Інженер даних/інженерка даних
Знімок
Інженери даних розробляють архітектуру, необхідну для обробки, управління та зберігання великих обсягів даних, які використовуватимуться для аналізу дослідниками з обробки й аналізу даних. Вони проєктують інфраструктуру і підтримують роботу конвеєрів і сховищ даних, аби користуватися даними для досягнення стратегічної переваги.
Повседневна робота інженера даних/інженерки даних передбачає розробку та підтримку архітектури даних, включаючи конвеєри даних (data pipelines), сховища даних (data warehouses) та озера даних (data lakes). Це вимагає глибокого розуміння принципів роботи баз даних, хмарних технологій та інструментів обробки даних. Важливо забезпечити, щоб дані були доступні, надійні та готові до аналізу.
- • Проєктування та розробка архітектури даних, що відповідає потребам аналітиків та дослідників.
- • Створення та підтримка конвеєрів даних для збору, обробки та завантаження даних з різних джерел.
- • Оптимізація продуктивності та масштабованості систем зберігання та обробки даних.
Де ця професія затребувана
Повідомлені нестача та надлишок робочої сили, за роками. Публікується для професійних груп, а не для окремих посад.
Показники охоплюють Професіонали в сфері інформаційно-комунікаційних технологій — 75 професій, зокрема цю.
Нестача: Ірландія, Австрія, Бельгія, Болгарія і ще 6.
Найтриваліша нестача: Австрія, 3 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.
Що означають ці слова
Чотири показники, про які йдеться в цьому розділі
- Повідомлений попит
- Повідомлений попит показує, чи повідомляють роботодавці про потребу в працівниках цієї професії — це висновок, опублікований національним органом або органом ЄС, а не кількість людей.
- У якому напрямі рухається
- У якому напрямі рухається зайнятість у цій професії протягом наступних років — за офіційним прогнозом.
- Вакансії
- Вакансії показують приблизну кількість посад, що з’являються через зростання та через людей, які залишають цю професію.
- Звична оплата
- Звична оплата показує, скільки зазвичай заробляють у цій професії там, де джерело публікує такі дані. Порожнє поле не означає, що робота неоплачувана; це означає, що для цього місця ніхто не публікує таких даних.
Показник не наводиться, якщо для цього місця його ніхто не публікує, а не зазначається як нуль.
До якого висновку схиляється ринок для вас
- На вашу користь
- Вакансій більше, ніж шукачів — роботодавці конкурують за кандидатів.
- Збалансовано
- Вакансій і шукачів приблизно порівну.
- Конкурентно
- Шукачів більше, ніж вакансій — очікуйте конкуренції.
- Суперечливі дані
- Джерела не збігаються, або в одній частині тієї самої професійної групи бракує людей, а в іншій їх надлишок.
Кожне джерело приводить до одного з цих чотирьох висновків, тож ви маєте єдиний набір понять для ознайомлення. Відрізняються докази, покладені в їх основу: під кожним висновком наведено виміряне співвідношення кількості вакансій і шукачів роботи або оцінку, опубліковану національним органом.
Як ця професія порівнюється з іншими професіями в тій самій країні
- Сильний
- Серед найсильніших у країні that country
- Добрий
- Сильніша за більшість професій у країні that country
- Змішаний
- Приблизно звична для країни that country
- Слабкий
- Слабша за більшість професій у країні that country
Це рейтинг у межах однієї країни, а не оцінка, яку можна порівнювати між країнами: реєстри двох країн охоплюють різних людей, тому те саме число має в кожній із них різн е значення. Саме тому професія може бути серед найсильніших у країні й водночас мати позначку Конкурентно: вона очолює перелік на ринку, де загалом багато претендентів.
Звідки взято ці дані
Кожне число опубліковане національним статистичним управлінням, державною службою зайнятості або органом ЄС, а на кожній картці зазначено джерело та період, якого воно стосується. В одних місцях дані збирають щомісяця, в інших оцінюють раз чи двічі на рік, тому два місця на одній карті можуть описувати різні моменти — дату завжди зазначено.
Усе це не передбачає шансів конкретної людини. Це опис ринку.
Повідомлений попит · Звична оплата · У якому напрямі рухається (Польща, Німеччина, Чехія, Словаччина, Естонія, Ірландія)
| Повідомлений попит | Звична оплата | У якому напрямі рухається | |
|---|---|---|---|
| Польща | Не повідомлено | — | +53,4% 2023–2035 · Cedefop 2026 * |
| Німеччина | Повідомлено про нестачу ELA/EURES 2024 * | — | +15,6% 2023–2035 · Cedefop 2026 * |
| Чехія | Повідомлено про нестачу ELA/EURES 2025 * | — | +43,1% 2023–2035 · Cedefop 2026 * |
| Словаччина | Повідомлено про надлишок ELA/EURES 2024 * | — | +52,1% 2023–2035 · Cedefop 2026 * |
| Естонія | Повідомлено про нестачу ELA/EURES 2022 * | — | +60,8% 2023–2035 · Cedefop 2026 * |
| Ірландія | Повідомлено про нестачу ELA/EURES 2025 * | — | +32,3% 2023–2035 · Cedefop 2026 * |
* Публікується для професійних груп, а не для окремих посад.
Ви надаєте кар’єрні консультації студентам, клієнтам або працівникам? Використовуйте дані про цю професію у своїй організації.
Майбутня перспектива для інженер даних/інженерка даних
інженер даних/інженерка даних входить в період трансформації. З 42% експозицією до інструментів AI ця роль не замінюється, вона розвивається. Опанування нових цифрових інструментів буде ключем до успіху.
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.
Як інженер даних/інженерка даних може змінитися в міру впровадження ШІ?
Кілька сфер завдань можуть перейти до робочих процесів за допомогою штучного інтелекту, тому перенавчання стає більш важливим.
Ілюстративний сценарій на основі автоматизованості завдань — не прогноз. Значення округлюються, що далі ви дивитеся.
Кілька сфер завдань можуть перейти до робочих процесів за допомогою штучного інтелекту, тому перенавчання стає більш важливим.
Ілюстративний сценарій на основі автоматизованості завдань — не прогноз. Значення округлюються, що далі ви дивитеся.
Модельна оцінка. Використовуйте це як сигнал для планування, а не як гарантію.
Порівняйте це зі своїм профілем
Як ШІ може змінити цю роль
Детермінована модельна інтерпретація поточних рольових сигналів — не гарантія заміни.
Що ще залежить від людей
Більшість завдань тут підтримуються ШІ, а не суто керовані людиною.
Де ШІ може стати другим пілотом
- здійснювати зменшення розміру
- розробляти додатки для обробки даних
- керувати архітектурою даних у сфері ІКТ
Завдання, які найбільше піддаються автоматизації
- обробляти дані
- розпоряджатись даними досліджень
- використовувати методи обробки даних
Життєві показники та вектори штучного інтелекту
Вектори експозиції AI
0-100%Експозиція до аналізу з підтримкою AI, розпізнаванню шаблонів та завданням прогнозного моделювання
Експозиція до генерування контенту, креативного поліпшення та інструментів великих мовних моделей
Експозиція до фізичної автоматизації, робототехніки та переміщення завдань, керованих датчиками
Експозиція до автоматизації робочих процесів, програмного забезпечення підтримки рішень та цифровізації процесів
Технічні деталі
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.
Що люди зазвичай роблять у цій ролі
Цифрова технологія
Типовий день як інженер даних/інженерка даних
09 09:00 · Ранок розробляти додатки для обробки даних
10 10:30 · Середина ранку впроваджувати технології зберігання даних
12 12:00 · полудень керувати архітектурою даних у сфері ІКТ
14 14:00 · полудень керувати даними
15 15:30 · Пізній вечір налагоджувати процеси обробки даних
17 17:00 · Підведення підсумків проєктувати базу даних у хмарі
Наказ-завдання є ілюстративним. Окремі дні відрізняються.
Що потрібно для цієї роботи
Навички, знання та інструменти, необхідні для цієї ролі, а також риси й винагороди, які вона передбачає.
-
використовувати методи обробки даних
Збирати, обробляти й аналізувати необхідні дані й інформацію; зберігати й оновлювати дані належним чином та виводити статистику й дані, використовуючи таблиці й статистичні діаграми.
-
налагоджувати процеси обробки даних
Використовувати інструменти ІКТ для застосування математичних, алгоритмічних й інших процесів керування даними для створення інформації.
-
використовувати бази даних
Використовувати програмні засоби для керування даними, їх систематизації у структурованому середовищі, яке складається з атрибутів, таблиць і зв’язків, для звернення до збережених даних, а також їх модифікації.
-
розпоряджатись кількісними даними
Збирати, обробляти й представляти кількісні дані. Використовувати відповідні програми й методи для валідації, організації й інтерпретації даних.
-
зберігати цифрові дані та системи
Використовувати програмні засоби для архівації даних, копіюючи їх і створюючи резервні копії для забезпечення цілісності даних і запобігання їх втраті.
-
впроваджувати технології зберігання даних
Застосовувати такі моделі й інструменти як інтерактивна аналітична обробка (OLAP) і обробка трансакцій у реальному часі (OLTP) для інтеграції структурованих або неструктурованих даних із джерел для створення центрального сховища попередніх і поточних даних.
-
розпоряджатись даними досліджень
Створювати та аналізувати наукові дані, отримані за допомогою якісних та кількісних методів дослідження. Зберігати та підтримувати дані в дослідницьких базах даних. Підтримувати повторне використання наукових даних і бути знайомим з принципами управління відкритими даними.
-
створювати набори даних
Створювати колекцію нових або існуючих пов’язаних наборів даних, які складаються з окремих елементів, але з якими можна працювати, як з єдиним цілим.
-
керувати даними
Адмініструвати всі типи інформаційних ресурсів протягом їхнього життєвого циклу, виконуючи профілювання, синтаксичний аналіз, стандартизацію, ідентифікацію, очищення, покращення та аудит даних. Забезпечувати відповідність даних поставленим цілям, використовуючи спеціалізовані ІКТ-інструменти для дотримання критеріїв якості даних.
-
здійснювати зменшення розміру
Зменшувати кількість змінних або функцій для набору даних в алгоритмах машинного навчання за допомогою аналізу головних компонентів, матричної факторизації, методів автоматичного кодування тощо.
-
розробляти додатки для обробки даних
Створювати індивідуально адаптоване програмне забезпечення для обробки даних, обираючи та використовуючи відповідну мову програмування, щоб система ІКТ видала необхідний результат на основі очікуваних вхідних даних.
-
керувати архітектурою даних у сфері ІКТ
Наглядати за дотриманням правилам та використанням методів ІКТ для визначення архітектури інформаційних систем і для контролю збору, зберігання, консолідації, упорядкування та використання даних в організації.
-
проєктувати базу даних у хмарі
Застосовувати принципи проєктування для адаптивних, еластичних, автоматизованих, слабозв’язаних баз даних, які використовують хмарну інфраструктуру. Прагнути усунути будь-які окремі точки відмови за допомогою дизайну розподіленої бази даних.
-
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.
зберігання даних
Фізичні та технічні концепції організації зберігання цифрових даних у конкретних схемах як локально, наприклад, на жорстких дисках і оперативній пам’яті (ОЗП), так і віддалено, через мережу, Інтернет або хмару.
моделі даних
Методи та наявні системи, що використовуються для структурування елементів даних і відображення зв’язків між ними, а також методи інтерпрет ації структур даних і зв’язків.
неструктуровані дані
Інформація, яка не впорядкована заздалегідь визначеним чином або не має заздалегідь визначеної моделі даних, і яку важко зрозуміти та знайти в ній закономірності без використання методів, як-от добування (глибокий аналіз) даних.
системи управління базами даних
Інструменти для створення, оновлення та керування базами даних, як-от Oracle, MySQL і Microsoft SQL Server.
хмарні технології
Технології, що забезпечують доступ до обладнання, програмного забезпечення, даних і послуг через віддалені сервери та програмні мережі незалежно від їхнього місця розташування та архітектури.
SAS Data Management
Комп’ютерна програма SAS Data Management — це інструмент для інтеграції інформації з декількох додатків, створених і підтримуваних організаціями, в єдину послідовну та прозору структуру даних, розроблену компанією-розробником програмного забезпечення SAS.
Teradata Database
Комп’ютерна програма Teradata Database — це інструмент для створення, оновлення та керування базами даних, розроблений компанією-виробником програмного забезпечення Teradata Corporation.
- аналіз даних
- комп’ютерні науки
- статистика
Інженер даних: як здобути кваліфікацію та де навчатися
Що зазвичай потрібно для отримання кваліфікації: рівень освіти, регульована професія та місце навчання.
Бакалавр
786 освітніх програм у країнах, загальна кількість яких становить 26, формують основні навички, необхідні для цієї професії. Також 213 коротких курсів, кожен із яких формує одну навичку.
Шляхи зростання та подібні ролі
Досліджуйте типові шляхи кар'єрного зростання, суміжні навички та подібні ролі, щоб спланувати свій наступний перехід.
Куди підходить інженер даних/інженерка даних?
Оцінки подібності на основі збігу навичок із даних ESCO.
аналітик даних/аналітикиня даних
16% подібністьоператор з уведення даних/операторка з уведення даних
13% подібністьголовний спеціаліст із даних/головна спеціалістка із даних
11% подібністьрозробник інтернету речей/розробниця інтернету речей
11% подібністьадміністратор бази знань і інформації ІКТ/адміністраторка бази знань і інформації ІКТ
11% подібністьдослідник з обробки й аналізу даних/дослідниця з обробки й аналізу даних
11% подібністьДля організацій
Дані на цій сторінці — для ваших учнів, клієнтів і працівників.
Часті запитання
Які навички необхідні для успішної кар’єри інженера даних/інженерки даних?
Чи є можливість працювати інженером даних/інженеркою даних як фрілансер?
Як зміниться роль інженера даних/інженерки даних в майбутньому?
Інженер Даних/Інженерка Даних — скільки платять у США?
Джерела: ESCO O*NET ELA/EURES Cedefop BLS Дані оновлено 19 жовтня 2026 р. Про наші дані