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.

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
Ринок праці

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.

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

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 різне 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
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.

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:

Модельна оцінка. Використовуйте це як сигнал для планування, а не як гарантію.

Як ШІ може змінити цю роль

Детермінована модельна інтерпретація поточних рольових сигналів — не гарантія заміни.

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.
27% асист

Де ШІ може стати другим пілотом

  • керувати відкритими публікаціями
  • демонструвати експертність у дисципліні
  • розпоряджатись відшукуваними, доступними, сумісними і багаторазово використовуваними даними
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: жовт. 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

Де навчатися

2 030 освітніх програм у країнах, загальна кількість яких становить 30, формують основні навички, необхідні для цієї професії. Також 446 коротких курсів, кожен із яких формує одну навичку.

Кілька прикладів навчальних програм, що викладаються мовою цієї сторінки:

Професійна

прикладна статистика

Фаховий коледж бізнесу та аналітики Національної академії статистики, обліку та аудиту · Україна

Джерела
  1. 1. Source: EDEBO (Єдина державна електронна база з питань освіти), Ministry of Education and Science of Ukraine (registry.edbo.gov.ua). Data as at 28/09/2026.
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.

Для організацій

Дані на цій сторінці — для ваших учнів, клієнтів і працівників.

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 3 жовтня 2026 р. Про наші дані