Ile zarabia Data Scientist w 2025? Zarobki, obowiązki, wymagania
Pytanie „ile zarabia Data scientist?” nurtuje wiele osób rozważających karierę w tej dynamicznie rozwijającej się dziedzinie, a także tych, którzy już w niej pracują i chcą zorientować się w rynkowych stawkach. W tym artykule, jako ekspert ds. rynku pracy, przedstawię kompleksową analizę wynagrodzeń na stanowisku Data scientist w Polsce, uwzględniając kluczowe czynniki wpływające na wysokość zarobków oraz specyfikę tego zawodu.
Kluczowe informacje:
- Mediana wynagrodzenia Data Scientista w Polsce wynosi 9 650 PLN brutto miesięcznie.
- Zarobki Data Scientistów znacząco rosną wraz z doświadczeniem – od poziomu Juniora do Seniora.
- Forma zatrudnienia ma kluczowy wpływ na wynagrodzenie; stawki na umowie B2B są znacznie wyższe niż na umowie o pracę.
- Kluczowe wymagania to wyższe wykształcenie (szczególnie w obszarach ścisłych/informatycznych) oraz biegłość w językach programowania (Python, SQL) i narzędziach do analizy danych.
Ile zarabia Data scientist w 2025 roku?
Data scientist może liczyć na atrakcyjne wynagrodzenie w 2025 roku. Zarobki na tym stanowisku odzwierciedlają rosnące zapotrzebowanie na specjalistów potrafiących przetwarzać i analizować duże zbiory danych. Poziom doświadczenia i forma zatrudnienia to główne czynniki różnicujące pensje.
Analizując dane dotyczące wynagrodzeń, wyraźnie widać, że staż pracy jest kluczowy. Początkujący Data scientist zarabia mniej niż specjalista z kilkuletnim doświadczeniem. Senior Data scientist może oczekiwać znacznie wyższych kwot. Różnice są widoczne zarówno w przypadku zatrudnienia na umowę o pracę, jak i na umowę B2B. To pokazuje, że inwestycja w rozwój zawodowy i zdobywanie doświadczenia bezpośrednio przekłada się na potencjalne zarobki.
Warto również zwrócić uwagę na wpływ formy zatrudnienia na wynagrodzenia. Przejście na umowę B2B często wiąże się z możliwością osiągnięcia wyższych stawek. Mid Data Scientist na umowie B2B zarabia średnio 16 022 zł brutto. To znacząco wyższa kwota niż w przypadku umowy o pracę. Jeszcze większa różnica jest widoczna na poziomie Seniora, gdzie Senior Data Scientist na umowie B2B może liczyć na średnie zarobki rzędu 30 100 zł brutto. Te dane jasno wskazują, że specjaliści decydujący się na współpracę B2B mogą oczekiwać lepszych warunków finansowych, choć wiąże się to również z innymi obowiązkami, takimi jak samodzielne rozliczanie podatków i składek. Raport o wynagrodzeniach wyraźnie to potwierdza.
Lokalizacja również odgrywa pewną rolę, choć w mniejszym stopniu niż doświadczenie czy forma zatrudnienia. Duże ośrodki miejskie, takie jak Warszawa, Kraków czy Wrocław, często oferują nieco wyższe wynagrodzenia ze względu na większe zapotrzebowanie na specjalistów i koncentrację firm z branży technologicznej. Jednakże, w dobie pracy zdalnej, wpływ lokalizacji może się zmniejszać.
Mediana na stanowisku Data scientist
Mediana miesięcznego wynagrodzenia całkowitego na stanowisku Data Scientist w Polsce w 2025 roku wynosi 9 650 PLN brutto. Połowa osób na tym stanowisku zarabia w przedziale od 7 330 PLN do 12 090 PLN brutto. 25% Data Scientistów otrzymuje pensję niższą niż 7 330 PLN brutto, natomiast najwyżej wynagradzana ćwiartka może liczyć na zarobki przekraczające 12 090 PLN brutto.
Kim jest data scientist?
Data scientist to specjalista, który wykorzystuje zaawansowane metody statystyczne, programowanie i wiedzę biznesową do analizy danych w celu wyciągnięcia cennych wniosków i wsparcia procesów decyzyjnych. Jego praca jest kluczowa dla firm, które chcą podejmować decyzje oparte na danych, optymalizować działania i identyfikować nowe możliwości rozwoju. To zawód data scientist, który zyskał ogromną popularność na rynku pracy w ostatnich latach, przyciągając również osoby rozważające przebranżowienie się.
Specjaliści od danych są poszukiwani w wielu branżach, od finansów i marketingu, po medycynę i e-commerce. Ich unikalne połączenie umiejętności technicznych i analitycznego myślenia czyni ich niezwykle cennymi pracownikami. Data scientist w Polsce często ma wyższe wykształcenie, co jest standardem w tym zawodzie; ponad połowa ma stopień magistra. Wyższe wykształcenie, szczególnie w naukach ścisłych, informatyce lub pokrewnych dziedzinach, jest często wymagane i stanowi solidną podstawę do rozwoju w obszarze data science.
Popyt na stanowisko data scientist jest wysoki, co przekłada się na konkurencyjne zaróbki. Zarobki data scientist zależą od wielu czynników, w tym od poziomu doświadczenia (Junior, Mid, Senior), lokalizacji (np. Warszawa, Kraków czy Wrocław oferują często wyższe wynagrodzenia) oraz specyfiki branży. Warto zaznaczyć, że forma zatrudnienia (umowa o pracę vs. umowa B2B) znacząco wpływa na wynagrodzenie, co widać po stawkach Mid Data Scientist na umowie B2B zarabiającego średnio 16 022 zł brutto i Senior Data Scientist na B2B ze średnimi zarobkami rzędu 30 100 zł brutto.
Czym zajmuje się data scientist?
Obowiązki Data scientista są zróżnicowane. Obejmują cały cykl życia danych – od ich pozyskania i oczyszczenia po prezentację wyników analizy. Kluczowe obowiązki obejmują:
- Przetwarzanie i czyszczenie danych, co często wymaga pracy z dużymi zbiorami danych.
- Budowanie modeli matematycznych i statystycznych, często wykorzystując techniki uczenia maszynowego, głębokiego uczenia i NLP (przetwarzania języka naturalnego).
- Wizualizacja i komunikowanie wyników analizy w sposób zrozumiały dla osób bez technicznego tła.
- Interpretacja wyników analizy i przekładanie ich na wnioski wspierające decyzje biznesowe.
- Tworzenie zaawansowanych modeli i prognoz na podstawie dostępnych danych.
- Współpraca z innymi działami w celu zrozumienia potrzeb biznesowych i dostarczenia odpowiednich rozwiązań opartych na danych.
Ważnym elementem pracy jest wizualizacja i komunikowanie wyników analizy w sposób zrozumiały dla osób bez technicznego tła. Umiejętności komunikacyjne są kluczowe dla prezentowania wyników analizy w organizacji i przekładania ich na konkretne decyzje biznesowe. Data scientists wykorzystują w swojej pracy popularne języki programowania, takie jak Python (używany przez 94,1% Data Scientistów w Polsce) i SQL (używany przez 59%). Znajomość języków programowania jest absolutnie kluczowa.
W codziennej pracy Data scientists wykorzystują szereg narzędzi, takich jak Pandas do manipulacji danymi, Jupyter Notebook do tworzenia i udostępniania dokumentów zawierających kod i wizualizacje, oraz Scikit-learn do budowania modeli uczenia maszynowego. Powszechnie stosowane narzędzia obejmują również biblioteki do uczenia maszynowego, takie jak PyTorch, Tensorflow i Keras. Coraz częściej Data scientists zajmują się również fine-tuningiem modeli językowych (LLM). Czym się zajmuje Data scientist to pytanie, na które odpowiedź jest złożona i obejmuje szeroki zakres działań związanych z analizą danych. Umiejętność pracy z narzędziami do wizualizacji danych jest niezbędna do efektywnego prezentowania wyników.
Jak zostać Data scientist?
Typowa ścieżka kariery Data scientista prowadzi od poziomu Juniora, przez Mida, do Seniora. Aby zostać Data scientist, zazwyczaj wymaga się wyższego wykształcenia, często w naukach ścisłych, informatyce lub pokrewnych dziedzinach. Ponad połowa Data Scientistów w Polsce ma stopień magistra, co świadczy o wysokich wymaganiach edukacyjnych na tym stanowisku. Wyższe wykształcenie jest standardem.
Oprócz solidnych podstaw teoretycznych, kluczowe jest doświadczenie praktyczne z narzędziami i technikami analizy danych. Kursy z zakresu analizy danych, bootcampy czy samodzielne projekty mogą pomóc w zdobyciu niezbędnych umiejętności. Ważna jest również umiejętność pracy z dużymi zbiorami danych oraz znajomość narzędzi do wizualizacji danych. Poniżej przedstawiam typowe etapy rozwoju:
- Zdobycie solidnych podstaw teoretycznych (np. wykształcenie wyższe).
- Nauka kluczowych języków programowania (Python, SQL) i narzędzi (Pandas, Scikit-learn, Jupyter Notebook).
- Zgłębianie technik uczenia maszynowego, głębokiego uczenia i NLP.
- Zdobywanie doświadczenia praktycznego poprzez projekty, staże lub pracę na stanowisku Junior Data scientist.
- Rozwój umiejętności miękkich, w tym komunikacji i prezentacji wyników.
Rozwój umiejętności analitycznych, nauka języków programowania takich jak Python lub R, a także zdobywanie doświadczenia w projektach związanych z analizą danych są kluczowe dla rozwoju w tym zawodzie. Początkujący Data scientist powinien skupić się na zdobywaniu praktycznej wiedzy i budowaniu portfolio, aby móc awansować na kolejne poziomy kariery i liczyć na coraz wyższe zarobki. Umiejętność pracy z narzędziami i technologiami, takimi jak praca z dużymi zbiorami danych, jest nieoceniona. Doświadczenie praktyczne z narzędziami i technikami analizy danych jest wysoko cenione na rynku pracy.
Zarobki Data scientistów w Polsce w 2025 roku są atrakcyjne i rosną wraz z doświadczeniem. Wyraźnie widać, że przejście na umowę B2B może znacząco podnieść potencjalne wynagrodzenie. Kluczowa jest ciągła nauka i zdobywanie doświadczenia, co bezpośrednio wpływa na pensję w tej dynamicznej i wymagającej branży.