Technologie InformacyjneISCO 2511

Data scientist

Osoby pracujące jako data scientist wyszukują i interpretują bogate źródła danych, zarządzają dużymi zbiorami danych, łączą źródła danych, dbają o spójność zbiorów danych oraz tworzą wizualizacje ułatwiające zrozumienie danych. Budują modele matematyczne na podstawie danych, przedstawiają wnioski i ustalenia z analiz specjalistom i naukowcom w swoim zespole, a w razie potrzeby także odbiorcom spoza branży, oraz rekomendują sposoby wykorzystania danych.

Sprawdź się w minutę: data scientist

Oceń 5 z 60 kluczowych umiejętności tego zawodu (europejska baza ESCO). Bez zakładania konta.

normalizować dane

zarządzać danymi badawczymi

stosować techniki przetwarzania danych

interpretować bieżące dane

Prowadzić współpracę ze stronami w środowiskach badawczych i zawodowych.

O zawodzie data scientist

Jako naukowiec zajmujący się danymi, będziesz w sercu podejmowania decyzji opartych na danych w organizacjach, odpowiedzialny za wyodrębnianie znaczących wniosków ze złożonych zbiorów danych i ich tłumaczenie na możliwe do działania rekomendacje. Twoja codzienna praca obejmuje identyfikowanie i pozyskiwanie źródeł danych, czyszczenie i normalizowanie dużych zbiorów danych, budowanie zaawansowanych modeli matematycznych i statystycznych oraz stosowanie zaawansowanych technik analitycznych do odkrywania wzorców i zależności. Będziesz tworzyć uderzające wizualizacje danych i przedstawiać swoje ustalenia zarówno ekspertom technicznym, jak i interesariuszom niebędącym specjalistami, zapewniając, że Twoje wnioski napędzają strategiczne decyzje biznesowe.

Twoja rola jest istotna w dzisiejszej gospodarce skoncentrowanej na danych, ponieważ firmy we wszystkich sektorach polegają na naukowcach zajmujących się danymi w celu optymalizacji operacji, ulepszenia produktów, przewidywania trendów rynkowych i zarządzania ryzykiem. Będziesz pracować z najnowocześniejszymi narzędziami i technologiami, stosując wiedzę z zakresu uczenia maszynowego, statystyki i inżynierii danych do rozwiązywania złożonych problemów z rzeczywistego świata. Praca wymaga mocnej podstawy w matematyce i informatyce, w połączeniu z ciekawością, kreatywnością i zmysłem biznesowym.

Naukowcy zajmujący się danymi należą do najszukańszych profesjonalistów w Polsce i globalnie, z silnymi perspektywami wynagrodzeń i doskonałymi możliwościami awansu zawodowego. Możesz specjalizować się w dziedzinach takich jak uczenie maszynowe, analityka biznesowa lub analityka specyficzna dla domeny i przejść na stanowiska starszych techników lub przywództwa.

Kluczowe funkcje zawodowe

Główne obszary odpowiedzialności na stanowisku data scientist.

1

Pozyskiwanie i przygotowanie danych

  • Identyfikować i lokalizować odpowiednie źródła danych z systemów wewnętrznych i zewnętrznych baz danych
  • Wyodrębniać, czyszczać i normalizować duże zestawy danych w celu zapewnienia jakości i spójności danych
  • Zarządzać danymi badawczymi i wdrażać procedury zarządzania danymi
  • Łączyć wiele źródeł danych i rozwiązywać niezgodności w zbiorach danych
2

Analiza statystyczna i modelowanie

  • Stosować techniki modelowania statystycznego w celu zrozumienia rozkładów danych i zależności
  • Budować modele matematyczne i algorytmy w celu rozwiązania problemów analitycznych
  • Przeprowadzać analizę ilościową i empiryczną na zbiorach danych
  • Przeprowadzać testy statystyczne i weryfikować założenia modelu
  • Używać technik przetwarzania danych i stosować odpowiednie metody statystyczne
3

Wizualizacja danych i komunikacja

  • Tworzyć uderzające wizualizacje danych przy użyciu specjalistycznych narzędzi i technik
  • Prezentować ustalenia i wnioski odbiorcom technicznym i niebędącym specjalistami
  • Stosować techniki wizualnej prezentacji, aby uczynić złożone dane zrozumiałymi
  • Redagować artykuły naukowe lub akademickie i dokumentację techniczną
  • Komunikować wnioski z danych i rekomendacje interesariuszom
4

Uczenie maszynowe i zaawansowana analityka

  • Budować i szkolić modele uczenia maszynowego do zadań predykcji i klasyfikacji
  • Wykonywać eksplorację danych i wyodrębniać znaczące wzorce z dużych zbiorów danych
  • Stosować techniki inżynierii danych w celu efektywnego przetwarzania i transformacji danych
  • Wdrażać przetwarzanie analityczne online (OLAP) dla analityki biznesowej
5

Etyka danych i strategia nauki o danych

  • Zapewniać zgodność z zasadami etyki danych i przepisami dotyczącymi prywatności
  • Opracowywać modele danych i definiować struktury danych do celów analitycznych
  • Rekomendować rozwiązania oparte na danych i strategiczne zastosowania wniosków z danych
  • Przeglądać literaturę naukową i być na bieżąco z metodologiami nauki o danych

Czy masz umiejętności do tej roli?

Wymagania kompetencyjne wywnioskowane z profilu umiejętności zawodu. Wykonaj darmowy test, aby sprawdzić swoje dopasowanie.

Kluczowe umiejętności (zaawansowane)

Rozwiązywanie problemówAdvanced
Analiza i interpretacjaAdvanced
Biegłość cyfrowaAdvanced
Rozwój ludziAdvanced
Myślenie transdyscyplinarneAdvanced

Umiejętności wspierające

Myślenie kreatywneIntermediate
KomunikacjaIntermediate

Europejskie ramy umiejętności

Umiejętności i obszary wiedzy wymagane dla tego zawodu na podstawie europejskiej klasyfikacji.

Niezbędne (60)

modelowanie matematycznemodelowanie matematyczneProces tworzenia matematycznego odwzorowania rzeczywistego problemu, np. w postaci równań, celem uzyskania wglądu, odkrycia nowych aspektów trudnego scenariusza, lepszego zrozumienia pierwotnego probl...eksploracja danycheksploracja danychMetody sztucznej inteligencji, uczenia maszynowego, statystyki i baz danych wykorzystywanych do uzyskiwania treści ze zbioru danych.techniki wizualnej prezentacjitechniki wizualnej prezentacjiTechniki prezentacji wizualnej i interakcji, takie jak histogramy, wykresy punktowe, wykresy powierzchni, mapy drzewa i wykresy współrzędnych równoległych, które można wykorzystać do przedstawienia da...inżynieria danychinżynieria danychProces opracowywania i konstruowania systemów służących do gromadzenia i analizy danych na dużą skalę.analiza ilościowaanaliza ilościowaTechnika modelowania i pomiaru statystycznego i matematycznego używana do przedstawienia stanu faktycznego za pomocą liczb.oprogramowanie do wizualizacji danychoprogramowanie do wizualizacji danychNarzędzie komputerowe lub aplikacja do graficznej i wizualnej prezentacji danych, umożliwiającej lepsze zrozumienie i interpretację złożonych danych za pomocą elementów wizualnych, takich jak mapy, wy...techniki modelowania statystycznegotechniki modelowania statystycznegoMetody w zakresie stosowania analizy statystycznej zbiorów danych w dziedzinie nauki o danych. Obejmują przewidywanie rzeczywistości za pomocą modeli statystycznych i konkretnych założeń.pozyskiwanie informacjipozyskiwanie informacjiTechniki i metody stosowane do uzyskiwania i ekstrakcji informacji pochodzących z nieuporządkowanych lub częściowo uporządkowanych dokumentów i źródeł cyfrowych.literatura naukowaliteratura naukowaŚrodek przekazu służący do informowania społeczności naukowej, w tym pracowników naukowych, o wynikach badań naukowych. Jest to trwały i łączny zbiór wszystkich wyników badań naukowych w różnych dzied...statystykastatystykaBadanie teorii statystycznej, metod i praktyk takich jak gromadzenie, organizacja, analiza, interpretacja i prezentacja danych. Obejmuje ona wszystkie aspekty danych, w tym planowanie gromadzenia dany...kategoryzacja informacjikategoryzacja informacjiProces klasyfikowania informacji na kategorie i wykazywania związków między danymi dla ściśle określonych celów.język zapytań RDFjęzyk zapytań RDFJęzyki zapytań, takie jak SPARQL, używane do wyszukiwania danych w formacie Resource Description Framework Format (RDF) i ich wykorzystywania.przetwarzanie analityczne onlineprzetwarzanie analityczne onlineNarzędzia internetowe służące do analizowania, agregacji i przedstawiania danych wielowymiarowych, pozwalające użytkownikom na interaktywne i selektywne pozyskiwanie i przeglądanie danych z konkretnyc...etyka danychetyka danychPoddziedzina etyki zajmująca się ocenianiem, czy praktyki dotyczące danych są uznawane za etyczne. Ocenia procesy, takie jak gromadzenie, analizowanie i rozpowszechnianie ustrukturyzowanych i nieustru...analiza empirycznaanaliza empirycznaMetoda oparta na dowodach wykorzystywana do przeprowadzania analizy i interpretowania informacji w celu sformułowania wniosków na temat konkretnej kwestii.modele danychmodele danychTechniki i istniejące systemy stosowane do strukturyzowania elementów danych i pokazujące związki między nimi, a także metody interpretacji struktur i stosunków między danymi.sporządzać projekty prac naukowych lub akademickich oraz dokumentacji technicznejsporządzać projekty prac naukowych lub akademickich oraz dokumentacji technicznejSporządzać i redagować dokumenty naukowe, akademickie lub techniczne na różne tematy.normalizować danenormalizować daneRedukowanie danych do ich precyzyjnej formy podstawowej (formy normalne), aby osiągnąć takie wyniki, jak minimalizacja zależności, eliminacja redundancji, zwiększenie spójności.zarządzać danymi badawczymizarządzać danymi badawczymiTworzyć i analizować dane naukowe pochodzące z jakościowych i ilościowych metod badawczych. Przechowywać i utrzymywać dane w bazach danych badawczych. Wspierać ponowne wykorzystywanie danych naukowych...stosować techniki przetwarzania danychstosować techniki przetwarzania danychGromadzić, przetwarzać i analizować istotne dane i informacje, odpowiednio przechowywać i aktualizować dane oraz przedstawiać liczby i dane za pomocą wykresów i schematów statystycznych.interpretować bieżące daneinterpretować bieżące daneAnalizować dane pochodzące ze źródeł takich jak aktualne i bieżące dane rynkowe, dokumenty naukowe, wymagania klientów i kwestionariusze, aby ocenić rozwój i innowacyjność w dziedzinach wiedzy fachowe...Prowadzić współpracę ze stronami w środowiskach badawczych i zawodowych.Prowadzić współpracę ze stronami w środowiskach badawczych i zawodowych.Wykazywać szacunek dla innych, jak również zdolność do interakcji ze współpracownikami. Słuchać, przekazywać i przyjmować informacje zwrotne oraz odpowiadać z uwagą innym osobom, co wiąże się również ...rozpowszechniać wyniki w środowisku naukowymrozpowszechniać wyniki w środowisku naukowymPublicznie udostępniać wyniki badań naukowych za pomocą wszelkich odpowiednich środków, takich jak konferencje, warsztaty, sympozja i publikacje naukowe.tworzyć oprogramowanie open sourcetworzyć oprogramowanie open sourceObsługiwać i tworzyć oprogramowanie open source. Posiadać wiedzę na temat głównych modeli open source, programów udzielania licencji oraz praktyk kodowania powszechnie przyjętych w tworzeniu oprogramo...opracowywać procesy przetwarzania danychopracowywać procesy przetwarzania danychUżywać narzędzi ICT, aby stosować matematyczne, algorytmiczne lub inne procesy manipulacji danymi w celu tworzenia informacji.posługiwać się różnymi językami w mowieposługiwać się różnymi językami w mowieOpanowywać języki obce, aby móc komunikować się w co najmniej jednym języku obcym.wykonywać analityczne obliczenia matematycznewykonywać analityczne obliczenia matematyczneStosować metody matematyczne i korzystać z technologii obliczeniowych w celu przeprowadzania analiz i znajdowania rozwiązań konkretnych problemów.oceniać działania związane z badaniamioceniać działania związane z badaniamiOceniać postępy, wpływ i wyniki pracy naukowców.wykazywać się wiedzą specjalistyczną w danej dyscypliniewykazywać się wiedzą specjalistyczną w danej dyscyplinieWykazywać się szczegółową wiedzą i złożonym zrozumieniem konkretnego obszaru badań, w tym odpowiedzialnych badań, etyki badawczej i zasad integralności naukowej, prywatności i wymogów RODO, związanych...korzystać z baz danychkorzystać z baz danychUżywać narzędzi oprogramowania do zarządzania i organizowania danych w ustrukturyzowanym środowisku, które składa się z atrybutów, tabel i relacji w celu przeszukiwania i modyfikowania przechowywanych...gromadzić próbki danychgromadzić próbki danychGromadzić i wybierać zbiór danych z populacji za pomocą procedury statystycznej lub innej określonej procedury.zarządzać wiedzą na potrzeby wpływu politykizarządzać wiedzą na potrzeby wpływu politykiZwiększać wpływ i korzystać z wyników badań w polityce poprzez zapewnianie, aby najbardziej użyteczne fakty były przedstawiane i rozumiane w odpowiednim czasie, tak aby decydenci mogli uwzględniać je ...zarządzać danymi, które są możliwe do znalezienia, dostępne, zapewniają interoperacyjność i ponowne wykorzystaniezarządzać danymi, które są możliwe do znalezienia, dostępne, zapewniają interoperacyjność i ponowne wykorzystanieOpracowywać, opisywać, przechowywać, zabezpieczać i (ponownie) wykorzystywać dane naukowe na podstawie zasad FAIR (możliwe do znalezienia, dostępne, zapewniają interoperacyjność i ponowne wykorzystani...prowadzić badania naukoweprowadzić badania naukoweAngażować się w tworzenie koncepcji lub tworzenie nowej wiedzy poprzez formułowanie pytań badawczych, prowadzenie badań, ulepszanie lub rozwijanie koncepcji, teorii, modeli, technik, oprzyrządowania, ...budować system rekomendującybudować system rekomendującyTworzyć systemy rekomendacji oparte na dużych zbiorach danych z wykorzystaniem języków programowania lub narzędzi komputerowych w celu stworzenia podklasy systemu filtrowania informacji służącego do p...przeprowadzać czyszczenie danychprzeprowadzać czyszczenie danychWykrywać i korygować uszkodzone zapisy w zbiorach danych, zapewniać, aby dane te stały się i pozostały uporządkowane zgodnie z wytycznymi.składać wnioski o finansowanie badańskładać wnioski o finansowanie badańIdentyfikować kluczowe źródła finansowania i przygotowywać wnioski o udzielenie dotacji na badania w celu uzyskania funduszy i dotacji.projektować układ bazy danychprojektować układ bazy danychProjektować układ bazy danych, postępując zgodnie z regułami Relational Database Management System (RDBMS), aby utworzyć logicznie uporządkowaną grupę obiektów, takich jak tabele, kolumny i procesy.wdrażać procesy zapewniania jakości danychwdrażać procesy zapewniania jakości danychStosować techniki analizy, walidacji i weryfikacji jakości danych, aby sprawdzić integralność jakości danych.gromadzić dane ICTgromadzić dane ICTGromadzić dane poprzez projektowanie i stosowanie metod wyszukiwania i pobierania próbek.stosować zasady etyki badawczej i rzetelności naukowej w pracach badawczychstosować zasady etyki badawczej i rzetelności naukowej w pracach badawczychStosować podstawowe zasady etyki i przepisy w zakresie prowadzenia badań naukowych, z uwzględnieniem kwestii rzetelności badawczej. Przeprowadzać badania, dokonywać przeglądu badań i sporządzać sprawo...promować otwarte innowacje w pracach badawczychpromować otwarte innowacje w pracach badawczychWspierać zintegrowaną współpracę, w ramach której różne zainteresowane strony razem tworzą innowacje w zakresie wspólnych wartości.publikować wyniki badań akademickichpublikować wyniki badań akademickichProwadzić badania akademickie, uniwersyteckie, bądź własne w swojej dziedzinie wiedzy specjalistycznej i publikować je w książkach lub czasopismach naukowych w celu wniesienia wkładu w swoją dziedzinę...promować transfer wiedzypromować transfer wiedzyZapewniać powszechną świadomość procesów podnoszenia wartości wiedzy w celu maksymalizacji dwukierunkowego przepływu technologii, własności intelektualnej, wiedzy specjalistycznej i zdolności pomiędzy...myśleć abstrakcyjniemyśleć abstrakcyjnieWykazywać umiejętności stosowania pojęć w celu dokonywania i rozumienia uogólnień oraz odnoszenia się do innych przedmiotów, wydarzeń lub doświadczeń i łączenia ich z tymi przedmiotami, wydarzeniami i...pełnić funkcję indywidualnego mentorapełnić funkcję indywidualnego mentoraOsoby działające jako mentorzy, udzielając wsparcia emocjonalnego, dzieląc się doświadczeniami i doradzając, pomagając w rozwoju osobistym, a także dostosowując wsparcie do konkretnych potrzeb danej o...zarządzać systemami gromadzenia danychzarządzać systemami gromadzenia danychOpracowywanie metod i strategii wykorzystywanych w celu maksymalizacji jakości danych i efektywności statystycznej gromadzenia danych oraz zarządzanie nimi w celu zapewnienia optymalizacji zgromadzony...zarządzać osobistym rozwojem zawodowymzarządzać osobistym rozwojem zawodowymPonoszenie odpowiedzialności za uczenie się przez całe życie i ustawiczne doskonalenie zawodowe. Angażowanie się w uczenie w celu wspierania i aktualizowania kompetencji zawodowych. Określenie prioryt...tworzyć publikacje naukowetworzyć publikacje naukowePrzedstawiać hipotezy, ustalenia i wnioski z własnych badań naukowych w ramach swojej specjalizacji w publikacjach branżowych.zapewniać wizualną prezentację danychzapewniać wizualną prezentację danychTworzyć wizualne prezentacje danych, takie jak wykresy lub schematy, aby ułatwić zrozumienie danych.sporządzać sprawozdanie z wyników analizysporządzać sprawozdanie z wyników analizyOpracowywać dokumenty badawcze lub przeprowadzać prezentacje na żywo wyników przeprowadzonych badań i analiz, ze wskazaniem procedur i metod analitycznych, które doprowadziły do konkretnych wyników, j...tworzyć sieć specjalistów z badaczami i naukowcamitworzyć sieć specjalistów z badaczami i naukowcamiRozwijać sojusze, nawiązywać kontakty lub tworzyć partnerstwa oraz prowadzić wymianę informacji z innymi. Wspierać zintegrowaną i otwartą współpracę, w ramach której różne zainteresowane strony współt...uwzględniać aspekt płci w badaniach naukowychuwzględniać aspekt płci w badaniach naukowychW całym procesie badawczym brać pod uwagę cechy biologiczne oraz zmieniające się cechy społeczne i kulturowe kobiet i mężczyzn (płeć).zarządzać projektemzarządzać projektemZarządzać i planować różne zasoby, takie jak zasoby ludzkie, budżet, terminy, wyniki i jakość niezbędne dla konkretnego projektu, a także monitorować postępy w realizacji konkretnego celu w określonym...zarządzać otwartymi publikacjamizarządzać otwartymi publikacjamiPosiadać wiedzę na temat strategii dotyczących otwartych publikacji, metod wykorzystania technologii informacyjnych do wspierania badań oraz rozwoju systemów CRIS (systemy aktualnych informacji o bada...dokonywać syntezy informacjidokonywać syntezy informacjiKrytycznie czytać, interpretować i streszczać nowe i złożone informacje z różnych źródeł.prowadzić badania z różnych dziedzinprowadzić badania z różnych dziedzinProwadzić badania wykraczające poza granice dyscyplinarne i funkcjonalne.opracowywać aplikacje przetwarzania danychopracowywać aplikacje przetwarzania danychTworzyć oprogramowanie do przetwarzania danych dostosowane do indywidualnych potrzeb poprzez wybór i stosowanie odpowiedniego języka programowania komputerowego w celu uzyskania przez system ICT wymag...przekazywać informacje o odkryciach naukowychprzekazywać informacje o odkryciach naukowychInformować obywateli o najnowszych odkryciach naukowych i wywoływać wśród nich pozytywne emocje związane ze światem nauki, zwiększać w społeczeństwie wiedzę na temat nauki, uznanie dla nauki oraz jej ...nauka o danychnauka o danychDziedzina nauki zajmująca się przetwarzaniem dużych ilości danych przy użyciu technik sztucznej inteligencji, takich jak algorytmy uczenia maszynowego, w celu przewidywania wzorców i uzyskiwania infor...
Opcjonalne (33) — pokaż
symulacja komputerowasymulacja komputerowaProgram uruchamiany na komputerze, który reprezentuje dynamiczne reakcje systemu w celu zbadania zachowania modelu matematycznego przy użyciu modelu rzeczywistego systemu złożonego z równań matematycz...analiza marketingowaanaliza marketingowaZbiór procesów wykorzystania danych w celu poprawy skuteczności działań marketingowych. Obejmuje to analizę wskaźników, takich jak zwrot z inwestycji (RoI), w celu wskazania możliwości poprawy.rozwiązania business intelligencerozwiązania business intelligenceNarzędzia wykorzystywane do przekształcania dużych ilości surowych danych w istotne i przydatne informacje biznesowe.analiza sieci społecznościowychanaliza sieci społecznościowychMetoda badawcza, głównie wykorzystywana w socjologii i nauce o komunikacji, która koncentruje się na analizie relacji między jednostkami oraz między organizacjami i państwami.XQueryXQueryJęzyk informatyczny XQuery jest językiem wyszukiwania w celu wyszukiwania informacji z bazy danych i dokumentów zawierających potrzebne informacje. Jest on opracowany przez organizację ds. międzynarod...rozpoznawanie obrazurozpoznawanie obrazuProces służący wykrywaniu i identyfikowaniu elementu lub obiektu na zdjęciu lub materiale wideo. Jest on wykorzystywany m.in. na potrzeby obrazowania diagnostycznego, nadzoru bezpieczeństwa lub wykryw...informatyka naukowainformatyka naukowaDziedzina interdyscyplinarna łącząca informatykę, matematykę i inżynierię. Dotyczy stosowania podejść technicznych i ram teoretycznych oraz wykorzystania komputerów do rozwiązywania problemów w nauce ...SPARQLSPARQLJęzyk informatyczny SPARQL to język wyszukiwania informacji z bazy danych i dokumentów zawierających potrzebne informacje. Jest on opracowany przez organizację ds. międzynarodowych norm, World Wide We...projektowanie badańprojektowanie badańZbiór metod i technik badawczych wykorzystywanych do przeprowadzenia badania. Obejmuje działania praktyczne w ramach badań, takie jak określenie celu, gromadzenie danych, metodyka i analiza danych.kuratorstwo cyfrowekuratorstwo cyfroweDziedzina zajmująca się utrzymaniem, konserwacją i dodawaniem wartości do badań cyfrowych.analityka biznesowaanalityka biznesowaDyscypliny i technologie rozwiązywania problemów przedsiębiorstw dzięki stosowaniu metod ilościowych, takich jak analiza danych i modele statystyczne.badania interdyscyplinarnebadania interdyscyplinarneTechnika badawcza, w ramach której bada się jeden wspólny problem za pomocą podejść z różnych dyscyplin w celu znalezienia całościowego rozwiązania.analityka opieki zdrowotnejanalityka opieki zdrowotnejWykorzystywanie metod jakościowych i ilościowych do analizowania wzorów w danych dotyczących opieki zdrowotnej, aby usprawnić proces administrowania opieką zdrowotną, poprawić jakość opieki nad pacjen...LDAPLDAPJęzyk komputerowy LDAP jest językiem wyszukiwania informacji z bazy danych i dokumentów zawierających potrzebne informacje.dane nieustrukturyzowanedane nieustrukturyzowaneInformacje, które nie są uporządkowane w określony sposób lub nie mają zdefiniowanego modelu danych i są trudne do zrozumienia oraz znalezienia wzorców bez użycia takich technik jak eksploracja danych...LINQLINQJęzyk komputerowy LINQ to język zapytań służący do wyszukiwania informacji i dokumentów zawierających potrzebne informacje w bazie danych. Jego twórcą jest firma programistyczna Microsoft.ocena jakości danychocena jakości danychProces ujawniania problemów z danymi przy użyciu wskaźników, miar i mierników jakości w celu opracowania strategii oczyszczania i wzbogacania danych zgodnie z kryteriami jakości.szacowanie stanuszacowanie stanuProces łączenia pomiarów danych wejściowych i modelu matematycznego w celu określenia wewnętrznego stanu systemu energetycznegobiologia obliczeniowabiologia obliczeniowaInterdyscyplinarna dziedzina nauki wykorzystująca analizę danych i teorie danych do badania systemów biologicznych uzyskanych w drodze eksperymentów.N1QLN1QLJęzyk komputerowy N1QL to język zapytań służący do wyszukiwania informacji w bazie danych i dokumentów zawierających potrzebne informacje. Jego twórcą jest firma programistyczna Couchbase.zarządzać klasyfikacją danychzarządzać klasyfikacją danychNadzór systemu klasyfikacji, używanego w organizacji używa do porządkowania swoich danych. Przypisać właściciela do każdej koncepcji danych lub zbioru pojęć i określić wartość każdej pozycji danych.posługiwać się oprogramowaniem do korzystania z arkuszy kalkulacyjnychposługiwać się oprogramowaniem do korzystania z arkuszy kalkulacyjnychWykorzystać narzędzia informatyczne do tworzenia i edytowania danych tabelarycznych w celu dokonywania obliczeń matematycznych, organizowania danych i informacji, tworzenia wykresów w oparciu o dane i...przeprowadzać eksplorację danychprzeprowadzać eksplorację danychPrzeglądać duże zbiory danych, aby odkrywać wzorce za pomocą statystyk, systemów baz danych lub sztucznej inteligencji i prezentować informacje w zrozumiały sposób.integrować dane ICTintegrować dane ICTScalać dane z różnych źródeł, aby zapewnić ujednolicony widok zestawu tych danych.nauczać w kontekście akademickim lub zawodowymnauczać w kontekście akademickim lub zawodowymNauczać studentów w zakresie teorii i praktyki przedmiotów akademickich lub zawodowych, przekazywać treści własnych i cudzych prac badawczych.zarządzać architekturą ICT dla danychzarządzać architekturą ICT dla danychNadzorować przepisy i stosowanie technik ICT w celu określenia architektury systemów informatycznych oraz kontroli gromadzenia, przechowywania, konsolidacji, rozmieszczenia i wykorzystania danych w or...definiować kryteria jakości danychdefiniować kryteria jakości danychOkreślać kryteria, według których mierzy się jakość danych do celów biznesowych, takie jak niespójność, niekompletność, użyteczność w określonym celu i dokładność.projektować bazy danych w chmurzeprojektować bazy danych w chmurzeStosować zasady projektowania adaptacyjnych, elastycznych, zautomatyzowanych, luźno połączonych baz danych wykorzystujących infrastrukturę chmury. Dążyć do usuwania pojedynczych punktów awarii poprzez...zarządzać danymizarządzać danymiZarządzanie wszystkimi rodzajami zasobów danych w całym ich cyklu życia poprzez sporządzanie profili danych, profilowanie, normalizację, rozstrzyganie kwestii tożsamości, czyszczenie, usprawnianie i b...stosować metody kształcenia mieszanegostosować metody kształcenia mieszanegoUmiejętność korzystania z narzędzi kształcenia mieszanego poprzez łączenie tradycyjnego nauczania bezpośredniego i nauczania przez internet przy użyciu narzędzi cyfrowych, technologii internetowych i ...podejmowanie decyzji opartych na danychpodejmowanie decyzji opartych na danychGromadzenie danych, takich jak kluczowe wskaźniki efektywności (KPI) dotyczące danego przedsiębiorstwa, i wykorzystywanie tych informacji do formułowania działań i strategii.tworzyć modele danychtworzyć modele danychStosować określone techniki i metody w celu analizy wymogów dotyczących danych w procesach biznesowych danej organizacji celem tworzenia modeli dla tych danych, takich jak modele koncepcyjne, logiczne...HadoopHadoopStruktura przechowywania, analizy i przetwarzania danych typu open source, która składa się głównie z komponentów rozproszonego systemu plików MapReduce i Hadoop (HDFS) i jest stosowana do obsługi zar...

Czego wymagają pracodawcy

Szacunki modelu AI, a nie dane policzone z ofert pracy. Procent przy narzędziu to szacowany odsetek ofert, które o nim wspominają; wykształcenie i lata doświadczenia to typowe wartości dla tego zawodu.

Doświadczenie

JuniorMidSenior
0 lat5 lat10+ lat

Wykształcenie

Typowe wymaganie: Magister

Magister 65%
Licencjat lub inżynier 20%
Doktorat 15%

Języki

polski(ojczysty)NativeJęzyk ojczysty — pełna znajomość języka od urodzenia.angielski(B2)B2Wyższy średniozaawansowany — porozumiewa się płynnie i spontanicznie z rodzimymi użytkownikami języka.

Narzędzia i technologie

PythonWymagane
85%
SQLWymagane
75%
R
70%
Tableau
60%
Power BI
55%
PostgreSQL
50%
scikit-learn
45%
Apache Spark
40%
TensorFlow
35%
MongoDB
30%

Powiązane zawody

Zawody, które wymagają wielu tych samych kluczowych umiejętności, więc przejście do nich jest najkrótsze.

Najczęstsze pytania

Czym zajmuje się data scientist?

Osoby pracujące jako data scientist wyszukują i interpretują bogate źródła danych, zarządzają dużymi zbiorami danych, łączą źródła danych, dbają o spójność zbiorów danych oraz tworzą wizualizacje ułatwiające zrozumienie danych. Budują modele matematyczne na podstawie danych, przedstawiają wnioski i ustalenia z analiz specjalistom i naukowcom w swoim zespole, a w razie potrzeby także odbiorcom spoza branży, oraz rekomendują sposoby wykorzystania danych.

Jakich umiejętności wymaga zawód data scientist?

Zawód data scientist wymaga 60 kluczowych umiejętności, m.in.: modelowanie matematyczne, eksploracja danych, techniki wizualnej prezentacji, inżynieria danych, analiza ilościowa.

Czy AI zastąpi zawód data scientist?

Wskaźnik zagrożenia AI dla zawodu data scientist wynosi 81/100 (bardzo wysokie ryzyko). Najbardziej narażone na automatyzację umiejętności: kategoryzacja informacji, normalizować dane, rozpoznawanie obrazu. Najbardziej odporne: pełnić funkcję indywidualnego mentora, Prowadzić współpracę ze stronami w środowiskach badawczych i zawodowych., tworzyć sieć specjalistów z badaczami i naukowcami.

Ryzyko zastąpienia przez AI

81/ 100
Bardzo wysokie ryzyko
Niskie ryzykoWysokie ryzyko

Umiejętności najbardziej zagrożone przez AI

To średnia dla całego zawodu. Test AI Career Shield (ok. 10 minut) pokaże, jak wygląda ryzyko w Twojej pracy i co możesz zrobić.

Sprawdź swoje ryzyko AI
Zobacz pełną analizę zagrożenia AI →

Informacje w skrócie

Grupa ISCOSpecjaliści do spraw technologii informacyjno-komunikacyjnych
Umiejętności niezbędne60
Kluczowe umiejętności7

Dane rynkowe — Polska

Wynagrodzenie (miesięcznie, brutto)9,000 — 23,000 złMediana: 15,000 złSzacunek brutto dla całej grupy zawodów (klasyfikacja ISCO), na podstawie średnich rynkowych z 2025 r., a nie dla tego jednego zawodu. Rzeczywiste zarobki mogą się różnić.
PopytRosnący
Tryb pracy
Stacjonarnie 5%Hybrydowo 40%Zdalnie 55%

Czego Ci brakuje do zawodu data scientist?

Darmowa analiza luk kompetencji porówna Twoje umiejętności z wymaganiami tego zawodu i pokaże, od czego zacząć.

Sprawdź swoje luki