyfrowe

    Używać narzędzi programistycznych do archiwizacji danych poprzez ich kopiowanie i tworzenie kopii zapasowych, aby zapewnić ich integralność i zapobiegać utracie danych.

  • wdrażać koncepcję hurtowni danych

    Stosować modele i narzędzia, takie jak analiza danych online (OLAFP) i przetwarzanie transakcji online (OLTP) w celu zintegrowania danych ustrukturyzowanych lub nieustrukturyzowanych ze źródeł na okoliczność stworzenia centralnego depozytorium danych historycznych i bieżących.

zarządzanie informacjami
  • zarządzać danymi badawczymi

    Tworzyć i analizować dane naukowe pochodzące z jakościowych i ilościowych metod badawczych. Przechowywać i utrzymywać dane w bazach danych badawczych. Wspierać ponowne wykorzystywanie danych naukowych i znać zasady zarządzania otwartymi danymi.

  • tworzyć zestawy danych

    Tworzyć zbiór nowych lub istniejących powiązanych zestawów danych, które składają się z oddzielnych elementów, ale można nimi manipulować jak jedną jednostką.

  • 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.

programowanie systemów komputerowych
  • przeprowadzać redukcję wymiarowości

    Zmniejszać liczbę zmiennych lub cech zbioru danych w algorytmach uczenia maszynowego poprzez metody, takie jak analiza głównych składowych, faktoryzacja macierzy, metody automatycznego kodowania itp.

  • opracowywać aplikacje przetwarzania danych

    Tworzyć oprogramowanie do przetwarzania danych dostosowane do indywidualnych potrzeb poprzez wybór i stosowanie odpowiedniego języka programowania komputerowego w celu uzyskania przez system ICT wymaganego produktu w oparciu o oczekiwany wkład.

opracowywanie systemów lub aplikacji ict
  • zarządzać architekturą ICT dla danych

    Nadzorować przepisy i stosowanie technik ICT w celu określenia architektury systemów informatycznych oraz kontroli gromadzenia, przechowywania, konsolidacji, rozmieszczenia i wykorzystania danych w organizacji.

  • projektować bazy danych w chmurze

    Stosować zasady projektowania adaptacyjnych, elastycznych, zautomatyzowanych, luźno połączonych baz danych wykorzystujących infrastrukturę chmury. Dążyć do usuwania pojedynczych punktów awarii poprzez projektowanie rozproszonych baz danych.

wprowadzanie informacji i ich przetwarzanie
  • 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.

Obszary wiedzy & Oprogramowanie i technologie
Obszary wiedzy
  • 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.

  • 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.

  • przechowywanie danych

    Fizyczne i techniczne koncepcje dotyczące sposobu, w jaki cyfrowe przechowywanie danych jest organizowane w ramach konkretnych programów, zarówno na szczeblu lokalnym, takich jak pamięci na dysku twardym i pamięci o dostępie swobodnym (RAM), jak i na odległość, poprzez sieć, Internet lub chmurę.

  • system zarządzania bazą danych

    Narzędzia do tworzenia, aktualizacji i zarządzania bazami danych, takie jak Oracle, MySQL i Microsoft SQL Server.

  • technologie chmurowe

    Technologie umożliwiające dostęp do sprzętu, oprogramowania, danych oraz usług za pośrednictwem zdalnych serwerów i sieci oprogramowania, niezależnie od ich lokalizacji i architektury.

  • SAS Data Management

    Program komputerowy SAS Data Management jest narzędziem służącym do integracji informacji z wielu aplikacji, tworzonych i utrzymywanych przez organizacje, w ramach jednej spójnej i przejrzystej struktury danych, opracowanym przez firmę programistyczną SAS.

  • Teradata Database

    Program komputerowy Teradata Database jest narzędziem do tworzenia, aktualizacji i zarządzania bazami danych, opracowanym przez firmę programistyczną Teradata Corporation.
Umiejętności międzysektorowe
  • analityka danych
  • informatyka
  • statystyka
Oprogramowanie i technologie
Structured query language SQLSASPythonRMicrosoft SQL ServerThe MathWorks MATLABIBM SPSS StatisticsSalesforce softwareMicrosoft Visual BasicAdobe Creative Cloud softwareOracle DatabaseOracle Primavera Enterprise Project Portfolio ManagementExtensible markup language XMLOracle PeopleSoftC++Hypertext markup language HTMLTableauOracle JavaESRI ArcGIS softwareJavaScriptTeradata DatabaseGoogle AnalyticsBentley MicroStationCDassault Systemes SolidWorksAtlassian JIRAAutodesk RevitPerlMicrosoft Visual Basic for Applications VBAMarketo Marketing AutomationPHPAmazon Web Services AWS softwareMicrosoft Azure softwareMicrosoft TeamsTrimble SketchUp ProMySQLC#Eclipse IDESlackAtlassian Confluence
Kluczowe cechy, których potrzebujesz
Myślenie analityczne Uznanie Osiągnięcie/Wysiłek Osiągnięcie Różnorodność Współpraca Integralność Niezawodność Przywództwo Tolerancja stresu Dostosowanie/Giętkość Niezależność Innowacja Samokontrola Troska o innych Orientacja społeczna
Kluczowe nagrody, których możesz się spodziewać
OsiągnięcieWarunki pracyUznanieRelacjeWsparcieNiezależność
Jak się zakwalifikować

Inżynier 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.

Typowy poziom wykształcenia

Licencjat lub równoważny

Gdzie studiować

582 programy kształcenia w 23 krajach uczą podstawowych umiejętności niezbędnych w tym zawodzie. Ponadto 139 krótkich kursów, z których każdy rozwija jedną umiejętność.

Kilka przykładów programów nauczanych w języku tej strony:

Stopień

Informatyka i inżynieria danych

Uniwersytet Przyrodniczy w Poznaniu · Polska

EQF 7 Źródło 1
Stopień

Cyfryzacja i zarządzanie danymi w biznesie

Uniwersytet Łódzki · Polska

EQF 6 Źródło 1
Stopień

Informatyka-Data Science

Akademia Górniczo-Hutnicza im. Stanisława Staszica w Krakowie · Polska

EQF 7 Źródło 1
Źródła
  1. 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.
Rozwój kariery

Ścieżki rozwoju i podobne role

Poznaj typowe ścieżki kariery, powiązane umiejętności i podobne role, aby zaplanować swój kolejny krok.

Krajobraz kariery

Gdzie pasuje inżynier danych?

Ta rola
inżynier danych Ta rola

Wyniki podobieństwa oparte na pokrywaniu się umiejętności z danych ESCO.

Podobne i powiązane role

analityk danych

16% podobieństwo

specjalista ds. wprowadzania danych

13% podobieństwo

inspektor ds. danych

11% podobieństwo

projektant internetu rzeczy

11% podobieństwo

kierownik ds. zarządzania wiedzą i informacją w zakresie technologii informacyjno-telekomunikacyjnych

11% podobieństwo

specjalista ds. zarządzania danymi

11% podobieństwo

Dla organizacji

Dane na tej stronie mogą pracować na rzecz Państwa uczniów, klientów i pracowników.

Często zadawane pytania

Często zadawane pytania

Jakie umiejętności techniczne są najważniejsze dla inżyniera danych?
Kluczowe są znajomość języków programowania takich jak Python lub Scala, doświadczenie z bazami danych SQL i NoSQL, oraz narzędziami do przetwarzania danych, np. Apache Spark, Hadoop, Kafka. Ważne jest również zrozumienie koncepcji chmury obliczeniowej (np. AWS, Azure, Google Cloud).
Czy praca inżyniera danych wymaga ciągłego uczenia się?
Zdecydowanie tak. Technologia w obszarze danych rozwija się bardzo dynamicznie, dlatego inżynier danych musi być gotowy do ciągłego poszerzania swojej wiedzy i uczenia się nowych narzędzi i technik.
Jakie są możliwości rozwoju kariery dla inżyniera danych?
Możesz specjalizować się w konkretnych obszarach, takich jak inżynieria danych w chmurze, inżynieria danych w czasie rzeczywistym, czy też stać się liderem zespołu inżynierów danych. Możliwe jest również przejście do roli architekta danych lub naukowca danych.
Inżynier Danych — ile się zarabia w Stanach Zjednoczonych?
108 970 dolarów rocznie w medianie, stan na 2025-05. Mediany stanowe mieszczą się między 60 470 a 156 590 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 3 października 2026 O naszych danych