Ile zarabia analityk danych? Wynagrodzenia i zarobki 2025

Analityk danych (Data Analyst) to ciekawy zawód, który od kilku lat przewija się na rynku pracy. Wraz ze wzrostem znaczenia danych, rośnie również liczba firmy poszukujących ekspertów w tej dziedzinie. Czy warto wejść do grona zawodowców zajmujących się pracą z danymi? Na jakie zarobki można liczyć w tej rozwijającej się branży? Opowiemy o tym w tym artykule.

Kim jest Data Analyst?

Data Analyst lub analityk danych to specjalista zajmujący się analizowaniem i interpretowaniem danych. Osoba na tym stanowisku gromadzi, analizuje i przetwarza dane w taki sposób, by znajdować w nich odpowiedzi na kluczowe pytania dotyczące działalności firmy. Informacje i raporty generowane przez analityków wykorzystywane są do podejmowania decyzji biznesowych

Więcej na temat tego, czym zajmuje się analityk w swojej pracy dowiecie się m.in. z naszego ostatniego artykułu.

Ile zarabia analityk danych w Polsce?

Generalnie specjaliści zajmujący się danymi nie mogą narzekać na swoje pensje. Ich zarobki rosną wprost proporcjonalnie do doświadczenia i zmieniają się w czasie wraz z inflacją. Analizując wynagrodzenia w tym obszarze, warto mieć jednak na uwadze fakt, że stanowiska związane z danymi przenikają się pod względem wykonywanych obowiązków. Nierzadko analityk danych zajmuje się też pracą z Big Data lub pracuje z algorytmami, co przybliża go do sfery data science. Są to stosunkowo nowe zawody, mocno zależne od rozwoju technologicznego, a zatem ich nomenklatura nie jest do końca ustabilizowana.

Na pierwszy ogień przyglądamy się raportowi Bulldogjob. W badaniu średnie wynagrodzenie specjalisty data scientist to:

Umowa o pracę: kwota 8 600 zł (kwota na rękę)
Kontrakt B2B: kwota na poziomie 18 000 zł (najniższa krajowa może się schować :).

Zarobki a doświadczenie

Portal OLX.pl podaje (według danych dostarczanych przez Sedlak & Sedlak i na podstawie 1377 raportów wynagrodzeń) że pensja brutto na stanowisku analityk bazdanych różni się w zależności od doświadczenia:

młodszy specjalista (junior): 6 796 zł - 8 301 zł brutto
specjalista (mid): 9 014 zł - 11 308 zł brutto
starszy specjalista (senior): 11 536 zł - 14 412 zł brutto (25% najlepiej wynagradzanych zarabia więcej)

Na podstawie tych danych możemy zaobserwować, że zarobki rosną znacząco wraz z poziomem stanowiska. Już specjalista średniego szczebla zarabia ponad 2 tysiące złotych więcej niż junior. Z kolei senior może otrzymać od pracodawcy ponad 13,5 tysiąca złotych.

Zarobki analityków Big Data

Do omówienia pozostaje nam jeszcze kwestia wynagrodzenia, jakie otrzyma analityk Big Data, ponieważ jest to stanowisko bardziej wymagające (praca na dużych zbiorach danych). Jest też wysoce prawdopodobne że specjaliści obu tych sektorów będą współpracowali ze sobą. W swojej pracy analityk Big Data zajmuje się przetwarzaniem i analizowaniem dużych zbiorów danych (np. w chmurze). OLX dostarcza danych wskazuje, że:

Młodszy specjalista otrzyma: 6 112 do 10 436 zł brutto,
Starszy Specjalista: 11 050 zł - 17 198 zł brutto
Doświadczony specjalista: 9 062 zł - 14 0733 zł brutto (25% najlepiej wynagradzanych zarabia więcej)

Jak widać, tu również wynagrodzenie będzie zależeć od poziomu zaawansowania w zawodzie. Co ciekawe, w raporcie NoFluffJobs specjalista Big Data nazywany jest najlepiej opłacanym zawodem w kategorii IT, a jego zarobki to:

B2B: 20 100zł - 28 600zł netto (+vat)
UoP: 16 000 - 23 000zł brutto

Z pewnością praca z dużymi zbiorami danych ma potencjał, by stać się stabilnym i lukratywnym obszarem rozwoju zawodowego na wiele lat. Big Data jest zagadnieniem napędzającym rozwiązania AI, które w obecnych czasach rosną na potęgę. Możemy przewidywać, że stale będą się rozwijać i tworzyć zapotrzebowanie na kolejnych ekspertów Big Data, w związku z czym regularnie będą pojawiały się też oferty pracy.

Technologie, które powinien znać analityk danych

Zakładamy, że po spojrzeniu na wszystkie liczby wymienione w artykule jesteście ciekawi, jakie umiejętności twarde powinien posiadać kandydat, by móc pracować jako data analyst. Oto technologie kluczowe do pracy w tym zawodzie:

Python zdecydowany mistrz wśród języków programowania! Artykuł bulldogjob wskazuje na wykorzystanie tego języka na poziomie 94.1%. Znajomość Pythona jest wręcz obowiązkowa.
Jupyter Notebook – interaktywne środowisko do kodowania, szczególnie w Pythonie. Umożliwia eksplorację danych, tworzenie wizualizacji i dokumentowanie analiz. W pracy wykorzystuje je 78.4% ankietowanych.
Scikit-learn – biblioteka do uczenia maszynowego w Pythonie, zawierająca algorytmy klasyfikacji, regresji i klastrowania. Wykorzystuje ją 72.5% specjalistów od data science.
Pandas wg artykułu bulldogjob wykorzystywany jest przez 94% ankietowanych. Pełni rolę podstawowego narzędzia do wstępnego przetwarzania i analizy danych. Oferuje szeroki zakres funkcji, które są przydatne zarówno w analizie danych, jak i w analizie dużych zbiorów danych.
NumPy biblioteka wykorzystywana w pracy analityka do operacji arytmetycznych i skomplikowanych obliczeń. Można z niej korzystać w połączeniu z Matplotlib. Przeznaczona jest też do pracy na tablicach wielowymiarowych co jest kluczowe w analizie dużych zbiorów danych, a także modelowaniu.
Matplotlib jest biblioteką do wizualizacji danych. Służy też do tworzenia wykresów i wizualizowania danych w czytelnej formie.
Bazy danych i SQL dane często przechowywane są w bazach, warto zatem znać ich budowę oraz język zapytań SQL.
Microsoft Excel do tworzenia szybkich i czytelnych raportów na podstawie mniejszych zbiorów danych.
Power BI (analityk biznesowy) sprawia, że analiza i wizualizacja dużych zbiorów danych jest przystępniejsza oraz wspiera w podejmowaniu lepszych decyzji biznesowych.
Tableau podobnie jak w przypadku Power BI znajduje zastosowanie w analizie i wizualizacji dużych danych tworząc przejrzyste wizualizacje oraz umożliwiając tworzenie raportów i wspierając podejmowanie lepszych decyzji w oparciu o precyzyjne wskaźniki.

Wiemy już czym zajmuje się analityk danych i big data. Znamy także wynagrodzenie, na jakie mogą liczyć za swoją pracę specjaliści z tych sektorów. Mając na uwadze co raz większą ilość danych na rynku i to, w jaki sposób są wykorzystywane, możemy sądzić, że branża jest i będzie jeszcze bardziej otwarta na specjalistów zajmujących się tymi obszarami

Jeżeli myślisz o tym by rozpocząć pracę i lubisz wyzwania, a także myślenie analityczno-logiczne nie sprawia Ci trudności — może się okazać, że jest to ścieżka rozwoju właśnie dla Ciebie. Tak się składa, że możemy ułatwić Ci wejście w tę niszę. Zobacz nasz kurs Analityka Danych, dzięki któremu ze wsparciem profesjonalnych mentorów, odpowiednio zaprojektowaną ścieżką i elastyczną formą nauki, wejdziesz do tej branży już w 5 miesięcy!