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.
Čísla sa týkajú skupiny Špecialisti v oblasti informačných a komunikačných technológií — 75 povolaní vrátane tohto.
Nedostatok: Belgicko, Bulharsko, Cyprus, Holandsko a ďalších 6.
Najdlhšie trvajúci nedostatok: Rakúsko, 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.
Čo tieto slová znamenajú
Štyri veci, ktoré táto časť uvádza
- Nahlásený dopyt
- Nahlásený dopyt vyjadruje, či zamestnávatelia uvádzajú potrebu ľudí na toto pracovné miesto — ide o posúdenie zverejnené národným orgánom alebo orgánom EÚ, nie o počet.
- Ktorým smerom smeruje
- Ktorým smerom smeruje zamestnanosť v tomto povolaní v nasledujúcich rokoch podľa oficiálnej prognózy.
- Voľné miesta
- Voľné miesta približne vyjadrujú, koľko pracovných príležitostí vzniká v dôsledku rastu a odchodov ľudí z tohto povolania.
- Obvyklá odmena
- Obvyklá odmena ľudí v tomto povolaní, ak ju zdroj zverejňuje. Prázdne pole neznamená, že práca nie je platená; znamená, že ju pre dané miesto nikto nezverejňuje.
Ukazovateľ sa vynechá, ak ho pre dané miesto nikto nezverejňuje, namiesto toho, aby sa zobrazil ako nula.
Ktorým smerom sa trh prikláňa vo vašom prípade
- Vo váš prospech
- Voľných miest je viac než uchádzačov — zamestnávatelia o kandidátov súťažia.
- Vyrovnané
- Voľné miesta a uchádzači sú zhruba v rovnováhe.
- Konkurenčné
- Uchádzačov je viac než voľných miest — počítajte s konkurenciou.
- Rozporuplné údaje
- Zdroje sa nezhodujú, alebo v tej istej skupine povolaní je niekde nedostatok a inde prebytok.
Každý zdroj vedie k jednému zo štyroch označení, takže sa treba naučiť jednu spoločnú sústavu pojmov. Líšia sa však podklady, z ktorých vychádzajú; tie sú uvedené pod každým hodnotením — ide o vypočítaný pomer voľných miest k uchádzačom o zamestnanie alebo o posúdenie zverejnené národným orgánom.
Ako sa toto povolanie porovnáva s ostatnými povolaniami v tej istej krajine
- Silný
- Medzi najsilnejšími v krajine that country
- Dobrý
- Silnejšie než väčšina povolaní v krajine that country
- Zmiešaný
- Zhruba obvyklé pre krajinu that country
- Slabý
- Slabšie než väčšina povolaní v krajine that country
Ide o poradie v rámci jednej krajiny, nie o skóre, ktoré možno prenášať cez hranice — registre používané v dvoch krajinách evidujú odlišné skupiny ľudí, takže rovnaké číslo má v každej z nich iný význam. Preto môže byť povolanie medzi najsilnejšími v krajine a napriek tomu sa zobraziť ako Konkurenčné: v celkovo preplnenom trhu je na čele.
Odkiaľ tieto údaje pochádzajú
Každý údaj zverejňuje národný štatistický úrad, verejná služba zamestnanosti alebo orgán EÚ a na každej karte je uvedený jeho zdroj aj obdobie, ktoré pokrýva. V niektorých miestach sa údaje zhromažďujú mesačne, v iných sa hodnotia raz alebo dvakrát ročne, takže dve miesta na tej istej mape môžu opisovať odlišné okamihy — dátum je vždy uvedený.
Nič z toho nepredpovedá šance konkrétneho človeka. Opisuje to trh.
Nahlásený dopyt · Obvyklá odmena · Ktorým smerom smeruje (Slovensko, Česko, Rakúsko, Nemecko, Maďarsko, Poľsko)
| Nahlásený dopyt | Obvyklá odmena | Ktorým smerom smeruje | |
|---|---|---|---|
| Slovensko | Nahlásený prebytok ELA/EURES 2024 * | — | +52,1% 2023–2035 · Cedefop 2026 * |
| Česko | Nahlásený nedostatok ELA/EURES 2025 * | — | +43,1% 2023–2035 · Cedefop 2026 * |
| Rakúsko | Nahlásený nedostatok ELA/EURES 2025 * | — | +48,8% 2023–2035 · Cedefop 2026 * |
| Nemecko | Nahlásený nedostatok ELA/EURES 2024 * | — | +15,6% 2023–2035 · Cedefop 2026 * |
| Maďarsko | Nenahlásené | — | +37,3% 2023–2035 · Cedefop 2026 * |
| Poľsko | Nenahlásené | — | +53,4% 2023–2035 · Cedefop 2026 * |
* Zverejňuje sa pre skupiny povolaní, nie pre jednotlivé pracovné pozície.
Poskytujete kariérne poradenstvo študentom, klientom alebo zamestnancom? Využite tieto údaje o profesii vo svojej organizácii.
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.
Odhad založený na modeli. Použite ho ako plánovací signál, nie ako záruku.
Porovnajte to so svojím profilom
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
Dátový 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
2 030 študijných programov v 30 krajinách učí základné zručnosti potrebné pre toto povolanie. Navyše 446 krátkych kurzov, z ktorých každý rozvíja jednu zručnosť.
Niekoľko príkladov vyučovaných v jazyku tejto stránky:
Zobrazené: 3 z 2 476.
Zdroje
- 1. Source: Portál vysokých škôl, Ministry of Education, Research, Development and Youth of the Slovak Republic (portalvs.sk).
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.
Pre organizácie
Údaje na tejto stránke, ktoré môžete využiť pre svojich študentov, klientov a zamestnancov.
Často kladené otázky
Aký typ zručností je pre dátového špecialistu/dátovú špecialistku najdôležitejší?
Je potrebné mať špeciálne vzdelanie pre túto pozíciu?
Aké sú možnosti kariérneho postupu pre dátového špecialistu/dátovú špecialistku?
Dátový Špecialista/Dátová Špecialistka — koľko sa za to platí v Spojených štátoch?
Zdroje: ESCO O*NET ELA/EURES Cedefop BLS Údaje aktualizované 3. októbra 2026 O našich údajoch