Професійний профіль

Дослідник з обробки й аналізу даних/дослідниця з обробки й аналізу даних

Знімок

Дослідники з обробки й аналізу даних знаходять і інтерпретують масштабні джерела даних, керують великими обсягами даних, об’єднують джерела даних, забезпечують узгодженість наборів даних і створюють візуалізації, які допоможуть зрозуміти ці дані. Вони будують математичні моделі, використовуючи дані, представляють і передають інформацію про дані та висновки фахівцям і вченим у своїй команді та в разі потреби не експертній аудиторії, і рекомендують способи застосування цих даних.

Резюме

Як дослідник/дослідниця з обробки й аналізу даних, ви будете працювати з масштабними джерелами даних, виявляючи закономірності та тенденції, які можуть бути приховані на перший погляд. Ваша робота включатиме об’єднання різних джерел даних, забезпечення їхньої узгодженості та створення наочних візуалізацій для полегшення розуміння. Ви будуватимете математичні моделі, щоб передбачати майбутні результати та рекомендуватимете способи застосування даних для досягнення бізнес-цілей.

Ключові обов'язки:
  • • Пошук, збір та обробка великих обсягів даних з різних джерел.
  • • Побудова математичних моделей та алгоритмів для аналізу даних.
  • • Створення візуалізацій даних (графіків, діаграм, дашбордів) для представлення результатів аналізу.
Ринок праці
Дефіцит у країні Австрія і 8 інших країн
ELA/EURES 2025
Промисловість
Цифрова технологія
Освіта
Бакалавр
34%
Стійкість Оцінка · 2026 (Чим вище, тим краще)
Бакалавр 58% 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 про обидваПовідомлено в інший рікЦе джерело цього не охоплює

Насиченіший колір: повідомлялося так само більше років поспіль.

Показники охоплюють Професіонали в сфері інформаційно-комунікаційних технологій — 75 професій, зокрема цю.

10 з 14 з нестачею2025Усі 30 зростають3.7Mвакансії до 2035

Нестача: Austria, Belgium, Bulgaria, Cyprus і ще 6.

Найтриваліша нестача: Austria, 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.

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 дослідник з обробки й аналізу даних/дослідниця з обробки й аналізу даних?

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 дослідник з обробки й аналізу даних/дослідниця з обробки й аналізу даних

The outlook for дослідник з обробки й аналізу даних/дослідниця з обробки й аналізу даних 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 дослідник з обробки й аналізу даних/дослідниця з обробки й аналізу даних 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 11 років (близько 2037 року) за обраним сценарієм „Очікуваний“.
~30%
Стійкість
Ризик автоматизації
EXP~60%
Людський край
MOAT~35%

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

2026
2032
2042
Швидкість впровадження ШІ:

Як ШІ може змінити цю роль

Детермінована модельна інтерпретація поточних рольових сигналів — не гарантія заміни.

Належить людині 34% Належить людині

Що ще залежить від людей

  • професійно взаємодіяти в дослідницькому та професійному середовищі
  • оцінювати дослідницьку діяльність
  • управляти правами інтелектуальної власності
Людська перевага Щоб залишатися попереду в цій ролі, зосередьтеся на аналітична обробка онлайн та видобування інформації. Ці людино-центричні навички найважче репліковуються AI протягом наступних 20 років.
асист 27% асист

Де ШІ може стати другим пілотом

  • керувати відкритими публікаціями
  • демонструвати експертність у дисципліні
  • розпоряджатись відшукуваними, доступними, сумісними і багаторазово використовуваними даними
Автоматизувати 58% Автоматизувати

Завдання, які найбільше піддаються автоматизації

  • обробляти зразки даних
  • збирати дані ІКТ
  • синтезувати інформацію
Детальний аналіз

Життєві показники та вектори штучного інтелекту

Вектори експозиції AI

0-100%
ШІ / машинне навчання 27%

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

Генеративний ШІ 9%

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

Когнітивне програмне забезпечення 1%

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 дослідник з обробки й аналізу даних/дослідниця з обробки й аналізу даних

09
09:00 · Ранок
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.
10
10:30 · Середина ранку
створювати рекомендаційні системи
Розробляти системи рекомендацій на основі великих наборів даних, використовуючи мови програмування або комп’ютерні засоби для створення підкласу системи фільтрації інформації, метою якої є прогнозування рейтингу якоїсь позиції або прогнозування вподобань користувача.
12
12:00 · полудень
використовувати програмне забезпечення з відкритим кодом
Використовувати програмне забезпечення з відкритим кодом, знаючи основні моделі з відкритим кодом, схеми ліцензування й методи кодування, які зазвичай застосовуються під час створення програмного забезпечення з відкритим кодом.\n
14
14:00 · полудень
керувати системами збору даних
Розробляти методи та стратегії, що використовуються для максимізації якості даних і статистичної ефективності при зборі даних, а також керувати ними для оптимізації зібраних даних для подальшої обробки.
15
15:30 · Пізній вечір
налагоджувати процеси обробки даних
Використовувати інструменти ІКТ для застосування математичних, алгоритмічних й інших процесів керування даними для створення інформації.
17
17:00 · Підведення підсумків
нормалізувати дані
Зменшувати кількість даних до основних (стандартної форми) з метою мінімізації їх залежності, усунення надмірності й збільшення однорідності.

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
  • розпоряджатись відшукуваними, доступними, сумісними і багаторазово використовуваними даними

    Створювати, описувати, зберігати, оберігати та (повторно) використовувати наукові дані на основі принципів FAIR (відшукуваність, доступність, сумісність і багаторазовість використання даних), роблячи дані максимально відкритими та настільки закритими, наскільки це є необхідним.

  • проводити наукові дослідження

    Отримувати, виправляти або вдосконалювати знання про явища за допомогою наукових методів і прийомів, заснованих на емпіричних або вимірюваних спостереженнях.\n

  • застосовувати принципи дослідницької етики та наукової доброчесності у дослідницькій діяльності

    Застосовувати фундаментальні етичні принципи та законодавство до наукових досліджень, включаючи питання доброчесності досліджень. Виконувати, перевіряти або звітувати про дослідження, уникаючи таких неправомірних дій, як фабрикація, фальсифікація та плагіат.

  • просувати відкриті інновації в дослідженнях

    Застосовувати техніки, моделі, методи та стратегії, які сприяють просуванню кроків до інновацій через співпрацю з людьми та організаціями за межами організації.\n

  • інтегрувати гендерне питання в дослідження

    Враховувати в процесі дослідження біологічні характеристики та соціальні й культурні особливості жінок і чоловіків (гендер), що розвиваються, а також їхні соціальні та культурні особливості.

  • проводити міждисциплінарні дослідження

    Опрацьовувати та використовувати результати досліджень і дані, що виходять за межі дисциплінарних та / або функціональних кордонів.\n

  • сприяти участі громадян у науковій та дослідницькій діяльності

    Залучати громадян до наукової та дослідницької діяльності та заохочувати їхній внесок у вигляді знань, часу або вкладених ресурсів.

керування, збір і зберігання цифрових даних
  • нормалізувати дані

    Зменшувати кількість даних до основних (стандартної форми) з метою мінімізації їх залежності, усунення надмірності й збільшення однорідності.

  • 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.

  • виконувати очищення даних

    Виявляти й виправляти пошкоджені записи в наборах даних, перевіряти актуальність і структурованість даних відповідно до інструкцій.

  • впроваджувати процеси якості даних

    Застосовувати методи аналізу якості, підтвердження й верифікації даних для перевірки цілісності та якості даних.

технічне або академічне письмо
  • створювати наукові чи академічні статті й технічну документацію

    Створювати та редагувати наукові, академічні чи технічні тексти на різні теми.

  • поширювати результати серед наукової спільноти

    Оприлюднювати наукові результати будь-якими відповідними засобами, включно з конференціями, семінарами, колоквіумами та науковими публікаціями.

  • публікувати наукові дослідження

    Проводити наукові дослідження в університетах і науково-дослідних установах або за власний рахунок, публікувати їх у книгах чи наукових журналах з метою зробити внесок у сферу знань і отримати особисту академічну акредитацію.\n

  • писати наукові публікації

    Представляти гіпотезу, результати та висновки своїх наукових досліджень у своїй галузі знань у фаховому виданні.

програмування комп’ютерних систем
  • використовувати програмне забезпечення з відкритим кодом

    Використовувати програмне забезпечення з відкритим кодом, знаючи основні моделі з відкритим кодом, схеми ліцензування й методи кодування, які зазвичай застосовуються під час створення програмного забезпечення з відкритим кодом.\n

  • створювати рекомендаційні системи

    Розробляти системи рекомендацій на основі великих наборів даних, використовуючи мови програмування або комп’ютерні засоби для створення підкласу системи фільтрації інформації, метою якої є прогнозування рейтингу якоїсь позиції або прогнозування вподобань користувача.

  • 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.

збір інформації з фізичних або електронних джерел
  • обробляти зразки даних

    Збирати та відбирати набір даних з популяції за статистичною або іншою визначеною процедурою.

  • збирати дані ІКТ

    Збирати дані, розробляючи та застосовуючи методи пошуку та вибірки.

  • синтезувати інформацію

    Аналізувати після прочитання, інтерпретувати та узагальнювати нову та складну інформацію, отриману з різних джерел.

управління інформацією
  • 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.

  • керувати системами збору даних

    Розробляти методи та стратегії, що використовуються для максимізації якості даних і статистичної ефективності при зборі даних, а також керувати ними для оптимізації зібраних даних для подальшої обробки.

представлення дослідницької або технічної інформації
  • надавати візуальне представлення даних

    Створювати візуальне представлення даних, наприклад, у вигляді діаграм чи графіків, для легшого розуміння.

  • спілкуватися з ненауковою аудиторією

    Повідомляти про наукові відкриття ненауковій аудиторії, включно з широкою громадськістю. Адаптувати наукові концепції, дебати, висновки до аудиторії, використовуючи різні методи для різних цільових груп, включно з візуальними презентаціями.\n

моніторинг розробок у сфері експертизи
  • інтерпретувати поточні дані

    Аналізувати дані, зібрані з таких джерел, як-от ринкові дані, наукові праці, вимоги споживачів та анкети, які є актуальними та сучасними, щоб оцінити розвиток та інновації у сферах експертизи.

робота з іншими
  • професійно взаємодіяти в дослідницькому та професійному середовищі

    Виявляти увагу до інших, а також колегіальність. Слухати, давати, отримувати зворотній зв’язок та відповідати на зворотній зв’язок інших; це включає нагляд персоналу та керівництво в професійній обставинах.

використання іноземних мов
  • розмовляти різними мовами

    Володіти іноземними мовами, щоб мати можливість спілкуватися однією або кількома.

Галузі знань & Програмне забезпечення та технології
Галузі знань
  • аналітична обробка онлайн

    Онлайн-інструменти, які аналізують, агрегують і представляють багатовимірні дані, даючи змогу користувачам інтерактивно і вибірково витягувати та переглядати дані з певних точок зору.

  • видобування інформації

    Прийоми та методи, що використовуються для отримання та вилучення інформації з неструктурованих або напівструктурованих цифрових документів і джерел.

  • глибинний аналіз даних

    Методи штучного інтелекту, машинного навчання, статистики та баз даних, що використовуються для вилучення вмісту з набору даних.

  • категоризація інформації

    Процес класифікації інформації за категоріями та відображення взаємозв’язків між даними для деяких чітко визначених цілей.

  • методи візуальної презентації

    Візуальне представлення та методи взаємодії, такі як гістограми, діаграми розсіювання, поверхневі діаграми, деревоподібна візуалізація та графіки паралельних координат, які можна використовувати для представлення абстрактних числових і нечислових даних, щоб посилити розуміння людиною цієї інформації.

  • мова запитів до системи опису ресурсів

    Мови запитів, як-от SPARQL, які використовуються для отримання та оброблення даних, що зберігаються у форматі Resource Description Framework (RDF).

  • мови запитів

    Область стандартизованих комп’ютерних мов для пошуку інформації з бази даних і документів, що містять необхідну інформацію.

  • моделі даних

    Методи та наявні системи, що використовуються для структурування елементів даних і відображення зв’язків між ними, а також методи інтерпретації структур даних і зв’язків.

  • 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
  • емпіричний аналіз
  • етика роботи з даними
  • інженерія даних
Програмне забезпечення та технології
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
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

Дослідник з обробки й аналізу даних: як здобути кваліфікацію та де навчатися

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

Типовий рівень освіти

Бакалавр

Програми навчання

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

Insinööri (AMK), tieto- ja viestintätekniikka
Сильний матч Insinööri (AMK)
Computer Science, Master of Science (Technology) (2 yrs)
Сильний матч Diplomi-insinööri
Engineering Physics, Master of Science (Technology) (2 yrs)
Сильний матч Diplomi-insinööri
Master of Business Administration, Data Engineering and AI
Сильний матч Tradenomi (ylempi AMK)
Geoinformatics, Master of Science (Technology) (2 yrs)
Сильний матч Diplomi-insinööri
Master of Engineering, Data Engineering and AI
Сильний матч Insinööri (ylempi AMK)
Просування по службі

Шляхи зростання та подібні ролі

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

Кар'єрний пейзаж

Куди підходить дослідник з обробки й аналізу даних/дослідниця з обробки й аналізу даних?

Ця роль
дослідник з обробки й аналізу даних/дослідниця з обробки й аналізу даних Ця роль
Шляхи зростання

Оцінки подібності на основі збігу навичок із даних ESCO.

Загальні запитання

Часті запитання

Які навички необхідні для успішної роботи дослідником з обробки й аналізу даних?
Потрібні міцні знання математики, статистики та програмування (наприклад, Python, R). Важливі також навички візуалізації даних, критичного мислення та комунікації, щоб ефективно представляти результати аналізу.
Чи є можливість працювати дослідником з обробки й аналізу даних як фрілансер?
Так, ця професія часто зустрічається у форматі фрілансу, особливо для короткострокових проєктів або консультацій. Однак, більшість посад дослідника з обробки й аналізу даних передбачають постійне трудоустроювання.
Який рівень відповідальності передбачає посада Career Band 5?
На рівні Career Band 5 ви очікуєте брати на себе лідерські та стратегічні обов'язки, включаючи управління проєктами, менторство молодших колег та розробку стратегій використання даних для досягнення організаційних цілей.
Дослідник З Обробки Й Аналізу Даних/Дослідниця З Обробки Й Аналізу Даних — скільки платять у США?
112 590 доларів на рік за медіаною, станом на 2025-05. Медіани штатів коливаються від 69 490 до 163 350 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