Ammattiäly

Datatutkija

Tilannekuva

Datatutkijat etsivät ja tulkitsevat runsaita tietolähteitä, hallinnoivat suuria tietomääriä, yhdistävät tiedonlähteitä, varmistavat tietoaineistojen yhdenmukaisuuden ja luovat visualisointeja tietojen ymmärtämisen tueksi. He laativat matemaattisia malleja käyttäen tietoja, esittelevät ja välittävät tietoa ja löydöksiä tiiminsä asiantuntijoille ja tutkijoille ja tarvittaessa muille kuin asiantuntijoille sekä suosittelevat tietojen soveltamistapoja.

Yhteenveto

Datatutkijan työ on monipuolista ja haastavaa. Päivittäin analysoit tietoa eri lähteistä, rakennat matemaattisia malleja, visualisoit tuloksia ja kommunikoit löydöksiäsi selkeästi sekä asiantuntijoille että muille. Työskentelet usein osana tiimiä, mutta itsenäinen ongelmanratkaisu on myös tärkeää. Datatutkijan rooli on yhä tärkeämpi, kun yritykset pyrkivät hyödyntämään datan potentiaalin täysimääräisesti.

Keskeisiä vastuualueita:
  • • Suurten tietomäärien hallinta ja käsittely
  • • Tietolähteiden yhdistäminen ja yhdenmukaisuuden varmistaminen
  • • Matemaattisten mallien luominen ja analysointi
Työmarkkinat
Enemmän hakijoita kuin paikkoja maassa Suomi ja 3 muuta maata
ELA/EURES 2025
Toimiala
Digitaalinen teknologia
Koulutus
Alempi korkeakoulututkinto
34%
Resilienssi Pisteet · 2026 (Mitä korkeampi, sen parempi)
Alempi korkeakoulututkinto 58% Tekoälyvaikutus · 2026
Labour market

Missä tästä ammatista on pulaa

Raportoidut työvoimapulat ja -ylitarjonnat vuosittain. Julkaistaan ammattiryhmille, ei yksittäisille ammattinimikkeille.

Pulaa raportoituYlitarjontaa raportoituMolempia raportoituRaportoitu toisena vuonnaLähde ei kata tätä maata

Syvempi väri: raportoitu samoin useampana peräkkäisenä vuotena.

Luvut kattavat ryhmän Tieto- ja viestintäteknologian erityisasiantuntijat — 75 ammattia, tämä mukaan lukien.

10/14 pulaa2025Kaikki 30 kasvaa3.7Mavautuvia vuoteen 2035

Pulaa: Austria, Belgium, Bulgaria, Cyprus ja 6 muuta.

Pisin yhtäjaksoinen pula: Austria, 3 vuotta.

Valitse alue kartalta nähdäksesi sen luvut.

Tietoa lähteestä›

Lähde: ELA/EURES työvoimapulat ja -ylitarjonnat. Tiedot julkaistaan ammattiryhmätasolla ja kattavat Euroopan. Julkaisujen liitteiden rakenne ja maakattavuus vaihtelevat, joten vuosien välinen muutos ei aina tarkoita työmarkkinoiden muuttumista. Harmaat maat eivät ole raportoineet, mikä ei ole sama asia kuin tasapaino.

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.

Tutki lisää

Löydä urapolkusi ja tutustu taustalla olevaan tieteeseen.

Pikatarkistus

Sopiiko datatutkija sinulle?

Vastaa kolmeen nopeaan kysymykseen. Tämä ei ole täysi arviointi, vaan lyhyt testi auttamaan sinua päättämään, kannattaako profiileja verrata.

Edistyminen0/3

Nautitko tehtävistä, joissa tarvitaan ominaisuutta: Analyyttinen ajattelu?

Nautitko tehtävistä, joissa tarvitaan ominaisuutta: Rehellisyys?

Nautitko tehtävistä, joissa tarvitaan ominaisuutta: Tunnustus?

NexFuture™

Tulevaisuuden nakyma ammatille datatutkija

The outlook for datatutkija reflects a balanced mix of automation exposure and durable, human-led work.

Miten nämä pisteet on laskettu?

Resilienssipistemäärä (0–100) arvioi, kuinka hyvin tämä ammatti on rakenteellisesti suojattu automaatiolta ja tekoälyn häiriöiltä, tehtävätasoanalyysin perusteella. Korkeammat pisteet tarkoittavat enemmän inhimilliseen arviointiin perustuvia tehtäviä. Tekoälyvaikutus näyttää arvioidun prosenttiosuuden tehtävätunneista, joihin nykyiset tekoälykyvyt voisivat vaikuttaa. Nämä ovat mallipohjaisia rakenteellisia indikaattoreita, eivät ennusteita yksilökohtaisesta työn turvallisuudesta.

Kokeile tulevaisuutta
Miten datatutkija voi muuttua tekoälyn yleistyessä?

Jotkin tehtäväalueet saattavat siirtyä kohti tekoälyavusteisia työnkulkuja, joten uudelleenkouluttautuminen korostuu.

Merkittävän tehtävätason muutoksen arvioidaan tapahtuvan 11 vuodessa (noin vuonna 2037) valitun Odotettu-skenaarion mukaan.
~30%
Resilienssi
Automaatioriski
EXP~60%
Ihmisedge
MOAT~35%

Havainnollistava skenaario tehtävien automatisoitavuuden perusteella — ei ennuste. Arvot pyöristetään, mitä kauemmas katsotaan.

2026
2032
2042
Tekoälyn käyttöönottonopeus:

Miten tekoäly voi muuttaa tätä roolia

Deterministinen, mallipohjainen tulkinta nykyisistä roolin signaaleista – ei lupaus korvaamisesta.

Ihmisvetoiset tehtävät 34% Ihmisvetoiset tehtävät

Mikä riippuu edelleen ihmisistä

  • Toimia ammatillisessa vuorovaikutuksessa tutkimus- ja työympäristöissä.
  • arvioida tutkimustoimintaa
  • hallinnoida teollis- ja tekijänoikeuksia
Inhimillinen etu Pysyaksesi edella tassa roolissa keskity taitoihin analyyttiset verkkotyökalut ja datamallit. Naita inhimillisia taitoja tekoalylla on vaikein korvata seuraavan 20 vuoden aikana.
Avustettava 27% Avustettava

Missä tekoälystä voi tulla co-pilot

  • hallinnoida avoimia julkaisuja
  • osoittaa tieteenalaa koskevaa asiantuntemusta
  • hallinnoida löydettävissä, saatavilla ja uudelleenkäytettävissä olevia sekä yhteentoimivia tietoja
Automatisoitava 58% Automatisoitava

Automaatiolle eniten altistuneet tehtävät

  • käsitellä tietonäytteitä
  • kerätä ICT-tietoja
  • yhdistää tietoa
Yksityiskohtainen analyysi

Elintoiminnot ja tekoälyvektorit

Tekoälyaltistusvektorit

0-100%
Tekoäly / koneoppiminen 27%

Altistus analyyttiselle tekoalyille, koneoppimismalleille ja ennustavalle analytiikalle

Generatiivinen tekoäly 9%

Altistus sisallontuotannolle, luoville kielimalleille ja generatiivisille tekoalyvalineille

Kognitiivinen ohjelmistoautomaatio 1%

Altistus tyonkulun automaatiolle, paatostukijarjestelmille ja prosessien digitalisoinnille

Robotiikka ja fyysinen automaatio 0%

Altistus fyysiselle automaatiolle, robotiikalle ja sensoriohjautuville tehtaville

Tekniset tiedot
Metodologia: NexFuture v3.0 Lähteet: O*NET® 30.3, ESCO v1.2.1 Päivitetty: syys 2026

NexFuture v3.0 arvioi automaatioaltistuksen suoraan ESCO:n keskeisistä taitoryhmistä, painotettuna taitojen massalla ja kalibroituna asiantuntija-ankkureihin. Pisteet ovat todennäköisyysarvioita, eivät takeita. Katso täydelliset tiedot NexFuture-metodologiajulkaisusta.

Mittaa altistumista automaatiolle. Se ei mittaa palkkaa, kysyntää eikä sitä, kuinka monta työpaikkaa lähelläsi on.

Päivä työssä

Mitä tässä roolissa yleensä tehdään

Digitaalinen teknologia

Päivä elämässä

Tyypillinen päivä datatutkija-ammattilaisena

09
09:00 · Aamu
kehittää tietojen käsittelysovelluksia
Luoda räätälöity ohjelmisto tietojenkäsittelyä varten valitsemalla asianmukainen ohjelmointikieli ja käyttämällä sitä, jotta tietojärjestelmä pystyisi tuottamaan vaaditun tuotoksen odotuksenmukaisen panoksen perusteella.
10
10:30 · Myöhäinen aamu
laatia suositusjärjestelmät
Laatia suositusjärjestelmiä, jotka perustuvat suuriin tietojoukkoihin, luomalla ohjelmointikielillä tai tietoteknisillä välineillä tietojen alaluokkien suodatusjärjestelmiä, joilla pyritään ennakoimaan käyttäjien antamia luokituksia tai mieltymyksiä.
12
12:00 · Keskipäivä
hallinnoida teollis- ja tekijänoikeuksia
Käsitellä yksityisiä laissa suojeltuja oikeuksia, jotka suojaavat teollis- ja tekijänoikeuksien piiriin kuuluvia tuotteita laittomilta rikkomuksilta.
14
14:00 · Iltapäivä
hallita tiedonkeruujärjestelmiä
Kehittää ja hallita menetelmiä ja strategioita, joilla maksimoidaan tietojen laatu ja tilastollinen tehokkuus tietojen keruussa, ja varmistaa, että kerätyt tiedot optimoidaan jatkokäsittelyä varten.
15
15:30 · Myöhäinen iltapäivä
kehittää avoimen lähdekoodin ohjelmistoja
Käyttää ja tuottaa avoimen lähdekoodin ohjelmistoja. Tuntea tärkeimmät avoimen lähdekoodin mallit ja lisenssijärjestelyt sekä avoimen lähdekoodin ohjelmistojen tuotannossa yleisesti käytetyt koodauskäytännöt.
17
17:00 · Lopetus
normalisoida tietoja
Tietojen pelkistäminen niiden tarkkaan ydinmuotoon (tavanomaiset muodot) tulosten saavuttamiseksi, esimerkiksi riippuvuuden vähentämiseksi, päällekkäisyyden välttämiseksi ja johdonmukaisuuden lisäämiseksi.

Tehtäväjärjestys on havainnollistava. Yksittäiset päivät vaihtelevat.

Taidot ja tietämys

Mitä tämän työn tekemiseen tarvitaan

Tämän roolin edellyttämät taidot, tietämys ja työkalut — sekä siihen liittyvät ominaisuudet ja palkitsevat puolet.

Ydinosaaminen
tehdä akateemista tutkimusta tai markkinatutkimusta
  • hallinnoida löydettävissä, saatavilla ja uudelleenkäytettävissä olevia sekä yhteentoimivia tietoja

    Tuottaa, kuvailla, tallentaa, säilyttää ja (uudelleen)käyttää tutkimusdataa FAIR-periaatteiden (löydettävissä, saatavilla, yhteentoimiva ja uudelleenkäytettävissä) mukaisesti siten, että tietojen saatavuus on mahdollisimman avointa ja riittävän rajoitettua.

  • tehdä tieteellistä tutkimusta

    Osallistua uuden tiedon luomiseen muotoilemalla tutkimuskysymyksiä, tutkimalla, parantamalla tai kehittämällä käsitteitä, teorioita, malleja, tekniikoita, välineitä, ohjelmistoja tai toimintamenetelmiä sekä käyttämällä tieteellisiä menetelmiä ja tekniikoita.

  • noudattaa tutkimuseettisesti vastuullisia ja oikeita toimintatapoja tutkimustyössä

    Soveltaa eettisiä perusperiaatteita ja lainsäädäntöä tieteelliseen tutkimukseen, mukaan lukien tutkimuksen rehellisyyttä koskevat asiat. Tehdä tai arvioida tutkimusta ja raportoida siitä, jotta voidaan torjua väärinkäytöksiä, kuten sepittämistä, havaintojen vääristelemistä ja plagiointia.

  • edistää avointa innovointia tutkimuksessa

    Edistää integroitua yhteistyötä, jossa eri sidosryhmät luovat yhdessä yhteisiin arvoihin perustuvia innovaatioita.

  • sisällyttää sukupuoliulottuvuus tutkimukseen

    Ottaa huomioon koko tutkimusprosessissa naisten ja miesten biologiset ominaisuudet sekä muuttuvat sosiaaliset ja kulttuuriset piirteet (sukupuoli).

  • tehdä monialaista tutkimusta

    Tehdä tutkimusta, joka ylittää alojen rajat ja toiminnalliset rajat.

  • edistää kansalaisten osallistumista tutkimukseen

    Käydä keskustelua kansalaisten kanssa tutkimuksen suunnittelusta, toteuttamisesta ja tulosten levittämisestä.

hallinnoida, koota ja tallentaa digitaalista tietoa
  • normalisoida tietoja

    Tietojen pelkistäminen niiden tarkkaan ydinmuotoon (tavanomaiset muodot) tulosten saavuttamiseksi, esimerkiksi riippuvuuden vähentämiseksi, päällekkäisyyden välttämiseksi ja johdonmukaisuuden lisäämiseksi.

  • käyttää tiedonkäsittelytekniikoita

    Asianmukaisten tietojen kerääminen, käsittely ja analysointi, niiden tallentaminen ja päivittäminen asianmukaisesti sekä kaavioiden ja tilastollisten kuvaajien teko tietojen perusteella.

  • perustaa tietoprosesseja

    Käyttää tieto- ja viestintätekniikan välineitä matemaattisten, algoritmisten tai muiden tietojen käsittelyyn tietojen luomista varten.

  • käyttää tietokantoja

    Hallita ja järjestää ohjelmistotyökaluilla tietoja jäsennellystä ympäristössä, joka koostuu attribuuteista, taulukoista ja suhteista, jotta tallennettuja tietoja voidaan hakea ja muokata.

  • puhdistaa tietoja

    Havaita ja korjata korruptoituneita tietueita ja varmistaa, että tietojen jäsentely säilyy ohjeiden mukaisesti.

  • soveltaa tietojen laatuprosesseja

    Tarkastaa tietojen laatu soveltamalla laatuanalyysi-, validointi- ja todentamistekniikoita.

harjoittaa teknistä tai akateemista kirjoittamista
  • laatia tieteellisiä tai akateemisia julkaisuja ja teknisiä asiakirjoja

    Laatia ja muokata tieteellisiä, akateemisia tai teknisiä tekstejä eri aiheista.

  • levittää tulokset tiedeyhteisölle

    Julkistaa tieteelliset tulokset millä tahansa soveltuvalla tavalla, kuten seminaarien, työpajojen, akateemisten konferenssien ja tiedejulkaisujen avulla.

  • julkaista akateemisia tutkimuksia

    Tehdä akateemista tutkimusta yliopistossa, korkeakoulussa tai itsenäisesti sekä julkaista tutkimuksia kirjoina tai akateemisissa aikakauslehdissä oman alan edistämiseksi ja akateemisen tunnustuksen saavuttamiseksi.

  • kirjoittaa tieteellisiä julkaisuja

    Omaa asiantuntemuksen alaa koskevien oman tieteellisen tutkimuksen hypoteesin, havaintojen ja loppupäätelmien esittäminen kirjallisesti ammatillisessa julkaisussa.

ohjelmoida tietokonejärjestelmiä
  • kehittää avoimen lähdekoodin ohjelmistoja

    Käyttää ja tuottaa avoimen lähdekoodin ohjelmistoja. Tuntea tärkeimmät avoimen lähdekoodin mallit ja lisenssijärjestelyt sekä avoimen lähdekoodin ohjelmistojen tuotannossa yleisesti käytetyt koodauskäytännöt.

  • laatia suositusjärjestelmät

    Laatia suositusjärjestelmiä, jotka perustuvat suuriin tietojoukkoihin, luomalla ohjelmointikielillä tai tietoteknisillä välineillä tietojen alaluokkien suodatusjärjestelmiä, joilla pyritään ennakoimaan käyttäjien antamia luokituksia tai mieltymyksiä.

  • kehittää tietojen käsittelysovelluksia

    Luoda räätälöity ohjelmisto tietojenkäsittelyä varten valitsemalla asianmukainen ohjelmointikieli ja käyttämällä sitä, jotta tietojärjestelmä pystyisi tuottamaan vaaditun tuotoksen odotuksenmukaisen panoksen perusteella.

koota tietoa fyysisistä tai sähköisistä lähteistä
  • käsitellä tietonäytteitä

    Kerätä ja valita datajoukko populaatiosta tilastollisen tai muun määritellyn menettelyn avulla.

  • kerätä ICT-tietoja

    Kerätä tietoja suunnittelemalla ja soveltamalla haku- ja näytteenottomenetelmiä.

  • yhdistää tietoa

    Lukea, tulkita ja tiivistää kriittisesti uutta ja monitahoista tietoa eri lähteistä.

hallita tietoa
  • hallita tutkimustietoa

    Tuottaa ja analysoida kvalitatiivisilla ja kvantitatiivisilla tutkimusmenetelmillä saatua tieteellistä tietoa. Tallentaa ja ylläpitää tietoja tutkimustietokannoissa. Tukea tieteellisen tiedon uudelleenkäyttöä ja tuntea avoimen datan hallinnan periaatteet.

  • hallita tiedonkeruujärjestelmiä

    Kehittää ja hallita menetelmiä ja strategioita, joilla maksimoidaan tietojen laatu ja tilastollinen tehokkuus tietojen keruussa, ja varmistaa, että kerätyt tiedot optimoidaan jatkokäsittelyä varten.

esittää tutkimustietoja tai teknisiä tietoja
  • tuottaa tiedoista visuaalinen esitys

    Tietojen esittäminen visuaalisesti, kuten kaavioilla tai kuvaajilla, niiden ymmärtämisen helpottamiseksi.

  • viestiä tieteellisistä havainnoista

    Kertoa uusista havainnoista kansalaisille ja jakaa heidän kanssaan innostus tieteestä, lisätä kansalaisten tieteeseen liittyvää tietoa, arvostusta ja ymmärrystä sekä edistää tieteellisten tulosten käyttöä mielipiteen muodostamisessa.

seurata asiantuntemuksen kehittymistä
  • tulkita ajantasaista tietoa

    Eri lähteistä, kuten markkinatiedoista, tutkimustuloksista, asiakkaiden vaatimuksista ja kyselytutkimuksista kerättyjen ajantasaisten tietojen analysointi kehityksen ja innovoinnin arvioimiseksi omalla asiantuntemuksen alalla.

työskennellä muiden kanssa
  • Toimia ammatillisessa vuorovaikutuksessa tutkimus- ja työympäristöissä.

    Ottaa muut huomioon ja osoittaa kollegiaalisuutta. Kuunnella, antaa ja vastaanottaa palautetta ja reagoida mielekkäästi muihin ihmisiin, mukaan lukien henkilöstön valvonta ja johtaminen ammatillisessa ympäristössä.

käyttää vieraita kieliä
  • puhua eri kieliä

    Hallita vieraita kieliä ja pystyä viestimään yhdellä tai useammalla vieraalla kielellä.

Tietämysalueet & Ohjelmistot ja teknologiat
Tietämysalueet
  • analyyttiset verkkotyökalut

    Verkkotyökalut, joilla analysoidaan, kootaan yhteen ja esitetään monialaisia tietoja ja joiden avulla käyttäjät voivat tarkastella tietoja useista näkökulmista vuorovaikutteisesti ja valikoiden.

  • datamallit

    Tekniikat ja olemassa olevat järjestelmät, joita käytetään jäsentämään dataelementtejä ja osoittamaan niiden välisiä suhteita, sekä menetelmät datarakenteiden ja -suhteiden tulkitsemiseksi.

  • kyselykielet

    Standardoitujen tietokonekielien ala tietojen hakemiseksi tietokannasta ja tarvittavia tietoja sisältävistä asiakirjoista.

  • resurssin kuvausviitekehyksen kyselykieli

    Hakukielet, esim. SPARQL, joilla haetaan resurssin kuvausviitekehysformaattiin (RDF) tallennettuja tietoja ja käsitellään niitä.

  • tiedon luokitus

    Tietojen luokitusta eri luokkiin ja niiden suhteiden esittämistä koskeva prosessi selkeästi määritettyjä tarkoituksia varten.

  • tiedonpoiminta

    Tekniikat ja menetelmät, joita käytetään hankkimaan ja poimimaan tietoja, jotka on saatu jäsentämättömistä tai osittain jäsennetyistä digitaalisista asiakirjoista ja lähteistä.

  • tietojenlouhinta

    Tekoälyn, koneoppimisen, tilastoinnin ja tietokantojen menetelmät, joilla haetaan sisältöä tietokokonaisuudesta.

  • tilastolliset mallintamistekniikat

    Lähestymistavat tilastollisen analyysin soveltamiseksi tietojoukkoihin datatieteen alalla. Niillä pyritään laatimaan todellisuusennusteita tilastollisten mallien ja selvästi ja täsmällisesti ilmaistujen oletusten avulla.

  • visuaaliset esitystekniikat

    Visuaaliset esitys- ja vuorovaikutustekniikat, kuten pylväsdiagrammit, hajontakaaviot, pintakuviot, puukartat ja koordinaattikaaviot, joita voidaan käyttää abstraktisten numeeristen ja ei-numeeristen tietojen esittämiseen, jotta näitä tietoja ymmärrettäisiin paremmin.

Poikkialaiset taidot
  • dataetiikka
  • datan visualisointiohjelmisto
  • datanhallinta
Ohjelmistot ja teknologiat
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
Tärkeimmät ominaisuudet, joita tarvitset
Analyyttinen ajattelu Rehellisyys Tunnustus Luotettavuus Yhteistyö Saavutus Saavutus/Vaiva Monipuolisuus Soveltuvuus/Joustavuus Stressinsietokyky Itsekontrolli Itsenäisyys Innovointi Johtajuus Huoli muista Sosiaalinen suuntautuminen
Tärkeimmät palkinnot, joita voit odottaa
SaavutusTyöolosuhteetTunnustusSuhteetTukiItsenäisyys
Kuinka päästä

Datatutkija: miten pätevöityä ja missä opiskella

Mitä pätevyyden saaminen yleensä vaatii: koulutustaso, missä se on säännelty ammatti ja missä opiskella.

Tyypillinen koulutustaso

Alempi korkeakoulututkinto

Opinto-ohjelmat

Todelliset ohjelmat, jotka johtavat tähän ammattiin maittain.

Urakehitys

Kasvupolut ja samankaltaiset roolit

Tutki tyypillisiä urapolkuja, läheisiä taitoja ja samankaltaisia rooleja suunnitellaksesi seuraavaa siirtymääsi.

Uralandscape

Mihin datatutkija sopii?

Tämä rooli
datatutkija Tämä rooli

Samankaltaisuuspisteet perustuvat ESCO-datan taitojen päällekkäisyyteen.

Yleisiä kysymyksiä

Usein kysytyt kysymykset

Millaisia taustakoulutuksia datatutkijalle tyypillisesti vaaditaan?
Yleensä datatutkijalle sopivat korkeakoulututkinnot esimerkiksi tilastotieteestä, matematiikasta, tietojenkäsittelystä tai muilta aloilta, joilla on vahva matemaattinen pohja ja kokemusta ohjelmointikielistä kuten Python tai R.
Miten datatutkijan työ eroaa data-analyytikon työstä?
Vaikka roolit ovat läheisiä, datatutkijan työ on usein syvällisempää ja strategisempaa. Datatutkija keskittyy usein uusien menetelmien kehittämiseen ja monimutkaisempien ongelmien ratkaisemiseen, kun taas data-analyytikko saattaa keskittyä enemmän olemassa olevien raporttien ja dashboardien ylläpitoon ja tulkintaan.
Onko datatutkijalle mahdollista työskennellä freelancerina?
Kyllä, datatutkijalle on mahdollista löytää freelance-projekteja. Tämä sopii erityisesti kokeneille ammattilaisille, jotka pystyvät itsenäisesti ottamaan vastaan ja hoitamaan erilaisia dataprojekteja.
Datatutkija — mikä on palkka Yhdysvalloissa?
Mediaanipalkka 112 590 dollaria vuodessa, tilanne 2025-05. Osavaltioiden mediaanit vaihtelevat 69 490 ja 163 350 dollarin välillä. Lähde: US Bureau of Labor Statistics. Luku koskee Yhdysvaltoja eikä ole ennuste Euroopalle.

Lähteet: ESCO O*NET ELA/EURES Cedefop BLS Tiedot päivitetty 20. syyskuuta 2026 Tietoa tiedoistamme