Statistik/statističarka
Posnet
Statistiki/statističarke zbirajo, tabelirajo in, kar je najpomembnejše, analizirajo kvantitativne informacije, ki prihajajo z različnih področij. Razlagajo in analizirajo statistične študije na področjih zdravja, demografije, financ, poslovanja itd. ter svetujejo na podlagi vzorcev in analiz.
Statistiki/statističarke zbirajo, tabelirajo in analizirajo kvantitativne podatke, ki prihajajo iz različnih področij, kot so zdravstvo, demografija, finance in poslovanje. Njihovo delo vključuje razlago in analizo statističnih študij, identificiranje vzorcev in trendov ter na podlagi teh analiz dajanje priporočil in nasvetov za odločanje.
- • Zbiranje in obdelava podatkov iz različnih virov.
- • Izvajanje statističnih analiz in interpretacija rezultatov.
- • Priprava poročil in prezentacij s statističnimi podatki.
Kje je ta poklic iskan
Sporočena pomanjkanja in presežki delovne sile, po letih. Objavljeno za poklicne skupine, ne za posamezne nazive delovnih mest.
Globlja barva: enako sporočeno več zaporednih let.
Številke zajemajo Strokovnjaki/strokovnjakinje matematično-naravoslovnih in tehnično-tehnoloških ved — 274 poklicev, vključno s tem.
Pomanjkanje: Denmark, Italy, Luxembourg, Netherlands.
Najdlje trajajoče pomanjkanje: Luxembourg, 3 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.
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.
Razišči več
Poiščite svojo poklicno pot in spoznajte znanost za našimi priporočili.
Bi vam statistik/statističarka ustrezal?
Odgovorite na tri hitra vprašanja. To ni popolna ocena – je zbadljivka, ki vam pomaga pri odločitvi, ali boste primerjali svoj profil.
Ali uživate v opravilih, ki zahtevajo Analitično razmišljanje?
Ali uživate v opravilih, ki zahtevajo Integriteta?
Ali uživate v opravilih, ki zahtevajo Priznanje?
Prihodnje izglede za statistik/statističarka
The outlook for statistik/statističarka 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.
Kako bi se lahko statistik/statističarka spremenilo, ko se umetna inteligenca povečuje?
Več delovnih področij se lahko premakne k potekom dela s pomočjo umetne inteligence, zato postane ponovno usposabljanje pomembnejše.
Ponazoritveni scenarij na podlagi avtomatizacije nalog — ni napoved. Vrednosti se zaokrožujejo, čim dlje gledate naprej.
Več delovnih področij se lahko premakne k potekom dela s pomočjo umetne inteligence, zato postane ponovno usposabljanje pomembnejše.
Ponazoritveni scenarij na podlagi avtomatizacije nalog — ni napoved. Vrednosti se zaokrožujejo, čim dlje gledate naprej.
Kako lahko AI spremeni to vlogo
Deterministična, na modelu temelječa interpretacija trenutnih signalov vlog — ni jamstvo za zamenjavo.
Kaj pa je še odvisno od ljudi
- strokovno sodelovati v raziskovalnem in poklicnem okolju
- ovrednotiti raziskovalne dejavnosti
- upravljati pravice intelektualne lastnine
Kjer lahko AI postane kopilot
- ugotavljati statistične vzorce
- uporabiti tehnike statistične analize
- upravljati odprtodostopne publikacije
Naloge, ki so najbolj izpostavljene avtomatizaciji
- zbirati podatke
- obdelovati podatke
- strniti informacije
Vitalni znaki in AI vektorji
Vektorji izpostavljenosti AI
0-100%Izpostavljenost analizi s pomočjo AI, prepoznavanju vzorcev in nalogam napovednega modeliranja
Izpostavljenost generiranju vsebine, ustvarjalnem izboljšanju in orodjem velikih jezikovnih modelov
Izpostavljenost avtomatizaciji delovnega toka, programski opremi za podporo odločitvam in digitalizaciji procesov
Izpostavljenost fizični avtomatizaciji, robotiki in premikanju nalog, vodenem s senzorji
Tehnični podrobnosti
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.
Kaj ljudje v tej vlogi običajno počnejo
Digitalna tehnologija
Tipičen dan kot statistik/statističarka
09 09:00 · jutro razvijati odprtokodno programsko opremo
10 10:30 · Sredi jutra upravljati pravice intelektualne lastnine
12 12:00 · Opoldne abstraktno razmišljati
14 14:00 · popoldan analizirati podatke
15 15:30 · Pozno popoldne govoriti različne jezike
17 17:00 · Zaključek izkazovati strokovno znanje z določenega področja
Vrstni red nalog je ilustrativen. Posamezni dnevi se razlikujejo.
Kaj potrebujete za to delo
Veščine, znanje in orodja, ki jih zahteva ta vloga – ter lastnosti in koristi, ki jih prinaša.
-
upravljati najdljive, dostopne, interoperabilne in ponovno uporabne podatke
Pripravljati, opisovati, shranjevati, ohranjati in (ponovno) uporabiti znanstvene podatke, ki temeljijo na načelih FAIR (najdljivi, dostopni, interoperabilni in ponovno uporabni podatki), pri čemer so podatki odprti, kolikor je mogoče, in zaprti, kolikor je potrebno.
-
izvajati znanstvene raziskave
Sodelovati pri zasnovi ali ustvarjanju novega znanja z oblikovanjem raziskovalnih vprašanj, raziskovanjem, izboljševanjem ali razvijanjem konceptov, teorij, modelov, tehnik, instrumentov, programske opreme ali operativnih metod ter z uporabo znanstvenih metod in tehnik.
-
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.
-
uporabljati načela raziskovalne etike in znanstvene integritete v raziskovalnih dejavnostih
Uporabljati temeljna etična načela in zakonodajo za znanstvene raziskave, vključno z vprašanji raziskovalne integritete. Izvajati raziskave, jih pregledovati ali poročati o njih ter preprečevati kršitve, kot so predelave, ponarejanje in plagiatorstvo.
-
spodbujati odprte inovacije v raziskavah
Spodbujati celostno sodelovanje, pri katerem različni deležniki soustvarjajo inovacije v skupno korist.
-
vključevati vidik spola v raziskave
V celotnem raziskovalnem procesu upoštevati biološke značilnosti ter razvijajoče se družbene in kulturne značilnosti žensk in moških (spol).
-
izvajati raziskave na različnih področjih
Izvajati raziskave na različnih področjih znotraj in/ali zunaj meja delovanja.
-
spodbujati udeležbo javnosti v raziskavah
Sodelovati z javnostjo pri načrtovanju, izvajanju in razširjanju raziskav.
-
pripravljati znanstvene ali akademske članke in tehnično dokumentacijo
Pripravljati in urejati znanstvena, akademska ali tehnična besedila o različnih temah.
-
razširjati rezultate znanstveni skupnosti
Javno objavljati znanstvene rezultate na vse ustrezne načine, vključno s konferencami, delavnicami, kolokviji in znanstvenimi publikacijami.
-
objavljati akademske raziskave
Izvajati akademske raziskave na univerzi, v raziskovalnih ustanovah ali na lastno pobudo na svojem strokovnem področju in jih objavljati v knjigah ali akademskih revijah s ciljem prispevati k strokovnemu razvoju in doseči osebno akademsko akreditacijo.
-
pisati znanstvene publikacije
V strokovni ali znanstveni objavi predstaviti teze/hipoteze, ugotovitve in zaključke lastnih znanstvenih raziskav iz svojega strokovnega področja.
-
zbirati podatke
Pridobivati podatke, ki jih je mogoče izvoziti, iz več virov.
-
strniti informacije
Kritično brati, razlagati in povzemati nove in kompleksne informacije iz različnih virov.
-
ugotavljati statistične vzorce
Analiziranje statističnih podatkov za ugotavljanje vzorcev in trendov v podatkih ali med spremenljivkami.
-
upravljati raziskovalne podatke
Pripravljati in analizirati znanstvene podatke, ki izhajajo iz kvalitativnih in kvantitativnih raziskovalnih metod. Shranjevati in vzdrževati podatke v podatkovnih zbirkah raziskav. Podpirati ponovno uporabo znanstvenih podatkov in poznati načela upravljanja odprtih podatkov.
-
strokovno sodelovati v raziskovalnem in poklicnem okolju
Upoštevati druge in izkazovati kolegialnost. Poslušati, dajati in prejemati povratne informacije ter se pozorno odzivati na druge, vključno z nadzorom in vodenjem osebja v poklicnem okolju.
-
razvijati odprtokodno programsko opremo
Upravljati in proizvajati odprtokodno programsko opremo. Poznati glavne odprtokodne modele, sheme izdajanja licenc in prakse programiranja, ki se običajno uporabljajo v proizvodnji odprtokodne programske opreme.
-
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.
-
govoriti različne jezike
Obvladati tuje jezike in se sporazumevati v enem ali več tujih jezikih.
-
izvajati analitične matematične izračune
Uporabljati matematične metode in tehnologije izračunavanja za opravljanje analiz in iskanje rešitev za specifične težave.
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.
- kvantitativna analiza
- matematično modeliranje
- matematika
- metodologija znanstvenih raziskav
- podatkovna etika
- podatkovne vede
- programska oprema za statistično analizo
- raziskovalni načrt
- statistika
- znanstvena literatura
Preverite, ali ta vloga ustreza vaši karierni DNK
Opravite brezplačno oceno kariernega DNK, da vidite, kako se statistik/statističarka ujema z vašimi interesi, stilom dela in prihodnjo potjo. V manj kot 10 minutah boste prejeli prilagojen signal za fit in načrt za naslednje korake.
Skenirajte za nadaljevanje v mobilni napraviStatistik: kako pridobiti kvalifikacije in kje študirati
Kaj je običajno potrebno za pridobitev kvalifikacije: raven izobrazbe, kje je to reguliran poklic in kje študirati.
Prvostopenjski diplomi
Pravi programi, ki vodijo do tega poklica, po državah.
Poti rasti in podobne vloge
Raziščite tipične poti napredovanja v karieri, sorodne veščine in podobne vloge za načrtovanje naslednjega koraka.
Kam se prilega statistik/statističarka?
Rezultati podobnosti na podlagi prekrivanja spretnosti iz podatkov ESCO.
Pogosta vprašanja
- Kakšna znanja in spretnosti so ključna za uspešno delo kot statistik/statističarka?
- Ključna so močna matematična znanja, statistične metode, poznavanje programskih orodij za analizo podatkov (npr. R, Python, SPSS) ter sposobnost razumevanja in interpretacije kompleksnih podatkov. Pomembna je tudi sposobnost jasnega in jedrnatega komuniciranja rezultatov analiz.
- V katerih panogah je povpraševanje po statistkih/statističarkah največje?
- Povpraševanje je prisotno v različnih panogah, vključno z zdravstvom, finančnim sektorjem, zavarovalništvom, državnim sektorjem, trženjem in raziskovalnih institucijah. V zadnjih letih se povečuje tudi povpraševanje v tehnoloških podjetjih.
- Ali je za delo kot statistik/statističarka potrebna posebna licenca ali certifikat?
- Za delo kot statistik/statističarka v Sloveniji ni obvezne licence ali certifikata. Vendar pa je pridobitev specializiranih znanj in spretnosti preko dodatnih izobraževanj ali certificiranih tečajev lahko konkurenčna prednost na trgu dela.
- Statistik/Statističarka — ali v Evropi primanjkuje kadra?
- Ne. V izdaji ELA/EURES za leto 2025 je bil presežek sporočen v 6 od 9 evropskih držav, ki so ocenile to poklicno skupino: Avstrija, Bolgarija, Nemčija, Grčija in še 2. 3 držav je sporočilo pomanjkanje. Te ocene se objavljajo po poklicnih skupinah in ne po posameznih nazivih delovnih mest.
- Statistik/Statističarka — koliko se s tem zasluži v Združenih državah?
- 103.300 dolarjev na leto po mediani, na dan 2025-05. Mediane zveznih držav segajo od 49.730 do 140.670 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 20. september 2026 O naših podatkih