Data Scientist – praca i zarobki w Polsce
Data Science jest w modzie. Dziedzina ta przyciąga zainteresowanie nie tylko osób już zatrudnionych w branży IT, ale także tych zamierzających się przebranżowić. Zachęcające są także optymistyczne perspektywy na przyszłość – zewsząd słychać, że jest specjalizacja przyszłości, zaś zaawansowana analityka danych będzie systematycznie rozszerzać się na kolejne obszary życia.
Taki stan rzeczy to dobry powód, by sprawdzić, jak w praktyce wygląda dziś sytuacja osób pracujących na stanowisku Data Scientist na polskim rynku pracy. Zwłaszcza że nie brakuje nam rzetelnych źródeł informacji – jak nasze Badanie Społeczności IT 2025.
Kim jest i co robi Data Scientist?
Specjalista Data Science, nazywany również naukowcem danych, to osoba, która zajmuje się analizowaniem dużych ilości informacji w celu uzyskania z nich cennych wniosków i wiedzy. Wyobraź sobie, że masz ogromną skrzynię pełną puzzli, a zadaniem specjalisty jest ułożenie ich tak, by powstał jasny obraz. Używając różnych narzędzi i technik, taki ekspert potrafi przekształcić surowe dane w użyteczne informacje, które mogą pomóc firmom w podejmowaniu decyzji, przewidywaniu trendów czy rozwiązywaniu problemów. W skrócie, specjalista Data Science pomaga nam zrozumieć świat w oparciu o dane, które gromadzimy.
Główne zadania, z którymi może się spotkać to:
- Eksploracja danych: Przed przystąpieniem do głębszej analizy, specjalista musi zrozumieć, z jakimi danymi ma do czynienia. Oznacza to badanie ich struktury, pochodzenia i jakości.
-
Przetwarzanie i czyszczenie danych: Nie wszystkie dane są od razu gotowe do analizy. Często zawierają błędy, braki czy niepotrzebne informacje. Zadaniem specjalisty jest przygotowanie tych danych tak, by były one spójne i wiarygodne.
- Budowanie modeli: Specjalista Data Science używa różnych technik i algorytmów, by stworzyć matematyczne modele przewidujące pewne zjawiska czy zachowania na podstawie dostępnych danych.
-
Wizualizacja: Wyniki analizy są często prezentowane w formie grafik, diagramów czy map cieplnych. Dzięki temu skomplikowane zależności i wzory stają się zrozumiałe nawet dla osób, które nie są ekspertami w dziedzinie danych.
- Komunikacja z biznesem: Specjalista Data Science musi także potrafić przekazać swoje wnioski i rekomendacje ludziom odpowiedzialnym za podejmowanie decyzji w firmie. Jego umiejętności komunikacyjne są więc równie ważne jak techniczne.
Czy potrzeba studiów by pracować jako Data Scientist?
Patrząc na dane dla obecnie pracujących specjalistów Data Science i AI, wydaje się, że wyższe wykształcenie jest normą. W przeciwieństwie do niektórych innych specjalizacji w IT, gdzie spotyka się osoby bez ukończonych studiów, w Data Science ponad połowa (51.7%) specjalistów ukończyła studia II stopnia (magisterskie). Dodatkowo, 18% posiada tytuł licencjata lub inżyniera (studia I stopnia), a 12.4% może pochwalić się uzyskaniem tytułu doktora.
Data Scientist – praca i technologie
Przyjrzyjmy się umiejętnościom i technologiom najczęściej wykorzystywanym na tym stanowisku, bazując na najnowszych danych.
Zacznijmy od języków programowania (i języków skryptowych oraz zapytań) używanych w pracy przez specjalistę Data Science. Zdecydowany prym wiedzie Python, którego używa aż 94.1% specjalistów w tej dziedzinie. Na kolejnym miejscu mamy język zapytań SQL, który bardzo przydaje się przy wyciąganiu danych – korzysta z niego prawie 59% przebadanych. Warto zauważyć, że popularność języka R, niegdyś często wymienianego w kontekście analizy danych, znacząco zmalała w codziennej pracy Data Scientist według tych danych.
Teraz spójrzmy na najbardziej popularne w Data Science narzędzia. Tu lista jest dość długa, ale kilka pozycji wyraźnie dominuje. Biblioteka Pandas (używana przez 94.1%) oraz Jupyter Notebook (78.4%) to absolutna podstawa. Kolejne ważne miejsce zajmuje Scikit-learn (72.5%), czyli kluczowa biblioteka do machine learningu i analizy danych. Popularne są też narzędzia takie jak Excel (52.9%), PyTorch (33.3%), Tensorflow (23.5%) czy Keras (21.6%).
Zobaczmy więc, jakie techniki są najczęściej używane. Analiza statystyczna (78.4%) pozostaje fundamentem, ale tuż obok niej plasuje się Machine Learning (76.5%). Coraz częściej wykorzystywane są bardziej zaawansowane metody, takie jak uczenie nadzorowane (62.7%), Deep Learning (43.1%), przetwarzanie języka naturalnego (NLP - 37.3%), a nawet fine-tuning dużych modeli językowych (LLM - 29.4%) oraz uczenie nienadzorowane (29.4%).
Data Scientist – zarobki w Polsce
Przyjrzyjmy się bliżej zarobkom w obszarze Data Science w Polsce w 2025 roku, analizując dostępne dane pod kątem typu umowy, konkretnego stanowiska (Data Scientist vs ML/AI Engineer) oraz poziomu doświadczenia.
Pamiętajmy, że:
- Wynik dla umowy o pracę to kwota „na rękę” (netto).
- Wyniki dla umowy B2B to kwota netto na fakturze (przed odliczeniem ZUS, PIT i kosztów).
Zarobki Data Science na Umowie o pracę
Zarobki tu różnią się dość mocno w zależności od poziomu doświadczenia. iestety w Polsce to nadal dość niszowe stanowisko i nie zebraliśmy wystarczająco punktów danych, by móc Wam przedstawić jednoznaczne wyniki dla każdego poziomu doświadczenia, brakuje średniej i mediany dla juniorów.
Przechodząc do konkretów, Mid czy Regular Data Scientist może liczyć na 9 250 złotych wypłaty, a Senior już 12 675 złotych.
Mediany nie odbiegają znacząco: Mid - 8 600 PLN, Senior około 12 500 PLN.
Zarobki Data Science na B2B
Wystarczająca próbka została zebrana dla poziomu Mid/Regular i tu okazało się, że na fakturze taki specjalista zarobi średnio 16 022 złotych, a jeżeli chodzi o medianę to wyniosła ona 15 200 zł.
Natomiast Senior Data Scientist zarobi średnio 30 100 złotych, a jeżeli chodzi o medianę to wyniosła ona 30 000 zł.
Podsumowanie
Teraz będziesz wiedzieć więcej o zarobkach w przypadku Javowców i możesz ocenić, czy takie warunki Ci odpowiadają. Jeśli jesteś zainteresowany/a pracą z tą technologią, to zapoznaj się z ofertami pracy związanych z Data Science oraz AI na Bulldogjob.pl.
Gorąco zachęcamy do zapoznania się również z naszym Raportem płacowym, który aktualizowany jest na bieżąco i posiada oddzielne raporty dla większości specjalizacji. Sprawdź poniżej.
Znajomość aktualnych realiów płacowych z pewnością pomoże Ci podejmować korzystne dla Ciebie decyzje zawodowe 👌🏻
Przydatne linki
Naszym zwyczajem, zamiast podsumowania warunków i płac, kwestia ta bowiem jest dość subiektywna, pozostawiamy garść linków przydatnych dla wszystkich tych, którzy planują pracować w Data Science lub chcą się w tej profesji doskonalić:
