Forskare inom datavetenskap
Ögonblicksbild
Forskare inom datavetenskap hittar och tolkar rika datakällor, hanterar stora datamängder, slår samman datakällor, ser till att data är enhetliga och skapar visualiseringar som gör datan förståelig. De bygger matematiska modeller med hjälp av data, presenterar och förmedlar dataanalyser och rön till specialister och forskare i teamet och vid behov till icke-experter samt rekommenderar olika sätt att tillämpa data.
Som forskare inom datavetenskap arbetar du med att identifiera och tolka olika datakällor, hantera stora datamängder och säkerställa att data är enhetlig och korrekt. Du bygger matematiska modeller baserade på data och skapar tydliga visualiseringar som gör komplexa analyser begripliga för både experter och icke-experter. Ditt arbete bidrar till att driva innovation och förbättra beslutsfattandet inom organisationen.
- • Hitta och tolka rika datakällor för att identifiera mönster och trender.
- • Bygga och implementera matematiska modeller för att analysera data och dra slutsatser.
- • Skapa visualiseringar och rapporter som tydligt presenterar dataanalyser och rekommendationer.
Var det här yrket efterfrågas
Rapporterad brist och överskott på arbetskraft, per år. Publiceras för yrkesgrupper, inte för enskilda jobbtitlar.
Siffrorna gäller Yrken med krav på fördjupad högskolekompetens inom it — 75 yrken inklusive det här.
Brist: Belgien, Bulgarien, Cypern, Irland och 6 till.
Längst pågående brist: Österrike, 3 år.
Välj ett område på kartan för att se dess siffror.
Om källan›
Källa: ELA/EURES brist och överskott på arbetskraft. Uppgifterna publiceras på yrkesgruppsnivå och omfattar Europa. Utgåvorna skiljer sig åt i bilagornas utformning och i vilka länder som ingår, så en förändring mellan år betyder inte alltid att arbetsmarknaden har förändrats. Grå länder har inte rapporterats, vilket inte är detsamma som balans.
Vad de här orden betyder
De fyra saker som det här avsnittet rapporterar
- Rapporterad efterfrågan
- Rapporterad efterfrågan visar om arbetsgivare uppger att de behöver personer i det här yrket – en bedömning som publiceras av ett nationellt organ eller ett EU-organ, inte ett antal.
- Åt vilket håll
- Åt vilket håll sysselsättningen i det här yrket förväntas utvecklas under de kommande åren, enligt en officiell prognos.
- Lediga tjänster
- Lediga tjänster visar ungefär hur många lediga platser som uppstår – genom tillväxt och genom att personer lämnar yrket.
- Typisk lön
- Typisk lön visar vad personer i det här yrket vanligtvis tjänar där källan publicerar uppgiften. Ett tomt fält betyder inte att arbetet är obetalt, utan att ingen publicerar uppgiften för den platsen.
Ett mått utelämnas när ingen publicerar det för den platsen, i stället för att visas som noll.
Åt vilket håll arbetsmarknaden lutar för dig
- Till din fördel
- Fler lediga platser än sökande — arbetsgivarna konkurrerar om kandidaterna.
- I balans
- Lediga platser och sökande är ungefär lika många.
- Konkurrensutsatt
- Fler sökande än lediga platser — räkna med konkurrens.
- Motstridiga uppgifter
- Källorna säger emot varandra, eller så råder brist på yrkesgruppen i en del av landet och överskott i en annan.
Varje källa leder fram till ett av dessa fyra alternativ, så det finns en gemensam uppsättning ord att lära sig. Det som skiljer sig åt är underlaget bakom varje bedömning, vilket anges under den – ett uppmätt förhållande mellan lediga tjänster och arbetssökande eller en bedömning som publiceras av ett nationellt organ.
Hur det här yrket står sig jämfört med andra yrken i samma land
- Stark
- Bland de starkaste i that country
- God
- Starkare än de flesta yrken i that country
- Blandad
- Ungefär genomsnittligt för that country
- Svag
- Svagare än de flesta yrken i that country
Det här är en rangordning inom ett land, inte ett resultat som kan jämföras över landsgränser – registren bakom två länder räknar olika personer, så samma antal betyder olika saker i de olika länderna. Det är också därför ett yrke kan vara bland de starkaste i ett land och ändå visas som Konkurrensutsatt: det ligger främst på en arbetsmarknad som överlag är trång.
Var uppgifterna kommer ifrån
Varje uppgift publiceras av en nationell statistikbyrå, en offentlig arbetsförmedling eller ett EU-organ, och varje kort anger källan och vilken period den omfattar. Vissa platser räknas månadsvis, andra bedöms en eller två gånger om året, så två platser på samma karta kan beskriva olika tidpunkter – datumet visas alltid.
Inget av detta förutsäger en enskild persons möjligheter. Det beskriver en arbetsmarknad.
Rapporterad efterfrågan · Typisk lön · Åt vilket håll (Sverige, Finland, Norge, Danmark, Tyskland)
| Rapporterad efterfrågan | Typisk lön | Åt vilket håll | |
|---|---|---|---|
| Sverige | Brist rapporterad ELA/EURES 2025 * | — | +45,1% 2023–2035 · Cedefop 2026 * |
| Finland | Överskott rapporterat ELA/EURES 2025 * | 67 152 € 2024 | +41,4% 2023–2035 · Cedefop 2026 * |
| Norge | Brist rapporterad ELA/EURES 2022 * | 919 320 Nkr 2026K2 | +71,4% 2023–2035 · Cedefop 2026 * |
| Danmark | Överskott rapporterat ELA/EURES 2022 * | — | +51,8% 2023–2035 · Cedefop 2026 * |
| Tyskland | Brist rapporterad ELA/EURES 2024 * | — | +15,6% 2023–2035 · Cedefop 2026 * |
* Publiceras för yrkesgrupper, inte för enskilda jobbtitlar.
Source: Statistics Finland, CC BY 4.0; annualised as 12 x monthly
Source: Statistics Norway (SSB), CC BY 4.0; changes made: annualised as 12 x monthly
Ger du studenter, klienter eller anställda karriärvägledning? Använd uppgifterna om yrket i din organisation.
Framtidsutsikter för forskare inom datavetenskap
The outlook for forskare inom datavetenskap reflects a balanced mix of automation exposure and durable, human-led work.
Hur beräknas dessa poäng?
Motståndskraftsindexet (0–100) beräknar hur strukturellt skyddat detta yrke är mot automatisering och AI-störningar, baserat på analys på uppgiftsnivå. Högre poäng innebär fler uppgifter som kräver mänskligt omdöme. AI-exponering visar den uppskattade andelen uppgiftstimmar som nuvarande AI-förmågor kan påverka. Dessa är modellbaserade strukturella indikatorer, inte förutsägelser om individuell anställningstrygghet.
Hur kan forskare inom datavetenskap förändras när AI-anpassningen växer?
Flera uppgiftsområden kan skifta mot AI-stödda arbetsflöden, så omkompetens blir viktigare.
Illustrativt scenario baserat på uppgifters automatiserbarhet — inte en prognos. Värden avrundas ju längre fram du tittar.
Flera uppgiftsområden kan skifta mot AI-stödda arbetsflöden, så omkompetens blir viktigare.
Illustrativt scenario baserat på uppgifters automatiserbarhet — inte en prognos. Värden avrundas ju längre fram du tittar.
Modellbaserad uppskattning. Använd det som en planeringssignal, inte en garanti.
Jämför detta med din profil
Hur AI kan förändra denna roll
Deterministisk, modellbaserad tolkning av nuvarande rollsignaler — ingen garanti för ersättning.
Vad beror fortfarande på människor
- interagera professionellt i forsknings- och arbetsmiljöer
- bedöma forskningsaktiviteter
- förvalta immateriella rättigheter
Där AI kan bli en biträdande pilot
- hantera öppna publikationer
- visa sakkunskap inom ämnesområdet
- hantera sökbara, tillgängliga, kompatibla och återanvändbara (FAIR) data
Uppgifter som är mest utsatta för automatisering
- hantera dataurval
- samla in IKT-data
- sammanfatta information
Vitala tecken & AI-vektorer
AI-exponeringsvektorer
0-100%Exponering för AI-assisterad analys, mönstergjenkänning och prediktiv modelleringsuppgifter
Exponering för innehållsgenerering, kreativ utökning och verktyg för stora språkmodeller
Exponering för arbetsflödesautomation, beslutsstödsprogram och processdigitalisering
Exponering för fysisk automaton, robotik och sensorstyrdt aktivitetsförflyttning
Teknisk information
NexFuture v3.0 uppskattar automatiseringsexponering direkt från ESCO:s väsentliga kompetensgrupper, viktad efter kompetensmassa och kalibrerad mot expertankare. Poängen är sannolikhetsbaserade uppskattningar, inte garantier. Se NexFutures metodologivitbok för fullständiga detaljer.
Mäter exponering för automatisering. Den mäter inte lön, efterfrågan eller hur många jobb som finns nära dig.
Vad människor i denna roll vanligtvis gör
Digital teknik
En vanlig dag som en forskare inom datavetenskap
09 09:00 · Morgon bygga rekommendationssystem
10 10:30 · Mitt på morgonen utveckla databehandlingsprogram
12 12:00 · Middag förvalta immateriella rättigheter
14 14:00 · Eftermiddag hantera datainsamlingssystem
15 15:30 · Sen eftermiddag normalisera data
17 17:00 · Avslutning upprätta dataprocesser
Uppgiftsordningen är illustrativ. Enskilda dagar varierar.
Vad du behöver för att utföra det här arbetet
De färdigheter, kunskaper och verktyg som den här rollen kräver — samt de egenskaper och belöningar som följer med den.
-
hantera sökbara, tillgängliga, kompatibla och återanvändbara (FAIR) data
Ta fram, beskriva, lagra, bevara och (åter)använda vetenskapliga data som baseras FAIR-principer (Findable, Accessible, Interoperable och Reusable), som gör uppgifterna så öppna som möjligt och så stängda som krävs.
-
utföra vetenskaplig forskning
Delta i utformning eller skapande av ny kunskap genom att formulera forskningsfrågor, forska om, förbättra eller utveckla koncept, teorier, modeller, tekniker, instrumentering, programvara eller operativa metoder och genom att använda vetenskapliga metoder och tekniker.
-
tillämpa principer för forskningsetik och vetenskaplig integritet i samband med forskning
Tillämpa grundläggande etiska principer och lagstiftning på vetenskaplig forskning, inbegripet frågor om forskningsintegritet. Utföra, granska eller rapportera om forskning genom att undvika tjänstefel som fabricering, förfalskning och plagiering.
-
främja öppen innovation inom forskningen
Främja integrerade samarbeten där olika intressenter gemensamt skapar innovationer av värde för samhället.
-
integrera jämställdhetsdimensionen i forskningen
I hela forskningsprocessen ta hänsyn till kvinnors och mäns biologiska egenskaper och föränderliga sociala och kulturella särdrag (kön).
-
bedriva tvärvetenskaplig forskning
Bedriva tvärvetenskaplig och sektorsövergripande forskning.
-
främja allmänhetens engagemang i forskning
Samarbeta med allmänheten när det gäller utformning, genomförande och spridning av forskning.
-
normalisera data
Reducera data till deras exakta kärnform (normalformulär) för att åstadkomma resultat såsom minimering av beroende, undanröjande av redundans och ökad konsekvens.
-
använda databehandlingsteknik
Samla in, bearbeta och analysera relevanta data och uppgifter, lagra och uppdatera data på rätt sätt samt illustrera siffror och data med hjälp av grafer och statistiska diagram.
-
upprätta dataprocesser
Använda it-verktyg för att tillämpa matematiska, algoritmiska eller andra datamanipulationsprocesser för att skapa information.
-
använda databaser
Använda programvaruverktyg för att hantera och organisera data i en strukturerad miljö som består av attribut, tabeller och relationer för att söka och ändra de lagrade uppgifterna.
-
utföra datatvätt
Upptäcka och korrigera defekta register från dataset, se till att uppgifterna blir och förblir strukturerade i enlighet med riktlinjerna.
-
implementera kvalitetsprocesser
Tillämpa kvalitetsanalys, validerings- och verifieringstekniker på data för att kontrollera datakvaliteten.
-
utarbeta vetenskapliga eller akademiska dokument och teknisk dokumentation
Utarbeta och redigera vetenskapliga, akademiska eller tekniska texter om olika ämnen.
-
sprida vetenskapliga resultat till forskarsamhället
Offentliggöra vetenskapliga resultat på lämpligt sätt, inbegripet genom konferenser, workshoppar, symposier och vetenskapliga publikationer.
-
publicera akademisk forskning
Bedriva akademisk forskning, vid universitet eller högskola eller på egen hand, inom sitt fackområde och publicera den i böcker eller akademiska tidskrifter i syfte att bidra till kunskapsläget inom området och få personlig akademisk ackreditering.
-
skriva vetenskapliga publikationer
Presentera hypotesen, resultaten och slutsatserna av din vetenskapliga forskning inom ditt sakområde i en professionell publikation.
-
utveckla programvara med öppen källkod
Hantera och producera programvara med öppen källkod. Känna till de viktigaste modellerna med öppen källkod, licensieringssystemen och de kodningsmetoder som vanligen används vid framställning av programvara med öppen källkod.
-
bygga rekommendationssystem
Bygga rekommendationssystem baserade på stora datamängder med hjälp av programmeringsspråk eller datorverktyg för att skapa en underklass av informationsfiltreringssystem som syftar till att förutse betyg eller preferenser som en användare ger en produkt.
-
utveckla databehandlingsprogram
Utforma specialanpassad programvara för databehandling genom att välja ut och använda lämpligt datorprogrammeringsspråk, så att ett IKT-system kan producera begärda resultat utifrån förväntade indata.
-
hantera dataurval
Samla in och välja ut en uppsättning data från en population genom ett statistiskt eller annat definierad förfarande.
-
samla in IKT-data
Samla in data genom att designa och tillämpa söknings- och urvalsmetoder.
-
sammanfatta information
Kritiskt läsa, tolka och sammanfatta ny och komplex information från olika källor.
-
hantera forskningsuppgifter
Ta fram och analysera vetenskapliga data från kvalitativa och kvantitativa forskningsmetoder. Lagra och underhålla uppgifterna i forskningsdatabaser. Stödja vidareutnyttjande av vetenskapliga data och känna till principerna för hantering av öppna data.
-
hantera datainsamlingssystem
Utveckla och hantera metoder och strategier som syftar till att maximera datakvalitet och statistisk effektivitet vid insamling av data, för att säkerställa att insamlade data optimeras för vidare bearbetning.
-
presentera data visuellt
Skapa visuella representationer av data, såsom kurvor eller diagram, för att underlätta förståelse.
-
kommunicera om vetenskapliga rön
Dela med sig av de senaste rönen och sitt intresse för vetenskap till allmänheten, öka den allmänna kunskapen om, uppskattningen för och förståelsen av vetenskap, främja användningen av vetenskapliga resultat i opinionsbildningen.
-
tolka aktuella data
Analysera data insamlade från källor som marknadsuppgifter, vetenskapliga rapporter, kundkrav och frågeformulär som är aktuella och relevanta, i syfte att bedöma utvecklingen och innovationen inom olika kompetensområden.
-
interagera professionellt i forsknings- och arbetsmiljöer
Ta hänsyn till andra och visa kollegialitet. Lyssna, ge och ta emot återkoppling, reagera uppmärksamt och även handleda personal och utöva ledarskap i en yrkesmiljö.
-
tala olika språk
Behärska främmande språk för att kunna kommunicera på ett eller flera främmande språk.
analytisk onlinebearbetning
De nätbaserade verktyg som analyserar, sammanställer och presenterar flerdimensionella data som gör det möjligt för användare att på ett interaktivt och selektivt sätt hämta och visa data ur specifika synvinklar.
datamodeller
Metoder och befintliga system som används för att strukturera data och visa förhållandet mellan dem samt metoder för tolkning av datastrukturer och -relationer.
datautvinning
Metoder som används inom artificiell intelligens, maskininlärning, statistik och databaser för att utvinna uppgifter ur en datauppsättning.
frågespråk
Standardiserade datorspråk för att hämta information från en databas och för dokument som innehåller den information som söks.
Frågespråk för RDF-format
Frågespråk som SPARQL, som används för att hämta och hantera data som lagrats i RDF-format (Resource Description Framework).
informationsextrahering
De tekniker och metoder som används för att samla in och utvinna information från ostrukturerade eller halvstrukturerade digitala dokument och källor.
informationskategorisering
Klassificering av information i kategorier och åskådliggörande av hur uppgifterna förhåller sig till varandra i fråga om vissa klart definierade aspekter.
metoder för visuell presentation
Visuella representations- och interaktionstekniker, som histogram, sambandsdiagram, ytdiagram, trädkartor och parallella koordinatdiagram, som kan användas för att presentera abstrakta numeriska och icke-numeriska data i syfte att öka den mänskliga förståelsen av informationen.
statistiska modelleringsmetoder
Metoder för att använda statistiska analyser för datauppsättningar inom datavetenskapsområdet. Syftet är att utarbeta verklighetsprognoser genom statistiska modeller och uttryckliga antaganden.
- dataetik
- dataingenjörskap
- datavetenskap
Forskare inom datavetenskap: hur du kvalificerar dig och var du kan studera
Vad som vanligtvis krävs för att kvalificera sig: utbildningsnivå, var det är ett reglerat yrke och var man ska studera.
Kandidatexamen
2 384 utbildningar i 30 länder lär ut de grundläggande färdigheterna för det här yrket. Dessutom finns det 529 korta kurser som var och en utvecklar en enskild färdighet.
Några exempel på utbildningar på samma språk som den här sidan:
Data Science, magister (Normal, Luleå), internationella studenter
Luleå tekniska universitet · Sverige
Aalto-yliopisto · Finland
Senare del Business Intelligence: Magisterprogram
Högskolan Dalarna · Sverige
Aalto-yliopisto · Finland
Visar 6 av 2 913.
Källor
- 1. Source: Susa-navet, Skolverket
- 2. Source: Opintopolku.fi (Finnish National Agency for Education)
Karriärvägar & liknande roller
Utforska typiska karriärvägar, angränsande färdigheter och liknande roller för att planera din nästa övergång.
Var passar forskare inom datavetenskap?
Likhetspoäng baserade på kompetensöverlappning från ESCO-data.
För organisationer
Data från den här sidan, till nytta för era elever, klienter och medarbetare.
Vanliga frågor
Vilken typ av bakgrund krävs för att bli forskare inom datavetenskap?
Hur ser arbetsmarknaden ut för forskare inom datavetenskap?
Kan jag arbeta som forskare inom datavetenskap på frilansbasis?
Forskare Inom Datavetenskap — vad är lönen i USA?
Källor: ESCO O*NET ELA/EURES Cedefop BLS Data uppdaterades 19 oktober 2026 Om våra data