Професійний профіль

Асистент зі статистики/асистентка зі статистики

Ключові факти

Асистенти зі статистики збирають дані та використовують статистичні формули, щоб виконувати статистичні дослідження і створювати звіти. Вони створюють діаграми, графіки та опитування.

Резюме

Асистенти зі статистики відіграють важливу роль у зборі, обробці та аналізі даних. Вони працюють з різними джерелами інформації, застосовуючи статистичні формули та методи для виявлення тенденцій, закономірностей та підтримки прийняття рішень. Робота часто включає створення візуалізацій даних, таких як діаграми та графіки, а також розробку опитувань для збору необхідної інформації.

Ключові обов'язки:
  • • Збір даних з різних джерел (бази даних, онлайн-опитування, звіти).
  • • Обробка та очищення даних для забезпечення їхньої точності та надійності.
  • • Застосування статистичних формул та методів для аналізу даних та виявлення закономірностей.
Ринок праці
Більше кандидатів, ніж вакансій у країні Чехія і 6 інших країн
ELA/EURES 2025
Промисловість
Цифрова технологія
Освіта
Коротка вища освіта
15%
Стійкість Оцінка · 2026 (Чим вище, тим краще)
Коротка вища освіта 81% Вплив ШІ · 2026
Labour market

Де ця професія затребувана

Повідомлені нестача та надлишок робочої сили, за роками. Публікується для професійних груп, а не для окремих посад.

Повідомлено про нестачуПовідомлено про надлишокПовідомлено в інший рікЦе джерело цього не охоплює

Насиченіший колір: повідомлялося так само більше років поспіль.

Показники охоплюють Фахівці з бізнесу та адміністрування — 200 професій, зокрема цю.

3 з 8 з нестачею202521 з 32 зростають4.2Mвакансії до 2035

Нестача: Germany, Italy, Netherlands.

Найтриваліша нестача: Netherlands, 4 роки.

Оберіть територію на карті, щоб побачити її показники.

Про це джерело

Джерело: ELA/EURES, нестача та надлишок робочої сили. Дані публікуються на рівні професійної групи й охоплюють Європу. Випуски різняться будовою додатка та переліком країн, тож різниця між роками не завжди означає, що ринок праці змінився. Сірі країни не повідомляли, а це не те саме, що рівновага.

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.

Дізнатися більше

Знайдіть свій кар’єрний шлях і дізнайтеся про науку, що стоїть за нашими рекомендаціями.

Швидка перевірка підгонки

Чи підійде вам асистент зі статистики/асистентка зі статистики?

Дайте відповідь на три короткі запитання. Це не повна оцінка — це тизер, який допоможе вам вирішити, чи варто порівнювати ваш профіль.

Прогрес0/3

Вам подобаються завдання, які потребують Аналітичне мислення?

Вам подобаються завдання, які потребують Цілісність?

Вам подобаються завдання, які потребують Визнання?

NexFuture™

Майбутня перспектива для асистент зі статистики/асистентка зі статистики

The outlook for асистент зі статистики/асистентка зі статистики reflects a balanced mix of automation exposure and durable, human-led work.

Як розраховуються ці бали?

Індекс стійкості (0–100) оцінює, наскільки структурно захищена ця професія від автоматизації та порушень з боку ШІ, на основі аналізу на рівні завдань. Вищі оцінки означають більше завдань, що вимагають людського судження. Вплив ШІ показує приблизний відсоток годин завдань, на які можуть вплинути поточні можливості ШІ. Це структурні показники, отримані з моделі, а не прогнози індивідуальної безпеки зайнятості.

Грати в майбутнє
Як асистент зі статистики/асистентка зі статистики може змінитися в міру впровадження ШІ?

Кілька сфер завдань можуть перейти до робочих процесів за допомогою штучного інтелекту, тому перенавчання стає більш важливим.

Значна трансформація на рівні завдань очікується через 8 років (близько 2034 року) за обраним сценарієм „Очікуваний“.
~10%
Стійкість
Ризик автоматизації
EXP~85%
Людський край
MOAT~10%

Ілюстративний сценарій на основі автоматизованості завдань — не прогноз. Значення округлюються, що далі ви дивитеся.

2026
2030
2039
Швидкість впровадження ШІ:

Як ШІ може змінити цю роль

Детермінована модельна інтерпретація поточних рольових сигналів — не гарантія заміни.

Належить людині 15% Належить людині

Що ще залежить від людей

Більшість завдань тут підтримуються ШІ, а не суто керовані людиною.

Людська перевага Щоб залишатися попереду в цій ролі, зосередьтеся на кількісний аналіз та математика. Ці людино-центричні навички найважче репліковуються AI протягом наступних 20 років.
асист 37% асист

Де ШІ може стати другим пілотом

  • виявляти статистичні закономірності
  • застосовувати методи статистичного аналізу
  • застосовувати наукові методи
Автоматизувати 81% Автоматизувати

Завдання, які найбільше піддаються автоматизації

  • збирати дані
  • обробляти дані
  • виконувати аналітичні математичні розрахунки
Детальний аналіз

Життєві показники та вектори штучного інтелекту

Вектори експозиції AI

0-100%
ШІ / машинне навчання 37%

Експозиція до аналізу з підтримкою AI, розпізнаванню шаблонів та завданням прогнозного моделювання

Генеративний ШІ 6%

Експозиція до генерування контенту, креативного поліпшення та інструментів великих мовних моделей

Когнітивне програмне забезпечення 2%

Експозиція до автоматизації робочих процесів, програмного забезпечення підтримки рішень та цифровізації процесів

Робототехніка та фізична автоматизація 0%

Експозиція до фізичної автоматизації, робототехніки та переміщення завдань, керованих датчиками

Технічні деталі
Методологія: NexFuture v3.0 Джерела: O*NET® 30.3, ESCO v1.2.1 Оновлено: вер. 2026 р.

NexFuture v3.0 оцінює вплив автоматизації безпосередньо з основних груп навичок ESCO, зважених за масою навичок і відкаліброваних за експертними якорями. Оцінки є ймовірнісними оцінками, а не гарантіями. Докладніше див. у Білій книзі методології NexFuture.

Вимірює вразливість до автоматизації. Він не вимірює зарплату, попит чи кількість робочих місць поруч із вами.

День у житті

Що люди зазвичай роблять у цій ролі

Цифрова технологія

День із життя

Типовий день як асистент зі статистики/асистентка зі статистики

09
09:00 · Ранок
виконувати аналіз даних
Збирати дані й статистику для перевірки та оцінювання з метою створення тверджень і моделей прогнозування для виявлення корисної інформації в процесі прийняття рішень.
10
10:30 · Середина ранку
виконувати аналітичні математичні розрахунки
Застосовувати математичні методи та використовувати обчислювальні технології для проведення аналізу та розробки рішень конкретних проблем.
12
12:00 · полудень
виявляти статистичні закономірності
Аналізувати статистичні дані, щоб знайти закономірності та тенденції в даних або між змінними.
14
14:00 · полудень
застосовувати методи статистичного аналізу
Використовувати моделі (описову або вивідну статистику) та методи (інтелектуальний аналіз даних або машинне навчання) для статистичного аналізу, а також інструменти ІКТ для аналізу даних, виявлення кореляцій та прогнозування тенденцій.
15
15:30 · Пізній вечір
застосовувати наукові методи
Застосовувати наукові методи та техніки для дослідження явищ, отримуючи нові знання або виправляючи та інтегруючи попередні знання.
17
17:00 · Підведення підсумків
збирати дані
Отримувати дані, які можна експортувати, з різних джерел.

Наказ-завдання є ілюстративним. Окремі дні відрізняються.

Навички та знання

Що потрібно для цієї роботи

Навички, знання та інструменти, необхідні для цієї ролі, а також риси й винагороди, які вона передбачає.

Основні навички
проведення академічних або маркетингових досліджень
  • застосовувати наукові методи

    Застосовувати наукові методи та техніки для дослідження явищ, отримуючи нові знання або виправляючи та інтегруючи попередні знання.

  • проводити кількісні дослідження

    Виконувати систематичне емпіричне дослідження спостережуваних явищ за допомогою статистичних, математичних або обчислювальних методів.

технічне або академічне письмо
  • писати звіти про виконану роботу

    Складати пов’язані з роботою звіти, які підтримують ефективне управління взаємовідносинами та високий стандарт документації та ведення записів. Писати й подавати результати та висновки чітко та зрозуміло, щоб вони були зрозумілі для аудиторії без досвіду у сфері.

  • писати технічні звіти

    Складати технічні споживацькі звіти, зрозумілі людям без технічної освіти.

аналіз наукових і медичних даних
  • виявляти статистичні закономірності

    Аналізувати статистичні дані, щоб знайти закономірності та тенденції в даних або між змінними.

збір інформації з фізичних або електронних джерел
  • збирати дані

    Отримувати дані, які можна експортувати, з різних джерел.

керування, збір і зберігання цифрових даних
  • виконувати аналіз даних

    Збирати дані й статистику для перевірки та оцінювання з метою створення тверджень і моделей прогнозування для виявлення корисної інформації в процесі прийняття рішень.

виконання обчислень
  • виконувати аналітичні математичні розрахунки

    Застосовувати математичні методи та використовувати обчислювальні технології для проведення аналізу та розробки рішень конкретних проблем.

аналіз і оцінювання інформації та даних
  • застосовувати методи статистичного аналізу

    Використовувати моделі (описову або вивідну статистику) та методи (інтелектуальний аналіз даних або машинне навчання) для статистичного аналізу, а також інструменти ІКТ для аналізу даних, виявлення кореляцій та прогнозування тенденцій.

уведення й перетворення інформації
  • обробляти дані

    Вводити інформацію в систему зберігання та пошуку даних за допомогою таких процесів, як сканування, ручне введення або електронна передача даних, щоб обробляти великі обсяги даних.

Галузі знань & Програмне забезпечення та технології
Галузі знань
  • оцінка якості даних

    Процес виявлення проблем із даними за допомогою індикаторів якості, показників і метрик для планування стратегій очищення та збагачення даних відповідно до критеріїв якості даних.

  • прийоми статистичного моделювання

    Підходи до застосування статистичного аналізу до наборів даних у рамках науки про дані. Вони спрямовані на напрацювання передбачень реальності за допомогою статистичних моделей і чітких припущень.

Міжгалузеві навички
  • кількісний аналіз
  • математика
  • програмне забезпечення системи статистичного аналізу
  • статистика
  • алгоритми
  • методи опитування
  • методологія наукових досліджень
  • наука про дані
  • проєктування дослідження
Програмне забезпечення та технології
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
Ключові риси, які вам потрібні
Аналітичне мислення Цілісність Визнання Надійність Співпраця Досягнення Досягнення/Зусилля Різноманітність Адаптивність/Гнучкість Стресостійкість Самоконтроль Незалежність Інновація Лідерство Турбота про інших Соціальна орієнтація
Основні винагороди, яких ви можете очікувати
ДосягненняУмови праціВизнанняВідносиниПідтримкаНезалежність
Як отримати кваліфікацію

Асистент зі статистики: як здобути кваліфікацію та де навчатися

Що зазвичай потрібно для отримання кваліфікації: рівень освіти, регульована професія та місце навчання.

Типовий рівень освіти

Коротка вища освіта

Програми навчання

Реальні програми, що ведуть до цієї професії, за країнами.

Business Administration

EQF 6 Можливий збіг DIPLOMA
Allround Assistant Business Services
EQF 3 Можливий збіг DIPLOMA
Assistant Business Services
EQF 2 Можливий збіг DIPLOMA

Management assistant

EQF 4 Можливий збіг DIPLOMA
Office & Management Support Specialist
EQF 4 Можливий збіг DIPLOMA
Просування по службі

Шляхи зростання та подібні ролі

Досліджуйте типові шляхи кар'єрного зростання, суміжні навички та подібні ролі, щоб спланувати свій наступний перехід.

Загальні запитання

Часті запитання

Які навички необхідні для роботи асистентом/асистенткою зі статистики?
Важливо мати міцні знання статистики, вміння працювати з програмним забезпеченням для аналізу даних (наприклад, Excel, R, Python), а також навички візуалізації даних. Також необхідні аналітичне мислення, уважність до деталей та вміння чітко та зрозуміло представляти результати своєї роботи.
Чи потрібна спеціальна освіта для цієї посади?
Зазвичай, для роботи асистентом/асистенткою зі статистики потрібна вища освіта в галузі статистики, математики, економіки або суміжних дисциплін. Детальні вимоги до освіти можуть залежати від конкретної організації.
Які перспективи кар'єрного росту для асистента/асистентки зі статистики?
З набуттям досвіду та поглибленням знань, асистент/асистентка зі статистики може перейти на посади старшого аналітика даних, статистичного аналітика або спеціаліста з бізнес-аналітики. Також можливий розвиток у напрямку управління даними та аналітики.
Асистент Зі Статистики/Асистентка Зі Статистики — чи є в Європі нестача?
Ні. У випуску ELA/EURES за 2025 рік про надлишок повідомили 5 з 8 європейських країн, які оцінювали цю професійну групу: Греція, Фінляндія, Латвія, Швеція і ще 1. 3 країн повідомили про нестачу. Ці оцінки публікуються за професійними групами, а не за окремими назвами посад.
Асистент Зі Статистики/Асистентка Зі Статистики — скільки платять у США?
51 440 доларів на рік за медіаною, станом на 2025-05. Медіани штатів коливаються від 27 490 до 82 580 доларів. Джерело: US Bureau of Labor Statistics. Показник стосується Сполучених Штатів і не є прогнозом для Європи.

Джерела: ESCO O*NET ELA/EURES Cedefop BLS Дані оновлено 20 вересня 2026 р. Про наші дані