Poklicni profil

Sodelavec/sodelavka za statistične izračune in prikaze

Ključna dejstva

Sodelavci za statistične izračune in prikaze zbirajo podatke in uporabljajo statistične formule za izvajanje statističnih študij in pripravo poročil. Pripravljajo grafe, grafikone in ankete.

Trg dela
Več kandidatov kot delovnih mest v državi Češka in še 6 držav
ELA/EURES 2025
Industrija
Digitalna tehnologija
izobraževanje
Kratki terciarni program
15%
Odpornost Rezultat · 2026 (Višje je boljše)
Kratki terciarni program 81% Izpostavljenost AI · 2026
Trg dela

Kje je ta poklic iskan

Sporočena pomanjkanja in presežki delovne sile, po letih. Objavljeno za poklicne skupine, ne za posamezne nazive delovnih mest.

Številke zajemajo Strokovni sodelavci/strokovne sodelavke za poslovanje in upravljanje — 200 poklicev, vključno s tem.

3 od 8 s pomanjkanjem202521 od 32 raste4.2Mprosta mesta do 2035

Pomanjkanje: Italija, Nemčija, Nizozemska.

Najdlje trajajoče pomanjkanje: Nizozemska, 4 leta.

Izberite območje na zemljevidu za prikaz njegovih podatkov.

O tem viru›

Vir: ELA/EURES, pomanjkanja in presežki delovne sile. Podatki so objavljeni na ravni poklicne skupine in zajemajo Evropo. Izdaje se razlikujejo po zasnovi priloge in po zajetih državah, zato razlika med leti ne pomeni vedno, da se je trg dela spremenil. Sive države niso bile sporočene, kar ni isto kot uravnoteženost.

Kaj pomenijo te besede

Štiri stvari, o katerih poroča ta razdelek

Sporočeno povpraševanje
Sporočeno povpraševanje pove, ali delodajalci sporočajo, da potrebujejo ljudi za ta poklic — gre za presojo, ki jo objavi nacionalni organ ali organ EU, ne za število ljudi.
Kam gre
Kam gre pove, v katero smer naj bi se zaposlovanje v tem poklicu v prihodnjih letih gibalo, na podlagi uradne napovedi.
Prosta delovna mesta
Prosta delovna mesta približno pokažejo, koliko delovnih mest nastane zaradi rasti in zaradi ljudi, ki zapustijo ta poklic.
Običajno plačilo
Običajno plačilo pove, koliko ljudje v tem poklicu običajno zaslužijo tam, kjer vir ta podatek objavlja. Prazno polje ne pomeni, da delo ni plačano, temveč da tega podatka za ta kraj nihče ne objavlja.

Merilo se izpusti, kadar ga za ta kraj nihče ne objavlja, namesto da bi bilo prikazano kot nič.

V katero smer se trg nagiba za vas

V vašo korist
Prostih mest je več kot iskalcev — delodajalci tekmujejo za kandidate.
Uravnoteženo
Prosta mesta in iskalci so približno izenačeni.
Konkurenčno
Iskalcev je več kot prostih mest — pričakujte konkurenco.
Nasprotujoči si podatki
Viri se ne ujemajo ali pa v isti poklicni skupini ponekod primanjkuje ljudi, drugod pa jih je preveč.

Vsak vir se razvrsti v eno od teh štirih možnosti, zato se lahko naučite enotnega izrazja. Razlikujejo se dokazi, na katerih temeljijo; ti so navedeni pod vsako oznako — izmerjeno razmerje med prostimi delovnimi mesti in iskalci zaposlitve ali ocena, ki jo objavi nacionalni organ.

Kako se ta poklic primerja z drugimi poklici v isti državi

Močno
Med najmočnejšimi v državi that country
Dobro
Močnejši od večine poklicev v državi that country
Mešano
Približno običajen za državo that country
Šibko
Šibkejši od večine poklicev v državi that country

To je uvrstitev znotraj ene države, ne ocena, ki bi jo lahko primerjali čez meje — registri, na katerih temelji, v dveh državah štejejo različne ljudi, zato ima isto število v vsaki državi drugačen pomen. Zato je lahko poklic med najmočnejšimi v državi in je še vedno prikazan kot Konkurenčno: v celoti gledano vodi na trgu, ki je zelo zasičen.

Od kod prihajajo ti podatki

Vsak podatek objavi nacionalni statistični urad, javna služba za zaposlovanje ali organ EU, vsaka kartica pa navede vir in obdobje, ki ga zajema. Na nekaterih območjih se podatki zbirajo mesečno, na drugih pa se ocenijo enkrat ali dvakrat na leto, zato lahko dve območji na istem zemljevidu opisujeta različna trenutka — datum je vedno prikazan.

Nič od tega ne napoveduje možnosti posameznika. Opisuje trg.

Sporočeno povpraševanje · Običajno plačilo · Kam gre (Slovenija, Avstrija, Hrvaška, Italija, Nemčija, Madžarska)
Sporočeno povpraševanje · Običajno plačilo · Kam gre
Sporočeno povpraševanje Običajno plačilo Kam gre
Slovenija Ni sporočeno — +3,4% 2023–2035 · Cedefop 2026 *
Avstrija Ni sporočeno — +9,5% 2023–2035 · Cedefop 2026 *
Hrvaška Ni sporočeno — +28,8% 2023–2035 · Cedefop 2026 *
Italija Sporočeno pomanjkanje ELA/EURES 2025 * — −14,7% 2023–2035 · Cedefop 2026 *
Nemčija Sporočeno pomanjkanje ELA/EURES 2025 * — +10,1% 2023–2035 · Cedefop 2026 *
Madžarska Ni sporočeno — +15,9% 2023–2035 · Cedefop 2026 *

* Objavljeno za poklicne skupine, ne za posamezne nazive delovnih mest.

Ali karierno svetujete dijakom, klientom ali zaposlenim? Uporabite te podatke o poklicu v svoji organizaciji.

NexFuture™

Prihodnje izglede za sodelavec/sodelavka za statistične izračune in prikaze

The outlook for sodelavec/sodelavka za statistične izračune in prikaze reflects a balanced mix of automation exposure and durable, human-led work.

Kako se izračunajo ti rezultati?

Indeks odpornosti (0–100) ocenjuje, kako je ta poklic strukturalno zaščiten pred avtomatizacijo in motnjami AI, na podlagi analize na ravni nalog. Višje ocene pomenijo več nalog, ki zahtevajo človeško presojo. Izpostavljenost AI prikazuje ocenjeni delež ur nalog, ki bi jih lahko prizadeli sedanji zmogljivosti AI. To so strukturalni kazalniki, pridobljeni iz modela, ne napovedi individualne varnosti zaposlitve.

Igrajte prihodnost
Kako bi se lahko sodelavec/sodelavka za statistične izračune in prikaze spremenilo, ko se umetna inteligenca povečuje?

Več delovnih področij se lahko premakne k potekom dela s pomočjo umetne inteligence, zato postane ponovno usposabljanje pomembnejše.

Pomembna transformacija na ravni nalog se ocenjuje čez 8 let (okoli leta 2034) v okviru izbranega scenarija „Pričakovano“.
~10%
Odpornost
Tveganje avtomatizacije
EXP~85%
Človeški rob
MOAT~10%

Ponazoritveni scenarij na podlagi avtomatizacije nalog — ni napoved. Vrednosti se zaokrožujejo, čim dlje gledate naprej.

2026
2030
2039
Hitrost sprejemanja umetne inteligence:

Ocena na podlagi modela. Uporabite ga kot signal za načrtovanje, ne kot jamstvo.

Kako lahko AI spremeni to vlogo

Deterministična, na modelu temelječa interpretacija trenutnih signalov vlog — ni jamstvo za zamenjavo.

15% V lasti človeka

Kaj pa je še odvisno od ljudi

Večina nalog tukaj je podprtih z umetno inteligenco in ni zgolj človeško vodenih.

Človečna prednost Če želite ostati na čelu v tej vlogi, se osredotočite na kvantitativna analiza in matematika. Te spretnosti, usmerene v človeka, so najtežje za AI, da jih replikira v naslednjih 20 letih.
37% asist

Kjer lahko AI postane kopilot

  • ugotavljati statistične vzorce
  • uporabiti tehnike statistične analize
  • uporabljati znanstvene metode
81% Avtomatiziraj

Naloge, ki so najbolj izpostavljene avtomatizaciji

  • zbirati podatke
  • obdelovati podatke
  • izvajati analitične matematične izračune
Podrobna analiza

Vitalni znaki in AI vektorji

Vektorji izpostavljenosti AI

0-100%
AI / strojno učenje 37%

Izpostavljenost analizi s pomočjo AI, prepoznavanju vzorcev in nalogam napovednega modeliranja

Generativni AI 6%

Izpostavljenost generiranju vsebine, ustvarjalnem izboljšanju in orodjem velikih jezikovnih modelov

Kognitivna programska oprema 2%

Izpostavljenost avtomatizaciji delovnega toka, programski opremi za podporo odločitvam in digitalizaciji procesov

Robotska in fizična avtomatizacija 0%

Izpostavljenost fizični avtomatizaciji, robotiki in premikanju nalog, vodenem s senzorji

Tehnični podrobnosti
Metodologija: NexFuture v3.0 Viri: O*NET® 30.3, ESCO v1.2.1 Posodobljeno: okt. 2026

NexFuture v3.0 ocenjuje izpostavljenost avtomatizaciji neposredno iz ključnih skupin spretnosti ESCO, uteženo z maso spretnosti in umerjeno glede na strokovna sidra. Ocene so verjetnostne ocene, ne jamstva. Za vse podrobnosti glejte belo knjigo o metodologiji NexFuture.

Meri izpostavljenost avtomatizaciji. Ne meri plače, povpraševanja ali števila delovnih mest v vaši bližini.

Dan v življenju

Kaj ljudje v tej vlogi običajno počnejo

Digitalna tehnologija

Dan v življenju

Tipičen dan kot sodelavec/sodelavka za statistične izračune in prikaze

09
09:00 · jutro
analizirati podatke
Zbirati statistične in druge podatke za preskušanje in ocenjevanje, da se pripravijo trditve in napovedi glede vzorcev, z namenom iskanja koristnih informacij v postopku odločanja.
10
10:30 · Sredi jutra
izvajati analitične matematične izračune
Uporabljati matematične metode in tehnologije izračunavanja za opravljanje analiz in iskanje rešitev za specifične težave.
12
12:00 · Opoldne
izvajati kvantitativno raziskavo
Opraviti sistematično empirično preiskavo pojavov, ki jih je mogoče opazovati, s statističnimi, matematičnimi ali računalniškimi tehnikami.
14
14:00 · popoldan
obdelovati podatke
Vnašati informacije v sistem za shranjevanje in pridobivanje podatkov s postopki, kot so optično branje, ročni vnos ali elektronski prenos podatkov za obdelavo velikih količin podatkov.
15
15:30 · Pozno popoldne
pisati delovna poročila
Sestavljati delovna poročila, ki podpirajo učinkovito upravljanje odnosov ter visoke standarde dokumentacije in vodenja evidenc. Jasno in razumljivo predstaviti rezultate in sklepe, da bodo razumljivi za nestrokovno javnost.
17
17:00 · Zaključek
pisati tehnična poročila
Sestaviti tehnična poročila strank, ki so razumljiva ljudem brez tehničnega ozadja.

Vrstni red nalog je ilustrativen. Posamezni dnevi se razlikujejo.

Veščine in znanje

Kaj potrebujete za to delo

Veščine, znanje in orodja, ki jih zahteva ta vloga – ter lastnosti in koristi, ki jih prinaša.

Bistvene veščine
izvajanje akademskih ali tržnih raziskav
  • uporabljati znanstvene metode

    Uporabiti znanstvene metode in tehnike za raziskovanje pojavov s pridobivanjem novega znanja ali obnovo in vključevanjem prejšnjega znanja.

  • izvajati kvantitativno raziskavo

    Opraviti sistematično empirično preiskavo pojavov, ki jih je mogoče opazovati, s statističnimi, matematičnimi ali računalniškimi tehnikami.

tehnično ali akademsko pisanje
  • pisati delovna poročila

    Sestavljati delovna poročila, ki podpirajo učinkovito upravljanje odnosov ter visoke standarde dokumentacije in vodenja evidenc. Jasno in razumljivo predstaviti rezultate in sklepe, da bodo razumljivi za nestrokovno javnost.

  • pisati tehnična poročila

    Sestaviti tehnična poročila strank, ki so razumljiva ljudem brez tehničnega ozadja.

analizirati znanstvene in medicinske podatke
  • ugotavljati statistične vzorce

    Analiziranje statističnih podatkov za ugotavljanje vzorcev in trendov v podatkih ali med spremenljivkami.

zbirati informacije iz fizičnih ali elektronskih virov
  • zbirati podatke

    Pridobivati podatke, ki jih je mogoče izvoziti, iz več virov.

upravljanje, zbiranje in shranjevanje digitalnih podatkov
  • analizirati podatke

    Zbirati statistične in druge podatke za preskušanje in ocenjevanje, da se pripravijo trditve in napovedi glede vzorcev, z namenom iskanja koristnih informacij v postopku odločanja.

računati
  • izvajati analitične matematične izračune

    Uporabljati matematične metode in tehnologije izračunavanja za opravljanje analiz in iskanje rešitev za specifične težave.

analizirati in vrednotiti informacije in podatke
  • uporabiti tehnike statistične analize

    Uporabiti modele (opisne ali sklepne statistike) in tehnike (podatkovnega rudarjenja ali strojnega učenja) za statistične analize in orodja IKT za analizo podatkov, odkrivanje soodvisnosti in napovedi trendov.

vpisovati in preoblikovati informacije
  • obdelovati podatke

    Vnašati informacije v sistem za shranjevanje in pridobivanje podatkov s postopki, kot so optično branje, ročni vnos ali elektronski prenos podatkov za obdelavo velikih količin podatkov.

Področja znanja & Programska oprema in tehnologije
Področja znanja
  • ocena kakovosti podatkov

    Ugotavljanje pomanjkljivosti v zvezi s kakovostjo podaktov, z uporabo kazalnikov in sisemtov za ugotavljanje kakovosti in z namenom, da se načrtujejo strategije za čiščenje in bogatitev podatkov.

  • tehnike statističnega modeliranja

    Pristopi za uporabo statistične analize za nabor podatkov na področju podatkovne znanosti. Njihov namen je izdelati napovedi resničnih dogodkov s statističnimi modeli in eksplicitnimi predpostavkami.

Medsektorske spretnosti
  • kvantitativna analiza
  • matematika
  • programska oprema za statistično analizo
  • statistika
  • algoritmi
  • metodologija znanstvenih raziskav
  • podatkovne vede
  • raziskovalni načrt
  • tehnike raziskovanja
Programska oprema in tehnologije
Structured query language SQLSASPythonRThe MathWorks MATLABIBM SPSS StatisticsMicrosoft Visual BasicC++TableauOracle JavaBentley MicroStationC#Microsoft Active Server Pages ASPMicrosoft Visual StudioOracle PL/SQLMinitabStataCorp StataWolfram Research MathematicaSoftware development toolsSAP BusinessObjects Crystal ReportsData visualization softwareInsightful S-PLUSSTATISTICAdBASEAvidian Technologies ProphetA programming language APLSystat Software SigmaStatHarvard GraphicsHyland OnBase Enterprise Content ManagementGGY AXISPolySystems Asset DelphiQSR International NVivoTowers Perrin MoSesBenfield ReMetrica
Ključne lastnosti, ki jih potrebujete
Analitično razmišljanje Integriteta Priznanje Zanesljivost Sodelovanje Dosežek Dosežek/Napor Raznolikost Prilagodljivost/Prilagodljivost Toleranca do stresa Samokontrola Neodvisnost Inovacija Vodenje Skrb za druge Socialna orientacija
Ključne nagrade, ki jih lahko pričakujete
DosežekDelovne razmerePriznanjeRazmerjaPodporaNeodvisnost
Kako se kvalificirati

Sodelavec/sodelavka za statistične izračune in prikaze: kako pridobiti kvalifikacije in kje študirati

Kaj je običajno potrebno za pridobitev kvalifikacije: raven izobrazbe, kje je to reguliran poklic in kje študirati.

Tipična stopnja izobrazbe

Kratki terciarni program

Kje študirati

1170 izobraževalnih programov v 28 državah uči temeljne veščine tega poklica. Poleg tega 186 kratkih tečajev, ki vsak razvijajo svojo spretnost.

Karierno napredovanje

Poti rasti in podobne vloge

Raziščite tipične poti napredovanja v karieri, sorodne veščine in podobne vloge za načrtovanje naslednjega koraka.

Za organizacije

Podatki na tej strani za vaše študente, stranke in zaposlene.

Pogosta vprašanja

Pogosta vprašanja

Kakšne veščine so ključne za uspešno delo v tem poklicu?
Pomembne so odlično znanje statističnih metod, programskih orodij za analizo podatkov (npr. Excel, R, Python), ter sposobnost jasnega in razumljivega prikazovanja rezultatov. Potrebna je tudi natančnost, analizni um in sposobnost reševanja problemov.
Ali je potrebno imeti formalno izobrazbo na področju statistike?
Čeprav je formalna izobrazba na področju statistike ali matematike velika prednost, je pomemben tudi praktični nabor znanj in izkušenj. Pogosto so sprejemljive tudi izobrazbe iz drugih področij, ki pa so dopolnjene s specializiranimi tečaji ali samostojnim učenjem.
Kako izgleda tipičen delovni dan sodelavca/sodelavke za statistične izračune in prikaze?
Tipičen delovni dan lahko vključuje analizo podatkov, pripravo poročil, sodelovanje z drugimi oddelki, raziskovanje novih statističnih metod in orodij ter predstavljanje rezultatov zainteresiranim strankam.
Sodelavec/Sodelavka Za Statistične Izračune In Prikaze — ali v Evropi primanjkuje kadra?
Ne. V izdaji ELA/EURES za leto 2025 je bil presežek sporočen v 5 od 8 evropskih držav, ki so ocenile to poklicno skupino: Grčija, Finska, Latvija, Švedska in še 1. 3 držav je sporočilo pomanjkanje. Te ocene se objavljajo po poklicnih skupinah in ne po posameznih nazivih delovnih mest.
Sodelavec/Sodelavka Za Statistične Izračune In Prikaze — koliko se s tem zasluži v Združenih državah?
51.440 dolarjev na leto po mediani, na dan 2025-05. Mediane zveznih držav segajo od 27.490 do 82.580 dolarjev. Vir: US Bureau of Labor Statistics. Podatek se nanaša na Združene države in ni napoved za Evropo.

Viri: ESCO O*NET ELA/EURES Cedefop BLS Podatki posodobljeni 3. oktober 2026 O naših podatkih