Profil zawodowy

Specjalista ds. inteligentnej analizy danych

Kluczowe fakty

Specjaliści ds. inteligentnej analizy danych zdobywają wiedzę na temat branży i przebiegających w niej innowacyjnych procesów i z uzyskanej perspektywy analizują działalność przedsiębiorstwa w celu jej udoskonalenia. Ich analiza skupia się na procesach łańcucha dostaw, magazynach, przechowywaniu i sprzedaży, żeby ułatwić komunikację i poprawę dochodów.

Rynek pracy
Niedobór w kraju Holandia i 4 kraje
ELA/EURES 2025
Przemysł
Zarządzanie i przedsiębiorczość
Edukacja
Licencjat lub równoważny
28%
Odporność Wynik · 2026 (Im wyżej, tym lepiej)
Licencjat lub równoważny 65% 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 ekonomicznych i zarządzania — 134 zawodów, w tym ten.

5 z 10 z niedoborem202529 z 31 rośnie7.2Mwakaty do 2035

Niedobór: Czechy, Hiszpania, Holandia, Malta i 1 więcej.

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
Zgłoszone zapotrzebowanie Typowe wynagrodzenie W którą stronę zmierza
Polska Nie zgłoszono — +39% 2023–2035 · Cedefop 2026 *
Niemcy Nie zgłoszono — +17,6% 2023–2035 · Cedefop 2026 *
Holandia Zgłoszony niedobór ELA/EURES 2025 * — +38% 2023–2035 · Cedefop 2026 *
Czechy Zgłoszony niedobór ELA/EURES 2025 * — +48,5% 2023–2035 · Cedefop 2026 *
Irlandia Nie zgłoszono — +28,4% 2023–2035 · Cedefop 2026 *
Norwegia Zgłoszony niedobór ELA/EURES 2023 * 843 120 NOK 2026K2 +12% 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.

NexFuture™

Perspektywy przyszłości dla specjalista ds. inteligentnej analizy danych

The outlook for specjalista ds. inteligentnej analizy 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.

Zagraj w przyszłość
Jak specjalista ds. inteligentnej analizy 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 10 lat (około 2036 roku) w wybranym scenariuszu „Oczekiwane”.
~25%
Odporność
Ryzyko automatyzacji
EXP~65%
Ludzka krawędź
MOAT~25%

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

2026
2032
2041
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.

28% Należący do człowieka

Co jeszcze zależy od ludzi

  • koordynować wysiłki na rzecz rozwoju przedsiębiorstwa
  • pośredniczyć w kontaktach z kadrą zarządzającą
  • doradzać w zakresie poprawy efektywności
Ludzka przewaga Aby pozostać z przodu w tej roli, skoncentruj się na doradztwo w zakresie zarządzania i polityki obowiązujące w przedsiębiorstwach. Te skoncentrowane na człowieku umiejętności są najtrudniejsze do replikacji dla AI w ciągu następnych 20 lat.
16% Asysta

Gdzie sztuczna inteligencja może zostać drugim pilotem

  • przeprowadzać analizę biznesową
  • interpretować informacje biznesowe
  • analizować środowisko ICT organizacji
65% Automatyzuj

Zadania najbardziej narażone na automatyzację

  • gromadzić informacje techniczne
  • przeprowadzać analizę danych
Szczegółowa analiza

Parametry życiowe i wektory AI

Wektory narażenia na sztuczną inteligencję

0-100%
Oprogramowanie kognitywne 16%

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

Sztuczna inteligencja / uczenie maszynowe 15%

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

Generatywna sztuczna inteligencja 9%

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

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

Zarządzanie i przedsiębiorczość

Dzień w życiu

Typowy dzień jako specjalista ds. inteligentnej analizy danych

09
09:00 · Rano
opracowywać strategie generowania zysków
Opracowywanie metod, za pomocą których przedsiębiorstwo wprowadza na rynek i sprzedaje produkt lub usługę w celu generowania dochodów.
10
10:30 · Środek poranka
analizować środowisko ICT organizacji
Badać zewnętrzne i wewnętrzne środowisko organizacji, identyfikując jej mocne i słabe strony, aby zapewnić podstawę dla strategii firmy i dalszego planowania.
12
12:00 · Południe
doradzać w zakresie poprawy efektywności
Analizować informacje i szczegóły dotyczące procesów i produktów, aby doradzić w sprawie możliwych ulepszeń wydajności, które mogłyby zostać wdrożone i oznaczałyby lepsze wykorzystanie zasobów.
14
14:00 · Popołudnie
dostarczać rozwiązania usprawniające pracę
Identyfikować podstawowe przyczyny problemów i przedstawiać propozycje skutecznych i długoterminowych rozwiązań.
15
15:30 · Późne popołudnie
gromadzić informacje techniczne
Stosować systematyczne metody badań i komunikować się z odpowiednimi podmiotami w celu znalezienia konkretnych informacji i oceny wyników badań w celu oszacowania ich znaczenia, powiązanych systemów technicznych i możliwości rozwoju.
17
17:00 · Podsumowanie
identyfikować niewykryte potrzeby organizacyjne
Wykorzystywać zebrane dane wejściowe i informacje z wywiadów z interesariuszami i analizować dokumenty organizacyjne, aby wykrywać niewidoczne potrzeby i ulepszenia, które wspierałyby rozwój organizacji. Identyfikować potrzeby organizacji w zakresie personelu, wyposażenia i usprawnienia działalności.

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
analiza operacji biznesowych
  • przeprowadzać analizę biznesową

    Oceniać stan przedsiębiorstwa samego w sobie oraz w odniesieniu do działalności komercyjnej, prowadzenie badań, umieszczanie danych w kontekście potrzeb biznesowych i określanie obszarów możliwości.

  • interpretować informacje biznesowe

    Otrzymywać i analizować różne informacje dotyczące zarządzania przedsiębiorstwem, aby wyciągać wnioski na temat projektów, strategii i rozwoju.

  • analizować środowisko ICT organizacji

    Badać zewnętrzne i wewnętrzne środowisko organizacji, identyfikując jej mocne i słabe strony, aby zapewnić podstawę dla strategii firmy i dalszego planowania.

  • podejmowanie decyzji opartych na danych

    Gromadzenie danych, takich jak kluczowe wskaźniki efektywności (KPI) dotyczące danego przedsiębiorstwa, i wykorzystywanie tych informacji do formułowania działań i strategii.

opracowywanie strategii i procedur operacyjnych
  • kierować się założeniami strategicznymi w codziennej pracy

    Refleksja nad strategicznym fundamentem działania firm, czyli ich misją, wizją i wartościami, aby zintegrować ten fundament z wykonywaniem obowiązków na danym stanowisku.

  • zarządzać wiedzą biznesową

    Konfigurować struktury i zasady dystrybucji, aby umożliwić lub poprawić wykorzystanie informacji, używając odpowiednich narzędzi do wyodrębniania, tworzenia i rozszerzania wiedzy biznesowej.

  • usprawniać procesy biznesowe

    Optymalizować szereg działań organizacji w celu osiągnięcia skuteczności. Analizować i dostosowywać istniejące operacje biznesowe w celu wyznaczania i osiągania nowych celów.

monitorowanie działalności operacyjnej
  • monitorować politykę przedsiębiorstwa

    Monitorować politykę firmy i proponować jej ulepszenia.

  • śledzić kluczowe wskaźniki skuteczności działania

    Identyfikować kwantyfikowalne miary, które firma lub branża stosuje do mierzenia lub porównywania wydajności pod względem osiągania swoich celów operacyjnych i strategicznych przy użyciu uprzednio ustalonych wskaźników wydajności.

  • zarządzać wskaźnikami projektu

    Gromadzić, raportować, analizować i tworzyć kluczowe wskaźniki dla projektu, który pomoże zmierzyć jego sukces.

umiejętności zarządzania
  • stosować zasady zarządzania zmianami

    Zarządzać rozwojem w organizacji, przewidując zmiany i podejmując decyzje zarządcze, aby zapewnić, że zaangażowani członkowie będą odczuwali nieprzyjemności w jak najmniejszym stopniu.

  • tworzyć w miejscu pracy atmosferę sprzyjającą ustawicznemu doskonaleniu zawodowemu

    Wykorzystywanie praktyk zarządzania, takich jak ciągłe doskonalenie, konserwacja profilaktyczna. Zwracanie uwagi na kwestie dotyczące rozwiązywania problemów i pracy zespołowej. Umożliwiać zespołom identyfikację możliwości ciągłego doskonalenia, a następnie kierować procesem w celu poprawy wyników.

opracowywanie planów finansowych, biznesowych i marketingowych
  • opracowywać strategie generowania zysków

    Opracowywanie metod, za pomocą których przedsiębiorstwo wprowadza na rynek i sprzedaje produkt lub usługę w celu generowania dochodów.

  • opracowywać strategie przedsiębiorstwa

    Przewidywać, planować i opracowywać strategie dla przedsiębiorstw i organizacji mające na celu osiągnięcie różnych celów, takich jak ustanowienie nowych rynków, modernizacja sprzętu i maszyn firmy, wdrażanie strategii cenowych itp.

współpraca i nawiązywanie kontaktów
  • koordynować wysiłki na rzecz rozwoju przedsiębiorstwa

    Synchronizować wysiłki, plany, strategie i działania prowadzone w departamentach przedsiębiorstw na rzecz wzrostu gospodarczego i jego obrotów. Utrzymywać rozwój działalności gospodarczej jako ostatecznego wyniku wszelkich wysiłków przedsiębiorstwa.

  • pośredniczyć w kontaktach z kadrą zarządzającą

    Pośredniczyć w kontaktach z kadrą zarządzającą z innych działów, zapewniając skuteczną obsługę i komunikację, tj. sprzedaż, planowanie, zakupy, handel, dystrybucję i kwestie techniczne.

gromadzenie informacji ze źródeł fizycznych lub elektronicznych
  • gromadzić informacje techniczne

    Stosować systematyczne metody badań i komunikować się z odpowiednimi podmiotami w celu znalezienia konkretnych informacji i oceny wyników badań w celu oszacowania ich znaczenia, powiązanych systemów technicznych i możliwości rozwoju.

zarządzanie danymi cyfrowymi, ich gromadzenie i przechowywanie
  • 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.

monitorowanie i ocena wyników osób
  • identyfikować niewykryte potrzeby organizacyjne

    Wykorzystywać zebrane dane wejściowe i informacje z wywiadów z interesariuszami i analizować dokumenty organizacyjne, aby wykrywać niewidoczne potrzeby i ulepszenia, które wspierałyby rozwój organizacji. Identyfikować potrzeby organizacji w zakresie personelu, wyposażenia i usprawnienia działalności.

udzielanie porad w kwestiach biznesowych lub operacyjnych
  • doradzać w zakresie poprawy efektywności

    Analizować informacje i szczegóły dotyczące procesów i produktów, aby doradzić w sprawie możliwych ulepszeń wydajności, które mogłyby zostać wdrożone i oznaczałyby lepsze wykorzystanie zasobów.

Obszary wiedzy & Oprogramowanie i technologie
Obszary wiedzy
  • doradztwo w zakresie zarządzania

    Proces udzielania płatnych porad w celu poprawy wyników przedsiębiorstw i pobudzania ich rozwoju.

  • polityki obowiązujące w przedsiębiorstwach

    Zbiór reguł rządzących działalnością firmy.

  • społeczna odpowiedzialność przedsiębiorstw

    Planowanie procesów biznesowych lub zarządzanie nimi w sposób odpowiedzialny i etyczny, biorąc pod uwagę, że odpowiedzialność gospodarcza wobec akcjonariuszy/udziałowców jest równie ważna jak odpowiedzialność wobec podmiotów działających na rzecz ochrony środowiska i społeczeństwa.

  • strategie organizacyjne

    Strategie mające na celu osiągnięcie celów dotyczących rozwoju i utrzymania organizacji.

  • analityka biznesowa

    Dyscypliny i technologie rozwiązywania problemów przedsiębiorstw dzięki stosowaniu metod ilościowych, takich jak analiza danych i modele statystyczne.

  • eksploracja danych

    Metody sztucznej inteligencji, uczenia maszynowego, statystyki i baz danych wykorzystywanych do uzyskiwania treści ze zbioru danych.

Umiejętności międzysektorowe
  • analiza biznesowa
  • badania operacyjne
  • oprogramowanie systemowe do analizy statystycznej
  • planowanie strategiczne
  • statystyka
  • zasady zarządzania w biznesie
Oprogramowanie i technologie
Structured query language SQLFacebookSASPythonRMicrosoft SQL ServerThe MathWorks MATLABIBM SPSS StatisticsSalesforce softwareMicrosoft Visual BasicOracle DatabaseOracle Primavera Enterprise Project Portfolio ManagementExtensible markup language XMLOracle PeopleSoftC++Hypertext markup language HTMLTableauOracle JavaESRI ArcGIS softwareJavaScriptTeradata DatabaseGoogle AnalyticsCAtlassian JIRAPerlMicrosoft Visual Basic for Applications VBAMarketo Marketing AutomationPHPAmazon Web Services AWS softwareMicrosoft Azure softwareMySQLC#Eclipse IDEAtlassian ConfluenceMicrosoft Active Server Pages ASPApache HadoopMicrosoft Visual StudioGitSplunk EnterpriseMEDITECH software
Kluczowe cechy, których potrzebujesz
Myślenie analityczne Uznanie Integralność Osiągnięcie Różnorodność Innowacja Osiągnięcie/Wysiłek Dostosowanie/Giętkość Niezawodność Niezależność Współpraca Samokontrola Tolerancja stresu Przywództwo Troska o innych Orientacja społeczna
Kluczowe nagrody, których możesz się spodziewać
OsiągnięcieWarunki pracyUznanieRelacjeWsparcieNiezależność
Jak się zakwalifikować

Specjalista ds. inteligentnej analizy 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

1398 programów kształcenia w 29 krajach uczy podstawowych umiejętności niezbędnych w tym zawodzie. Ponadto 589 krótkich kursów, z których każdy rozwija jedną umiejętność.

Kilka przykładów programów nauczanych w języku tej strony:

Stopień

Data Science w biznesie

Politechnika Poznańska · Polska

Stopień

Business Intelligence w gospodarce

Uniwersytet Szczeciński · Polska

Stopień

Podatki w biznesie - procesy i technologie

Uniwersytet Warszawski · Polska

Stopień

Strategiczne doradztwo organizacyjne

Uniwersytet Ekonomiczny w Krakowie · Polska

Stopień

Cyfryzacja i zarządzanie danymi w biznesie

Uniwersytet Łódzki · Polska

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 specjalista ds. inteligentnej analizy danych?

Ta rola
specjalista ds. inteligentnej analizy danych Ta rola

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

Często zadawane pytania

Jakie umiejętności techniczne są niezbędne dla specjalisty ds. inteligentnej analizy danych?
Konieczna jest biegła znajomość narzędzi do analizy danych, takich jak SQL, Python (z bibliotekami jak Pandas, NumPy, Scikit-learn) lub R. Pożądana jest również wiedza z zakresu baz danych, statystyki i uczenia maszynowego. Umiejętność wizualizacji danych za pomocą narzędzi takich jak Tableau czy Power BI jest również bardzo ceniona.
Czy praca specjalisty ds. inteligentnej analizy danych wymaga dużego doświadczenia w konkretnej branży?
Choć znajomość branży jest bardzo pomocna, nie jest to zawsze konieczność. Ważniejsze jest zrozumienie procesów biznesowych i umiejętność adaptacji do różnych środowisk. Możliwość szybkiego uczenia się i zdobywania wiedzy o branży jest kluczowa.
Jakie cechy charakteru pomogą mi w pracy jako specjalista ds. inteligentnej analizy danych?
Kluczowe są umiejętność analitycznego myślenia, rozwiązywania problemów, komunikacji (zarówno pisemnej, jak i ustnej) oraz umiejętność pracy w zespole. Ważna jest również ciekawość, chęć ciągłego uczenia się i otwartość na nowe technologie.
Specjalista Ds. Inteligentnej Analizy 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 19 października 2026 O naszych danych