Dátový špecialista/dátová špecialistka
Snímka
Dátoví špecialisti hľadajú a interpretujú veľké zdroje dát, spravujú veľké množstvá dát, zlučujú zdroje dát, zabezpečujú konzistentnosť dátových súborov a vytvárajú vizualizácie, ktoré majú pomôcť chápať dáta. Vytvárajú matematické modely, pričom využívajú dáta, prezentujú a oznamujú poznatky a zistenia súvisiace s dátami odborníkom a vedeckým pracovníkom vo svojom tíme a v prípade potreby aj laickej verejnosti a odporúčajú spôsoby uplatňovania týchto dát.
Práca dátového špecialistu/dátovej špecialistky je zameraná na hľadanie, interpretáciu a správu rozsiahlych dátových zdrojov. Denné aktivity zahŕňajú analýzu dát, vytváranie matematických modelov, vizualizáciu dát a prezentáciu zistení. Vašou úlohou bude zabezpečiť konzistenciu dátových súborov a prekladať komplexné dáta do zrozumiteľných informácií pre rôznych používateľov, od odborníkov po laickú verejnosť.
- • Hľadanie a interpretácia rozsiahlych dátových zdrojov.
- • Spravovanie a zlučovanie dátových súborov, zabezpečenie ich konzistencie.
- • Vytváranie vizualizácií a matematických modelov na základe dát.
Kde je toto povolanie žiadané
Nahlásený nedostatok a prebytok pracovných síl, podľa roku. Zverejňuje sa pre skupiny povolaní, nie pre jednotlivé pracovné pozície.
Sýtejšia farba: hlásené rovnako viac rokov po sebe.
Čísla sa týkajú skupiny Špecialisti v oblasti informačných a komunikačných technológií — 75 povolaní vrátane tohto.
Nedostatok: Austria, Belgium, Bulgaria, Cyprus a ďalších 6.
Najdlhšie trvajúci nedostatok: Austria, 3 roky.
Vyberte územie na mape a zobrazia sa jeho čísla.
O tomto zdroji›
Zdroj: ELA/EURES, nedostatok a prebytok pracovných síl. Údaje sa zverejňujú na úrovni skupiny povolaní a pokrývajú Európu. Vydania sa líšia usporiadaním prílohy aj rozsahom krajín, takže rozdiel medzi rokmi neznamená vždy, že sa trh práce zmenil. Krajiny v sivej neboli nahlásené, čo nie je to isté ako byť v rovnováhe.
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.
Preskúmať viac
Nájdite svoju kariérnu cestu a spoznajte vedu za našimi odporúčaniami.
Hodí sa vám dátový špecialista/dátová špecialistka?
Odpovedzte na tri rýchle otázky. Toto nie je úplné hodnotenie – je to ukážka, ktorá vám pomôže rozhodnúť sa, či chcete porovnať svoj profil.
Máte radi úlohy, ktoré vyžadujú Analytické myslenie?
Máte radi úlohy, ktoré vyžadujú Integrita?
Máte radi úlohy, ktoré vyžadujú Uznanie?
Budúce vyhliadky pre dátový špecialista/dátová špecialistka
The outlook for dátový špecialista/dátová špecialistka reflects a balanced mix of automation exposure and durable, human-led work.
Ako sa tieto skóre počítajú?
Index odolnosti (0–100) odhaduje, ako štrukturálne je táto profesia chránená pred automatizáciou a narušeniami AI, na základe analýzy na úrovni úloh. Vyššie skóre znamená viac úloh vyžadujúcich ľudský úsudok. Expozícia AI ukazuje odhadované percento pracovných hodín, ktoré by mohli ovplyvniť súčasné schopnosti AI. Sú to štrukturálne ukazovatele odvodené z modelu, nie predpovede individuálnej istoty zamestnania.
Ako by sa mohlo zmeniť dátový špecialista/dátová špecialistka s rastúcim využívaním AI?
Niekoľko oblastí úloh sa môže posunúť smerom k pracovným postupom s podporou AI, takže rekvalifikácia sa stáva dôležitejšou.
Ilustračný scenár založený na automatizovateľnosti úloh — nie predpoveď. Hodnoty sa zaokrúhľujú, čím ďalej do budúcnosti sa pozeráte.
Niekoľko oblastí úloh sa môže posunúť smerom k pracovným postupom s podporou AI, takže rekvalifikácia sa stáva dôležitejšou.
Ilustračný scenár založený na automatizovateľnosti úloh — nie predpoveď. Hodnoty sa zaokrúhľujú, čím ďalej do budúcnosti sa pozeráte.
Ako môže AI zmeniť túto úlohu
Deterministická interpretácia súčasných rolových signálov založená na modeli – nie je zárukou nahradenia.
Čo ešte závisí od ľudí
- pôsobiť profesionálne vo výskume a v profesionálnom prostredí
- hodnotiť výskumné činnosti
- spravovať práva duševného vlastníctva
Kde sa AI môže stať druhým pilotom
- spravovať verejne prístupné publikácie
- preukázať odborné znalosti vo vednom odbore
- spravovať vyhľadateľné, prístupné, interoperabilné a opätovne použiteľné údaje
Úlohy, ktoré sú najviac vystavené automatizácii
- narábať so vzorkami údajov
- zbierať údaje IKT
- uplatňovať syntézu pri informáciách
Životné funkcie a AI vektory
vektory expozície AI
0-100%Expozícia AI-podporovanej analýze, rozpoznávaniu vzorov a úlohám prediktívneho modelovania
Expozícia generovaniu obsahu, kreatívnemu zlepšovaniu a nástrojom veľkých jazykových modelov
Expozícia automatizácii pracovného toku, softvéru na podporu rozhodovania a digitalizácii procesov
Expozícia fyzickej automatizácii, robotike a posunutiu úloh riadenému senzormi
Technické podrobnosti
NexFuture v3.0 odhaduje expozíciu automatizácii priamo zo základných skupín zručností ESCO, vážených podľa objemu zručností a kalibrovaných podľa expertných kotiev. Skóre sú pravdepodobnostné odhady, nie záruky. Úplné podrobnosti nájdete v metodickom dokumente NexFuture.
Meria vystavenie automatizácii. Nemeria mzdu, dopyt ani počet pracovných miest vo vašom okolí.
Čo ľudia v tejto úlohe zvyčajne robia
Digitálna technológia
Typický deň ako dátový špecialista/dátová špecialistka
09 09:00 · ráno tvoriť odporúčacie systémy
10 10:30 · Poludnie vyvinúť aplikácie na spracovanie údajov
12 12:00 · Poludnie navrhnúť schému databázy
14 14:00 · poobede normalizovať údaje
15 15:30 · Neskoro popoludní riadiť systémy zberu dát
17 17:00 · Zábal spravovať práva duševného vlastníctva
Poradie úloh je ilustračné. Jednotlivé dni sa líšia.
Čo potrebujete na túto prácu
Zručnosti, znalosti a nástroje, ktoré táto rola vyžaduje — a vlastnosti a odmeny, ktoré s ňou súvisia.
-
spravovať vyhľadateľné, prístupné, interoperabilné a opätovne použiteľné údaje
Vyrábať, opísať, skladovať, uchovávať a (opakovane) používať vedecké údaje založené na zásadách FAIR (vyhľadateľné, prístupné, interoperabilné a opätovne použiteľné údaje), prostredníctvom ktorých sa údaje stávajú také otvorené, ako je len možné a také uzavreté, ako je potrebné.
-
realizovať vedecký výskum
Zapájať sa do koncepcie alebo vytvárania nových znalostí prostredníctvom formulácie výskumných otázok, výskumu, zlepšovania alebo vývoja konceptov, teórií, modelov, techník, prístrojov, softvéru alebo operatívnych metód a používaním vedeckých metód a techník.
-
uplatňovať etiku výskumu a zásady vedeckej integrity vo výskumných činnostiach
Uplatňovať základné etické zásady a právne predpisy pri vedeckom výskume vrátane otázok vedeckej integrity Uskutočniť, posúdiť alebo nahlásiť výskum s cieľom predchádzať podvodom, akým je výmysel, falšovanie a plagiátorstvo.
-
podporovať otvorené inovácie vo výskume
Podporovať prípady integrovanej spolupráce, v rámci ktorej rôzne zainteresované strany spoluvytvárajú inovácie na základe spoločných hodnôt.
-
začleniť rodový rozmer do výskumu
V celom procese výskumu zohľadniť biologické charakteristiky a vyvíjajúce sa sociálne a kultúrne osobitosti žien a mužov (rod).
- vykonávať výskum v rôznych vedných odboroch
-
podporovať zapojenie verejnosti do výskumu
Zapájať verejnosť do navrhovania, vykonávania a šírenia výskumu.
-
normalizovať údaje
Zredukovanie údajov na presnú základnú formu (bežné formy) s cieľom dosiahnuť také výsledky, ako je minimalizácia závislosti, odstránenie redundancie, zvýšenie konzistentnosti.
-
používať techniky spracovania údajov
Zhromažďovať, spracúvať a analyzovať príslušné údaje a informácie, riadne uchovávať a aktualizovať údaje a vyjadrovať čísla a údaje pomocou grafov a štatistických diagramov.
-
zaviesť spracovanie údajov
Využívať nástroje IKT na uplatňovanie matematických, algoritmických procesov alebo iných procesov manipulácie s údajmi s cieľom vytvoriť informácie.
-
používať databázy
Používať softvérové nástroje na riadenie a organizovanie údajov v štruktúrovanom prostredí, ktoré pozostáva z atribútov, tabuliek a vzťahov s cieľom vyhľadávať a upravovať uložené údaje.
- vykonať čistenie údajov
-
realizovať procesy dátovej kvality
Používať techniky analýzy kvality, validácie a overovania údajov na kontrolu kvality údajov.
-
vypracovávať vedecké alebo akademické články a technickú dokumentáciu
Vypracovávať a upravovať vedecké, akademické alebo technické texty týkajúce sa rôznych tém.
- šíriť výsledky vo vedeckej komunite
- publikovať výsledky akademického výskumu
-
písať vedecké publikácie
Prezentovať hypotézu, zistenia a závery svojho vedeckého výskumu vo svojej oblasti odbornosti v odbornej publikácii.
- vyvíjať softvér s otvoreným zdrojovým kódom
-
tvoriť odporúčacie systémy
Vytváranie odporúčacích systémov založených na rozsiahlych údajových súboroch, ktoré používajú programovacie jazyky alebo počítačové nástroje, s cieľom vytvoriť podtriedu systému filtrovania informácií, ktorej cieľom je predpovedať umiestnenie alebo uprednostňovať používateľov.
- vyvinúť aplikácie na spracovanie údajov
-
narábať so vzorkami údajov
Zhromažďovať a vyberať súbor údajov od obyvateľstva prostredníctvom štatistického alebo iného vymedzeného postupu.
-
zbierať údaje IKT
Zhromaždiť údaje navrhovaním a uplatňovaním metód vyhľadávania a odberu vzoriek.
-
uplatňovať syntézu pri informáciách
Kriticky čítať, vykladať a zhrnúť nové a komplexné informácie z rôznych zdrojov.
- spravovať výskumné údaje
- riadiť systémy zberu dát
-
poskytnúť vizuálnu prezentáciu údajov
Vytvárať vizuálnu prezentáciu údajov, ako sú grafy alebo diagramy, na uľahčenie porozumenia.
-
informovať o vedeckých zisteniach
Informovať širokú verejnosť o nedávnych zisteniach a zdieľať nadšenie pre vedu, zvýšiť povedomie verejnosti o vede, jej uznávanie a chápanie, podporovať využívanie vedeckých výsledkov pri tvorbe verejnej mienky.
- vyložiť aktuálne údaje
- pôsobiť profesionálne vo výskume a v profesionálnom prostredí
- hovoriť rôznymi jazykmi
analytické spracovanie online
Online nástroje, ktoré analyzujú, agregujú a predkladajú viacrozmerné údaje umožňujúce používateľom interaktívne a selektívne extrahovať a zobrazovať údaje z konkrétnych hľadísk.
dátové modely
Techniky a existujúce systémy používané na štruktúrovanie údajových prvkov a zobrazovanie vzťahov medzi nimi, ako aj metódy výkladu štruktúr a vzťahov údajov.
dopytovací jazyk RDF
Dopytovacie jazyky, ako je SPARQL, ktoré sa používajú na vyhľadávanie údajov uložených vo formáte RDF a narábanie s nimi.
dopytovacie jazyky
Oblasť štandardných počítačových jazykov na vyhľadávanie informácií z databázy a dokumentov obsahujúcich potrebné informácie.
hĺbková analýza údajov
Metódy umelej inteligencie, strojového učenia, štatistiky a databáz, ktoré sa používajú na získavanie obsahu z množín údajov.
kategorizácia informácií
Proces klasifikácie informácií do kategórií a preukázanie vzťahov medzi údajmi na jasne vymedzené účely.
techniky štatistického modelovania
Prístupy k využívaniu štatistickej analýzy pri súbore údajov v rámci dátovej vedy. Cieľom je vypracovať reálne predpoklady prostredníctvom štatistických modelov a výslovných predpokladov.
- techniky vizuálnej prezentácie
získanie informácií
Techniky a metódy používané na odvodzovanie a získanie informácií z neštruktúrovaných alebo pološtruktúrovaných digitálnych dokumentov a zdrojov.
- dátová etika
- dátová veda
- dátové inžinierstvo
Zistite, či táto rola vyhovuje vašej kariérnej DNA
Urobte si bezplatný test Career DNA a zistite, ako je dátový špecialista/dátová špecialistka v súlade s vašimi záujmami, pracovným štýlom a budúcou cestou. Za menej ako 10 minút získate prispôsobený fit signál a plán, čo robiť ďalej.
Naskenujte a pokračujte v mobileDátový špecialista: ako sa kvalifikovať a kde študovať
Čo je zvyčajne potrebné na získanie kvalifikácie: úroveň vzdelania, kde ide o regulované povolanie a kde študovať.
Bakalársky stupeň
Skutočné programy vedúce k tejto okupácii podľa krajín.
Cesty rastu a podobné roly
Preskúmajte typické cesty kariérneho postupu, súvisiace zručnosti a podobné roly a naplánujte si ďalší prechod.
Kam sa zmestí dátový špecialista/dátová špecialistka?
Skóre podobnosti založené na prekrývaní zručností z údajov ESCO.
Často kladené otázky
- Aký typ zručností je pre dátového špecialistu/dátovú špecialistku najdôležitejší?
- Okrem analytických schopností a zručností v oblasti matematického modelovania sú kľúčové aj zručnosti v práci s dátovými nástrojmi (napr. SQL, Python, R) a schopnosť vizualizovať dáta pomocou nástrojov ako Tableau alebo Power BI. Dôležitá je aj komunikačná zručnosť na prekladanie technických zistení do zrozumiteľnej formy.
- Je potrebné mať špeciálne vzdelanie pre túto pozíciu?
- Zvyčajne sa vyžaduje vysokoškolské vzdelanie v oblasti informatiky, matematiky, štatistiky alebo príbuzných odboroch. Dôležité sú aj praktické skúsenosti s analýzou dát a používaním dátových nástrojov. Niektoré spoločnosti môžu uprednostňovať špecializované kurzy alebo certifikácie.
- Aké sú možnosti kariérneho postupu pre dátového špecialistu/dátovú špecialistku?
- S postupom času a získaním skúseností sa môžete venovať strategickejšiemu riadeniu dát, stať sa dátovým analytikom, dátovým architektom alebo viesť tím dátových špecialistov. Možnosti postupu závisia od vašich záujmov a zamerania.
- Dátový Špecialista/Dátová Špecialistka — koľko sa za to platí v Spojených štátoch?
- 112 590 dolárov ročne v mediáne, k 2025-05. Mediány jednotlivých štátov sa pohybujú od 69 490 do 163 350 dolárov. Zdroj: US Bureau of Labor Statistics. Údaj sa týka Spojených štátov a nie je projekciou pre Európu.
Zdroje: ESCO O*NET ELA/EURES Cedefop BLS Údaje aktualizované 20. septembra 2026 O našich údajoch