Yrkesprofil

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.

Sammanfattning

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.

Dina huvudsakliga ansvarsområden:
  • • 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.
Labour market

Var det här yrket efterfrågas

Rapporterad brist och överskott på arbetskraft, per år. Publiceras för yrkesgrupper, inte för enskilda jobbtitlar.

Brist rapporteradÖverskott rapporteratBåda rapporteradeRapporterat ett annat årOmfattas inte av den här källan

Djupare färg: rapporterat likadant fler år i rad.

Siffrorna gäller Yrken med krav på fördjupad högskolekompetens inom it — 75 yrken inklusive det här.

10 av 14 har brist2025Alla 30 växer3.7Mtjänster till 2035

Brist: Austria, Belgium, Bulgaria, Cyprus och 6 till.

Längst pågående brist: Austria, 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.

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.

Utforska mer

Hitta din karriärväg och utforska vetenskapen bakom våra rekommendationer.

Snabbpassningskontroll

Kanforskare inom datavetenskappassa dig?

Svara på tre snabba frågor. Detta är inte en fullständig bedömning – det är en teaser som hjälper dig att bestämma om du ska jämföra din profil.

Framsteg0/3

Gillar du uppgifter som kräverAnalytiskt tänkande?

Gillar du uppgifter som kräverIntegritet?

Gillar du uppgifter som kräverErkännande?

NexFuture™

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.

Spela framtiden

Hur kanforskare inom datavetenskapförändras när AI-anpassningen växer?

Flera uppgiftsområden kan skifta mot AI-stödda arbetsflöden, så omkompetens blir viktigare.

En betydande omvandling på uppgiftsnivå beräknas ske om 11 år (runt 2037) under det valda „Förväntat“-scenariot.
~30%
Resiliens
Automationsrisk
EXP~60%
Mänsklig kant
MOAT~35%

Illustrativt scenario baserat på uppgifters automatiserbarhet — inte en prognos. Värden avrundas ju längre fram du tittar.

2026
2032
2042
AI-adoptionshastighet:

Hur AI kan förändra denna roll

Deterministisk, modellbaserad tolkning av nuvarande rollsignaler — ingen garanti för ersättning.

Människoägd 34% Människoägd
Vad beror fortfarande på människor
  • interagera professionellt i forsknings- och arbetsmiljöer
  • bedöma forskningsaktiviteter
  • förvalta immateriella rättigheter
Den mänskliga fördelen För att förbli ledande i denna roll, fokusera på analytisk onlinebearbetning och datamodeller. Dessa människocentrerade färdigheter är de svåraste för AI att replikera under de kommande 20 åren.
Hjälpa 27% Hjälpa
Där AI kan bli en biträdande pilot
  • hantera öppna publikationer
  • visa sakkunskap inom ämnesområdet
  • hantera sökbara, tillgängliga, kompatibla och återanvändbara (FAIR) data
Automatisera 58% Automatisera
Uppgifter som är mest utsatta för automatisering
  • hantera dataurval
  • samla in IKT-data
  • sammanfatta information
Detaljerad analys

Vitala tecken & AI-vektorer

AI-exponeringsvektorer

0-100%
AI / Machine Learning 27%

Exponering för AI-assisterad analys, mönstergjenkänning och prediktiv modelleringsuppgifter

Generativ AI 9%

Exponering för innehållsgenerering, kreativ utökning och verktyg för stora språkmodeller

Kognitiv programvara 1%

Exponering för arbetsflödesautomation, beslutsstödsprogram och processdigitalisering

Robotic & Physical Automation 0%

Exponering för fysisk automaton, robotik och sensorstyrdt aktivitetsförflyttning

Teknisk information
Metodik: NexFuture v3.0 Källor: O*NET® 30.3, ESCO v1.2.1 Uppdaterad: sep. 2026

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.

En dag i livet

Vad människor i denna roll vanligtvis gör

Digital teknik

Dag i livet

En vanlig dag som enforskare inom datavetenskap

09
09:00 · Morgon
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.
10
10:30 · Mitt på morgonen
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.
12
12:00 · Middag
förvalta immateriella rättigheter
Hantera de privata lagliga rättigheter som skyddar immateriella produkter från olagliga överträdelser.
14
14:00 · Eftermiddag
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.
15
15:30 · Sen eftermiddag
normalisera data
Reducera data till deras exakta kärnform (normalformulär) för att åstadkomma resultat såsom minimering av beroende, undanröjande av redundans och ökad konsekvens.
17
17:00 · Avslutning
upprätta dataprocesser
Använda it-verktyg för att tillämpa matematiska, algoritmiska eller andra datamanipulationsprocesser för att skapa information.

Uppgiftsordningen är illustrativ. Enskilda dagar varierar.

Programvara och teknik & Kunskapsområden
Programvara och teknik
Structured query language SQLSASPythonRMicrosoft SQL ServerThe MathWorks MATLABIBM SPSS StatisticsC++TableauOracle JavaJavaScriptTeradata DatabaseCAtlassian JIRAPerlAmazon Web Services AWS softwareMicrosoft Azure softwareC#Atlassian ConfluenceApache HadoopGitSplunk EnterpriseApache HiveGitHubApache CassandraRubyNoSQLAmazon RedshiftPostgreSQLElasticsearchMongoDBApache KafkaGoDockerJavaScript Object Notation JSONAmazon Elastic Compute Cloud EC2Microsoft Power BIScalaApache SparkJenkins CI
Kunskapsområden
  • 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.

Tvärsektoriell kompetens
  • dataetik
  • dataingenjörskap
  • datavetenskap
Viktiga färdigheter
genomföra forskning eller marknadsundersökningar
  • 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.

hantera, samla in och lagra digitala data
  • 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.

skriva tekniskt eller akademiskt
  • 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.

programmera datorsystem
  • 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.

samla in uppgifter från fysiska eller elektroniska källor
  • 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 information
  • 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 information om forskning och teknik
  • 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.

övervaka utvecklingen inom expertområde
  • 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.

arbeta tillsammans med andra
  • 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.

använda främmande språk
  • tala olika språk

    Behärska främmande språk för att kunna kommunicera på ett eller flera främmande språk.

Färdighets-DNA

Färdighets-DNA

Arbetspersonlighetsdrag och värden som definierar denna roll

Nyckelegenskaper du behöver
Analytiskt tänkande Integritet Erkännande Pålitlighet Samarbete Prestation Prestation/Ansträngning Mångfald Anpassningsförmåga/Flexibilitet Stresstolerans Självkontroll Oberoende Innovation Ledarskap Omsorg om andra Social orientering
Viktiga belöningar du kan förvänta dig
PrestationArbetsförhålla…ErkännandeRelationerStödOberoende
How to qualify

Path to become a forskare inom datavetenskap

What it typically takes to qualify: education level, where it is a regulated profession, and where to study.

Typical education level

Kandidatexamen

Study programmes

Real programmes leading to this occupation, by country.

Karriärutveckling

Karriärvägar & liknande roller

Utforska typiska karriärvägar, angränsande färdigheter och liknande roller för att planera din nästa övergång.

Karriärlandskap

Var passarforskare inom datavetenskap?

Den här rollen
forskare inom datavetenskap Den här rollen
Tillväxtvägar

Likhetspoäng baserade på kompetensöverlappning från ESCO-data.

Vanliga frågor

Vanliga frågor

Vilken typ av bakgrund krävs för att bli forskare inom datavetenskap?
En stark akademisk bakgrund inom datavetenskap, statistik, matematik eller ett relaterat område är vanligtvis nödvändig. Högre akademisk examen, som en masterexamen eller doktorsexamen, är ofta ett krav, särskilt för mer avancerade forskningsroller.
Hur ser arbetsmarknaden ut för forskare inom datavetenskap?
Efterfrågan på forskare inom datavetenskap är generellt sett hög, då organisationer i många olika branscher behöver experter som kan analysera data och dra värdefulla insikter. Även om efterfrågan i Finland är för närvarande låg, är det en växande trend globalt.
Kan jag arbeta som forskare inom datavetenskap på frilansbasis?
Ja, det finns möjligheter att arbeta som forskare inom datavetenskap på frilansbasis. Många företag och organisationer anlitar frilansare för specifika projekt eller konsultuppdrag. Anställning är dock den vanligaste arbetsformen.
Forskare Inom Datavetenskap — vad är lönen i USA?
Medianlönen är 112 590 dollar per år, per 2025-05. Delstaternas medianlöner ligger mellan 69 490 och 163 350 dollar. Källa: US Bureau of Labor Statistics. Siffran gäller USA och är ingen prognos för Europa.