inżynier danych
Zrzut ekranu
Inżynier danych to kluczowa rola w nowoczesnych firmach, odpowiedzialna za budowanie i utrzymywanie infrastruktury, która umożliwia efektywne wykorzystanie ogromnych zbiorów danych. Dzięki Twojej pracy analitycy danych mogą tworzyć wartościowe analizy i wspierać strategiczne decyzje biznesowe.
Codzienność inżyniera danych to projektowanie, budowa i optymalizacja systemów do przechowywania i przetwarzania danych. Pracujesz nad architekturą hurtowni danych, potoków danych (data pipelines) oraz systemów przetwarzania danych w czasie rzeczywistym. Zapewniasz niezawodne działanie tych systemów, monitorujesz ich wydajność i reagujesz na problemy. Współpracujesz z analitykami danych, naukowcami danych i innymi zespołami, aby zrozumieć ich potrzeby i dostarczyć im odpowiednie narzędzia i dane.
- • Projektowanie i implementacja architektur hurtowni danych (data warehouses) i jezior danych (data lakes).
- • Tworzenie i utrzymywanie potoków danych (data pipelines) do pobierania, transformacji i ładowania danych (ETL/ELT).
- • Optymalizacja wydajności zapytań i procesów przetwarzania danych.
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.
Odkryj więcej
Znajdź swoją ścieżkę kariery i poznaj naukę stojącą za naszymi rekomendacjami.
Czyinżynier danychpasuje 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 wymagająceMyślenie analityczne?
Czy lubisz zadania wymagająceOsiągnięcie?
Czy lubisz zadania wymagająceUznanie?
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.
Jakinżynier danychmoże 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.
Jakinżynier danychmoże 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.
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
- przeprowadzać redukcję wymiarowości
- opracowywać aplikacje przetwarzania danych
- zarządzać architekturą ICT dla danych
Zadania najbardziej narażone na automatyzację
- przetwarzać dane
- zarządzać danymi badawczymi
- stosować techniki przetwarzania danych
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 fizyczną, robotykę i zmianę zadań kierowaną czujnikami
Narażenie na automatyzację przepływu pracy, oprogramowanie wspomagające decyzje i digitalizację procesów
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 jakoinżynier danych
09 09:00 · Rano opracowywać aplikacje przetwarzania danych
10 10:30 · Środek poranka opracowywać procesy przetwarzania danych
12 12:00 · Południe projektować bazy danych w chmurze
14 14:00 · Popołudnie wdrażać koncepcję hurtowni danych
15 15:30 · Późne popołudnie zarządzać architekturą ICT dla danych
17 17:00 · Podsumowanie zarządzać danymi
Kolejność zadań ma charakter poglądowy. Poszczególne dni są różne.
-
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.
- analityka danych
- informatyka
- statystyka
-
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.
-
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.
-
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.
-
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.
-
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.
Umiejętności DNA
Cechy osobowości zawodowej i wartości definiujące tę rolę
Sprawdź, czy ta rola pasuje do Twojego DNA kariery
Weź udział w bezpłatnej ocenie DNA kariery, aby zobaczyć, jakinżynier danychpokrywa się z Twoimi zainteresowaniami, stylem pracy i przyszłą ścieżką. W mniej niż 10 minut otrzymasz spersonalizowany sygnał dopasowania i plan dalszych działań.
Zeskanuj, aby kontynuować na urządzeniu mobilnymŚcieżki rozwoju i podobne role
Poznaj typowe ścieżki kariery, powiązane umiejętności i podobne role, aby zaplanować swój kolejny krok.
Gdzie pasujeinżynier danych?
Wyniki podobieństwa oparte na pokrywaniu się umiejętności z danych ESCO.
analityk danych
16% podobieństwospecjalista ds. wprowadzania danych
13% podobieństwoinspektor ds. danych
11% podobieństwoprojektant internetu rzeczy
11% podobieństwokierownik ds. zarządzania wiedzą i informacją w zakresie technologii informacyjno-telekomunikacyjnych
11% podobieństwospecjalista ds. zarządzania danymi
11% podobieństwoCzęsto 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 — czy w Europie występuje niedobór?
- Tak. W wydaniu ELA/EURES z 2025 r. niedobór zgłoszono w 10 z 14 krajów europejskich, które oceniły tę grupę zawodową: Austria, Belgia, Bułgaria, Cypr i 6 więcej. Austria zgłasza go od 3 lat z rzędu. Oceny te publikuje się dla grup zawodowych, a nie dla pojedynczych nazw stanowisk.
- 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.