Profesní přehled

demograf/demografka

Snímek

Zajímá vás vývoj společnosti a její demografické trendy? Jako demograf/demografka získáte jedinečný pohled na to, jak se mění naše populace a jaké to má dopady na ekonomiku, sociální politiku a další oblasti.

Souhrn

Práce demografa/demografky je zaměřena na analýzu a interpretaci dat o populaci. Denně se setkáváte s rozsáhlými soubory dat, které zpracováváte a analyzujete s cílem identifikovat trendy a vzorce. Váš pohled je klíčový pro informované rozhodování v oblasti zdravotnictví, školství, sociální péče a dalších.

Klíčové zodpovědnosti:
  • • Zpracování a analýza demografických dat (porodnost, úmrtnost, migrace, manželství, rozvody, zaměstnanost).
  • • Vytváření statistických modelů a prognóz vývoje populace.
  • • Příprava zpráv a prezentací s výsledky analýz pro různé cílové skupiny (vláda, neziskové organizace, soukromý sektor).
82%
Odolnost Skóre

Zajímá vás vývoj společnosti a její demografické trendy? Jako demograf/demografka získáte jedinečný pohled na to, jak se mění naše populace a jaké to má dopady na ekonomiku, sociální politiku a další oblasti.

Zdravotnictví a lidské služby Bakalářský stupeň 18% Expozice AI
Spustit posouzení Career DNA
Rychlá kontrola usazení

Sedí vámdemograf/demografka?

Odpovězte na tři rychlé otázky. Toto není úplné hodnocení – je to upoutávka, která vám pomůže rozhodnout, zda svůj profil porovnat.

Pokrok0/3

Máte rádi úkoly, které vyžadujíAnalytické myšlení?

Máte rádi úkoly, které vyžadujíRozmanitost?

Máte rádi úkoly, které vyžadujíÚspěch?

NexFuture

Budoucí perspektiva pro demograf/demografka

Vyhlídky pro demograf/demografka jsou mimořádně stabilní. Zatímco nástroje AI budou pomáhat s každodenními úkoly, jádro této role se opírá o lidský úsudek, což vede k vysokému skóre odolnosti 82,4%.

Jak se tyto výsledky počítají?

Index odolnosti (0–100) odhaduje, jak strukturálně chráněno je toto povolání před automatizací a narušením AI na základě analýzy na úrovni úkolů. Vyšší skóre znamená více úkolů náročných na lidský úsudek. Expozice AI ukazuje odhadované procento pracovních hodin, které by mohly být ovlivněny současnými možnostmi AI. Jedná se o strukturální ukazatele odvozené z modelu, nikoli předpovědi individuální jistoty zaměstnání.

Hrajte na budoucnost

Jak by se mohlodemograf/demografkazměnit s rostoucím zaváděním umělé inteligence?

Lidský úsudek, důvěra a kontext zůstávají silnými ochránci této role.

Významná transformace na úrovni úkolů se odhaduje za 19 let (kolem roku 2045) v rámci vybraného scénáře „Očekávané“.
82%
Odolnost
Riziko automatizace
EXP25%
Lidská hrana
MOAT80%
2026
2036
2050
Rychlost přijetí AI:

Jak může AI změnit tuto roli

Deterministická, na modelu založená interpretace signálů aktuální role – není zárukou nahrazení.

Vlastněno lidmi 82% Vlastněno lidmi
Co ještě záleží na lidech

Tato role zůstává silně vedena lidmi, kdeprognózovat trendy ve vývoji obyvatelstvazávisí na důvěře, nuancích a úsudku v reálném světě.

Lidská výhoda Aby jste zůstali vpředu v této roli, zaměřte se na demografie a empirická analýza. Tyto dovednosti zaměřené na člověka jsou nejobtížněji replikovatelné pro AI v příštích 20 let.
Asistujte 46% Asistujte
Kde se AI může stát druhým pilotem

Umělá inteligence pravděpodobněji pomůže podpůrným úkolům, jako jespravovat práva duševního vlastnictví, dokumentace, vyhledávání a koordinace pracovních postupů.

automatizovat 18% automatizovat
Úkoly nejvíce vystavené automatizaci

Tlak automatizace se zdá být spíše selektivní než široký, přičemž nejsilnější signál aktuálně přichází zGenerativní AI.

Podrobná analýza

Životní funkce, AI vektory a megatrendy

Zobrazit více

Vitální znaky

vektory expozice AI

0-100%
Generativní AI 45,9%

Expozice vůči generování obsahu, kreativnímu zvýšení a nástrojům velkých jazykových modelů

Kognitivní software 23,8%

Expozice vůči automatizaci pracovního toku, softwaru na podporu rozhodování a digitalizaci procesů

AI / strojové učení 2,8%

Expozice vůči analýze podporované AI, rozpoznávání vzorů a úlohám prediktivního modelování

Robotická a fyzikální automatizace 0%

Expozice vůči fyzické automatizaci, robotice a senzorem řízenému posunu úloh

Megatrendové signály

0-100%
Geopolitická změna 80%
Prostorová změna 33%
Digitální transformace 3%
Regulační tlak 2%
Zelený přechod 2%
Demografický posun 0%

Skóre odvozené z modelu. Ukazuje strukturální expozici megatrendům, nikoli přímou poptávku.

Technické detaily
Metodologie: NexFuture v2.0 Zdroje: O*NET 30.0, ESCO v1.2.0 Aktualizováno: květen 2026

NexFuture v2.0 kombinuje profily schopností a aktivit O*NET s distribucemi skupin dovedností ESCO a šesti globálními signály megatrendů. Skóre jsou pravděpodobnostní odhady, nikoli záruky. Podrobnosti viz NexFuture Methodology White Paper.

Den v životě

Co lidé v této roli obvykle dělají

Zdravotnictví a lidské služby

Den v životě

Typický den jakodemograf/demografka

09
09:00 · ráno
prognózovat trendy ve vývoji obyvatelstva
Porovnávat stávající údaje o lidské populaci s geografickými a sociologickými znalostmi za účelem předvídání vývoje lidské populace.
10
10:30 · Dopoledne
spravovat práva duševního vlastnictví
Zabývat se soukromými právy na ochranu duševního vlastnictví proti jeho nezákonnému porušování.
12
12:00 · poledne
vyvinout software s otevřeným zdrojovým kódem
Vytvořit a provozovat software s otevřeným zdrojovým kódem. Znát hlavní modely softwaru s otevřeným zdrojovým kódem, režimy licencí a postupy kódování, které se běžně používají při tvorbě softwaru s otevřeným zdrojovým kódem.
14
14:00 · odpoledne
hodnotit činnosti výzkumu
Hodnotit pokrok, dopad a výsledky výzkumu výzkumných pracovníků.
15
15:30 · Pozdě odpoledne
hovořit různými jazyky
Ovládat cizí jazyky a být schopen komunikovat v jednom nebo více cizích jazycích.
17
17:00 · Zábal
komunikovat o vědeckých poznatcích
Komunikovat o vědeckých poznatcích s nevědeckým publikem, včetně široké veřejnosti. Přizpůsobit sdělování vědeckých pojmů, debat, poznatků publiku s využitím různých metod pro různé cílové skupiny, včetně vizuálních prezentací.

Pořadí úkolů je ilustrativní. Jednotlivé dny se liší.

Software a technologie & Oblasti znalostí
Software a technologie
Adobe AcrobatAdobe DreamweaverAdobe PhotoshopATLAS.tiCircle Systems Stat/TransferCustomer relationship management CRM softwareDatabase management system DBMSData visualization softwareEmail softwareESRI ArcGIS softwareFacebookFund accounting softwareHelios TextPadIBM SPSS StatisticsMicrosoft AccessMicrosoft ExcelMicrosoft Office softwareMicrosoft OutlookMicrosoft PowerPointMicrosoft Project
Oblasti znalostí
  • územní plánování

    Interdisciplinární obor mezi technickými a společenskými vědami. Jedná se o plánování ekonomických, environmentálních a sociálních procesů pro konkrétní cíle. Tyto procesy jsou kombinovány s diagramy a vizuálním znázorněním společensko-prostorových činností.

Meziodvětvové dovednosti
  • demografie
  • empirická analýza
  • matematika
Základní dovednosti
provádět akademický výzkum nebo průzkum trhu
  • spravovat nalezitelná, přístupná, interoperabilní a opakovaně použitelná data

    Vytvářet, popisovat, ukládat, uchovávat a (znovu) používat vědecké údaje na základě zásad FAIR (Findable, Accessible, Interoperable, and Reusable - nalezitelnost, přístupnost, interoperabilita a opětovné použití) tak, aby údaje byly co nejotevřenější a podle potřeby uzavřené.

  • provádět vědecký výzkum

    Získat, korigovat nebo zlepšit znalosti o jevech pomocí vědeckých metod a technik na základě empirických nebo měřitelných pozorování.

  • uplatňovat vědecké metody

    Uplatňovat vědecké metody a techniky k vyšetřování fenoménu, a to získáním nových poznatků nebo opravou a integrací předchozích znalostí.

  • uplatňovat zásady etiky výzkumu a vědecké integrity při výzkumných činnostech

    Uplatňovat základní etické zásady a právní předpisy při vědeckém výzkumu, a to včetně otázek integrity výzkumu. Provádět, přezkoumat nebo nahlásit výzkum a vyhnout se pochybení, jako je vymýšlení údajů, falsifikace a plagiátorství.

  • podpořit otevřené inovace ve výzkumu

    Podporovat integrovanou spolupráci, kdy různé zúčastněné strany spoluvytvářejí inovace, jež jsou založeny na společných hodnotách.

  • studovat lidskou populaci

    Analyzovat údaje o počtu obyvatel v určité zeměpisné oblasti s cílem odhalit trendy, jako je míra úmrtnosti, migrace a míra porodnosti.

psát technické nebo vědecké texty
  • vypracovávat vědecké nebo akademické články a technickou dokumentaci

    Vypracovávat a upravovat vědecké, akademické nebo technické texty týkající se různých témat.

  • šířit výsledky v rámci vědecké obce

    Zveřejnit vědecké výsledky jakýmikoliv vhodnými prostředky, včetně konferencí, seminářů, kolokvií a vědeckých publikací.

  • publikovat akademický výzkum

    Provádět ve svém oboru akademický výzkum na vysoké škole nebo samostatně, a publikovat jeho výsledky v knihách nebo akademických časopisech s cílem přispět k oboru a dosáhnout osobního akademického uznání.

  • psát vědecké publikace

    Prezentovat hypotézu, zjištění a závěry vědeckého výzkumu ve své oblasti odbornosti v odborných publikacích.

analyzovat a vyhodnocovat informace a data
  • prognózovat trendy ve vývoji obyvatelstva

    Porovnávat stávající údaje o lidské populaci s geografickými a sociologickými znalostmi za účelem předvídání vývoje lidské populace.

  • použít metodu statistické analýzy

    Použít modely (popisné nebo inferenční statistiky) a techniky (vytěžování dat nebo strojové učení) pro účely statistické analýzy a nástroje informačních a komunikačních technologií (ICT) pro analýzu dat, odhalování korelací a předpověď trendů.

spravovat informace
  • spravovat výzkumná data

    Získávat a analyzovat vědecká data prostřednictvím kvalitativních a kvantitativních výzkumných metod. Ukládat data do výzkumných databází a uchovávat je. Podporovat opětovné využívání vědeckých dat a být obeznámen se zásadami správy otevřených dat.

řídit, získávat a uchovávat digitální data
  • používat techniky pro zpracování údajů

    Shromažďovat, zpracovávat a analyzovat příslušné údaje a informace, řádně uchovávat a aktualizovat údaje a vyjadřovat číselné údaje a data pomocí grafů a statistických diagramů.

spolupracovat s ostatními
  • udržovat profesní kontakty ve výzkumu a v profesním prostředí

    Ctít vzájemnou soudržnost mezi spolupracovníky a kolegialitu. Poslouchat, poskytovat a přijímat zpětnou vazbu a vnímat ostatní a reagovat na ně. To rovněž zahrnuje dohled nad zaměstnanci a jejich vedení v pracovním prostředí.

programovat počítačové systémy
  • vyvinout software s otevřeným zdrojovým kódem

    Vytvořit a provozovat software s otevřeným zdrojovým kódem. Znát hlavní modely softwaru s otevřeným zdrojovým kódem, režimy licencí a postupy kódování, které se běžně používají při tvorbě softwaru s otevřeným zdrojovým kódem.

používat cizí jazyky
  • hovořit různými jazyky

    Ovládat cizí jazyky a být schopen komunikovat v jednom nebo více cizích jazycích.

DNA dovednosti

DNA dovednosti

Rysy pracovní osobnosti a hodnoty, které definují tuto roli

Klíčové vlastnosti, které potřebujete
Analytické myšlení Rozmanitost Úspěch Úspěch/Snaha Nezávislost Integrita Uznání Inovace Tolerance ke stresu Sociální orientace Spolehlivost Přizpůsobivost/Flexibilita Sebekontrola Zájem o druhé Spolupráce Vedení
Klíčové odměny, které můžete očekávat
ÚspěchPracovní podmí…UznáníVztahyPodporaNezávislost
Kariérní postup

Cesty růstu a podobné role

Prozkoumejte typické cesty kariérního postupu, související dovednosti a podobné role a naplánujte si další přechod.

)}
Běžné otázky

Často kladené otázky

Jaké vzdělání potřebuji, abych se stal/a demografem/demografkou?
Většina demografů/demografky má vysokoškolské vzdělání v oboru demografie, statistiky, sociologie, ekonomie nebo příbuzných oborech. Důležitá je i znalost statistických metod a programů.
Kde demografové/demografky nejčastěji pracují?
Demografové/demografky pracují převážně jako zaměstnanci ve státní správě (Český statistický úřad, ministerstva), ve výzkumných ústavech, univerzitách, neziskových organizacích a v soukromém sektoru (např. pojišťovny, finanční instituce).
Jaké jsou typické pracovní dovednosti pro demografa/demografku?
Kromě analytických schopností a znalosti statistických metod je důležitá i schopnost interpretovat data, komunikovat výsledky jasně a srozumitelně, a pracovat s velkými soubory dat. Důležitá je i schopnost kritického myšlení a řešení problémů.