Przejdź do treści

Ile zarabia analityk danych – zarobki juniora, mida i seniora

Ile zarabia analityk danych

Czy rzeczywiście pensja odzwierciedla zakres obowiązków i wpływ na decyzje biznesowe?

W tym artykule wyjaśnimy, ile zarabia analityk danych w Polsce dziś i jak czytać widełki płacowe. Podamy konkretne liczby, porównamy juniorów, midów i seniorów oraz wyjaśnimy, co oznaczają mediany i kwartyle.

Omówimy też, jakie zadania zwykle przypisuje się poszczególnym poziomom. Dzięki temu łatwiej ocenisz ofertę pracy i zaplanujesz negocjacje płacowe.

Podamy praktyczne wskazówki: gdzie szukać rzetelnych danych (średnie vs mediana), które umiejętności najczęściej podnoszą wynagrodzenia (SQL, Python, BI, storytelling) oraz jak forma zatrudnienia wpływa na ostateczne kwoty.

Kluczowe wnioski

  • Wynagrodzenia różnią się w zależności od poziomu: junior, mid, senior.
  • Porównuj mediana i kwartyle, nie tylko średnią.
  • Umiejętności techniczne i wpływ na biznes to główne dźwignie zarobków.
  • Forma zatrudnienia (UoP vs B2B) znacząco zmienia kwoty „na rękę”.
  • Sprawdź próbę badania i datę źródła przed porównaniem ofert.

Ile zarabia analityk danych w Polsce obecnie

Aktualne widełki pokazują rozpiętość płac od juniora do seniora. Według wynagrodzenia.pl juniorzy otrzymują około 6 000–9 900 zł brutto, mid 7 500–11 200 zł brutto, a senior to około 14 500 zł brutto (UoP).

Serwis Indeed raportuje średnią na poziomie 12 989 zł brutto miesięcznie. Jednak mediana z MojaPłaca (styczeń 2026, próba 508) dla specjalisty wynosi 9 750 zł brutto. To pokazuje, że średnia i mediana opisują rynek inaczej.

W praktyce kwartyle wskazują rozkład: 25% osób na poziomie specjalista zarabia mniej niż 8 110 zł brutto, a 25% więcej niż 12 000 zł brutto.

A modern office environment showcasing a data analyst at work. In the foreground, a focused professional in smart business attire, analyzing data on a large computer screen filled with colorful graphs, charts, and numerical data. The analyst, a young Caucasian woman with glasses, is seated at a sleek desk cluttered with notes and a coffee mug, reflecting engagement and concentration. In the middle, a stylish office with glass walls, sleek furniture, and potted plants, creating an inviting atmosphere. In the background, team members engaged in discussions, emphasizing a collaborative workplace. Soft, warm lighting infuses the scene, enhancing a productive and positive mood. A wide-angle view captures the essence of modern data analysis workspaces, devoid of any text or overlays.

PoziomBrutto (UoP)Mediana brutto (MojaPłaca)Kwartyle netto
Junior / młodszy6 000–9 900 zł—4 761 / 5 320 / 6 226 zł
Mid / specjalista7 500–11 200 zł9 750 zł5 858 / 6 976 / 8 510 zł
Senior / starszyok. 14 500 zł—7 079 / 9 042 / 11 114 zł
  • Brutto vs netto: porównuj oferty z uwzględnieniem podatków, premii i benefitów.
  • Źródło i próba: zwróć uwagę na datę (styczeń 2026) i liczebność grupy (508), by ocenić wiarygodność informacji.

Zarobki analityków baz danych na tle rynku IT

W branży IT stanowisko analityk baz danych występuje w dwóch wariantach: bliżej data/BI lub w stronę administracji bazą. Ta różnica często przekłada się na widełki płacowe i wymagane umiejętności.

Mediana specjalisty wg MojaPłaca to 9 750 zł brutto. Kwartyle pokazują rozkład: młodszy 6 500 / 7 320 / 8 650, specjalista 8 110 / 9 750 / 12 000, starszy 9 900 / 12 780 / 15 820.

PoziomMediana bruttoKwartyle bruttoTyp ról
Młodszy specjalista—6 500 / 7 320 / 8 650wsparcie ETL, SQL
Specjalista9 750 zł8 110 / 9 750 / 12 000analiza, raporty, BI
Starszy specjalista—9 900 / 12 780 / 15 820optymalizacja, architektura baz

Benefity takich jak praca zdalna, prywatna opieka medyczna i karnety sportowe potrafią znacząco zwiększyć atrakcyjność oferty.

  • Sprawdź opis obowiązków, nie patrz tylko na tytuł stanowiska.
  • Porównuj mediany i kwartyle, by unikać pułapki jednej liczby.
  • Zwróć uwagę na firmę, zakres odpowiedzialności i stosowane technologie przy ocenie wynagrodzeń.

Od czego zależą zarobki analityka danych na danym stanowisku

Główne czynniki to staż pracy, wielkość firmy, region i poziom odpowiedzialności.

Doświadczenie projektowe często waży więcej niż sama liczba lat. Przejście z juniora do specjalisty zależy od efektów: automatyzacji procesów, wyników eksperymentów i wpływu na decyzje biznesowe.

Umiejętności techniczne podnoszą wartość: wydajne zapytania SQL, Python z Pandas, praca z MySQL/PostgreSQL, oraz narzędzia BI (Tableau, Power BI) do wizualizacji i raportów.

Kompetencje miękkie też się liczą. Tłumaczenie wyników nietechnicznym zespołom i storytelling danych zwykle decydują o awansie i przydziale strategicznych zadań.

A professional data analyst in business attire, focused and engaged, seated at a modern office desk, surrounded by multiple monitors displaying colorful data charts and graphs. In the foreground, a pie chart and bar graphs are clearly visible on one of the screens, representing salary trends for junior, mid-level, and senior analysts. The middle layer features a sleek laptop with statistical software open, emphasizing data analytics. In the background, a bright and contemporary office environment with large windows allowing natural light to flood in, creating an energetic and optimistic atmosphere. The mood is professional and analytical, with a sense of determination and focus. Soft shadows and warm lighting add depth, while a slight depth of field blurs the background slightly.

CzynnikWpływ na wynagrodzenieCo poprawić
Staż i doświadczenieWysokiprojekty z mierzalnym efektem
Umiejętności techniczneWysokiSQL, Python, BI, wizualizacja
Wielkość firmy i regionŚredniceluj w firmy z większym budżetem lub zdalne oferty
Kompetencje miękkieŚredniprezentacje, storytelling, komunikacja
  • Kontrolujesz: umiejętności, portfolio, komunikację wyników.
  • Nie kontrolujesz: polityki płac firmy czy lokalnego rynku.
  • Checklist: raportowanie, automatyzacja, predykcja, komu dostarczasz wyniki i jak mierzysz efekt.

Rynek pracy dla analityków danych i gdzie zarabia się najlepiej

Liczba aktywnych ogłoszeń świadczy o stabilnym popycie na osoby pracujące z danymi. Według portali rekrutacyjnych dostępność ofert jest wysoka: Indeed ok. 500, LinkedIn ponad 900, Jooble ~25 000.

Najwięcej szans daje sektor finansowy, product/tech i duże firmy enterprise. Banki szukają ekspertów do analizy ryzyka, e‑commerce do optymalizacji sprzedaży, a służba zdrowia do usprawnień procesów.

Projekty z big data i data science zwykle lepiej płacą niż rutynowe raportowanie. Modelowanie predykcyjne, automatyzacja procesów i praca przy produktach cyfrowych zwiększają wartość na rynku.

  • Przykłady zastosowań: Walmart (prognozy zakupów), Spotify (personalizacja), Żabka (układ produktów), miasta (monitoring i planowanie).
  • Filtruj oferty po poziomie, języku angielskim i modelu pracy, by znaleźć lepsze stawki.
  • Praca zdalna otwiera dostęp do firm spoza regionu i wyższych widełek płacowych.

Jak zwiększyć wynagrodzenie i zaplanować rozwój kariery analityka danych

Skoncentrujemy się na konkretnych krokach, które realnie podniosą twoje zarobki w 3–12 miesięcy. Zacznij od najważniejszych umiejętności: SQL, automatyzacja w Pythonie i tworzenie dashboardów w narzędziach BI. strong.

Równolegle ćwicz storytelling i przygotowywanie raportów z mierzalnym efektem. Wybieraj narzędzia pod cel — programowanie dla automatyzacji, BI dla szybkiego wpływu na decyzje.

Rozważ specjalizację: big data lub data science podnoszą wartość rynkową, a głębsza rola bazodanowa optymalizuje pracę z danymi. Przy negocjacjach zbieraj dowody: metryki oszczędzonego czasu, wzrost sprzedaży, mediana i widełki brutto z rynku.

Co dalej: aktualizuj umiejętności kwartalnie, mierz efekty i planuj ścieżkę rozwoju kariery krok po kroku.