Analista de dados
Instantâneo
Os analistas de dados executam funções de importação, inspeção, depuração, transformação, validação, modelação ou interpretação de conjuntos de dados relativos aos objetivos empresariais da empresa. Asseguram que as fontes e os repositórios de dados fornecem dados consistentes e fiáveis. Os analistas de dados utilizam diferentes algoritmos e ferramentas de TI, conforme exigido pela situação e pelos dados do momento. Podem elaborar relatórios sob a forma de visualizações como gráficos, mapas e quadros.
O Analista de dados é um profissional essencial para organizações que buscam otimizar seus processos e tomar decisões baseadas em evidências. Seu trabalho envolve a análise de grandes volumes de dados, identificando padrões, tendências e oportunidades de melhoria. Utilizando ferramentas e algoritmos de TI, o analista garante a consistência e a confiabilidade dos dados, transformando-os em informações acionáveis para diferentes áreas da empresa.
- • Importar, inspecionar, depurar e transformar conjuntos de dados para atender aos objetivos de negócio.
- • Validar a qualidade e a consistência dos dados, assegurando a sua confiabilidade como fonte de informação.
- • Desenvolver modelos de dados e interpretar resultados para identificar tendências e padrões relevantes.
Onde esta profissão tem procura
Escassez e excedente de mão de obra comunicados, por ano. Publicado para grupos profissionais, não para títulos de emprego individuais.
Os números abrangem Especialistas em tecnologias da informação e comunicação — 75 profissões, incluindo esta.
Com escassez: Bulgária, Bélgica, Chipre, Eslovênia e mais 6.
Escassez mais prolongada: Áustria, 3 anos.
Selecione um território no mapa para ver os seus números.
Sobre esta fonte›
Fonte: ELA/EURES, escassez e excedente de mão de obra. Os dados são publicados ao nível do grupo profissional e abrangem a Europa. As edições diferem na estrutura do anexo e nos países abrangidos, pelo que uma diferença entre anos nem sempre significa que o mercado de trabalho mudou. Os países a cinzento não foram comunicados, o que não é o mesmo que estar em equilíbrio.
O que significam estas palavras
As quatro coisas apresentadas nesta secção
- Procura comunicada
- Se os empregadores comunicam que precisam de pessoas para esta profissão — uma avaliação publicada por um organismo nacional ou da UE, não uma contagem.
- Para onde caminha
- Em que sentido se prevê que o emprego nesta profissão evolua nos próximos anos, com base numa projeção oficial.
- Vagas
- Aproximadamente quantas vagas surgem — devido ao crescimento e à saída de pessoas da profissão.
- Remuneração típica
- Quanto ganham normalmente as pessoas nesta profissão onde a fonte publica essa informação. Um campo em branco não significa que o trabalho não seja remunerado; significa que ninguém publica esse dado para esse local.
Uma medida é omitida quando ninguém a publica para esse local, em vez de ser apresentada como zero.
Para que lado o mercado pende para si
- A seu favor
- Mais vagas do que candidatos — os empregadores competem por profissionais.
- Equilibrado
- Vagas e candidatos estão praticamente equilibrados.
- Competitivo
- Mais candidatos do que vagas — conte com concorrência.
- Dados contraditórios
- As fontes divergem, ou o mesmo grupo profissional tem falta numa zona e excesso noutra.
Cada fonte conduz a uma destas quatro opções, para que exista um único vocabulário a aprender. O que difere são os dados que estão na sua base, apresentados por baixo de cada veredicto — um rácio medido entre vagas e candidatos a emprego, ou uma avaliação publicada por um organismo nacional.
Como esta profissão se compara com outras no mesmo país
- Forte
- Entre as mais fortes em that country
- Boa
- Mais forte do que a maioria das profissões em that country
- Mista
- Cerca da média em that country
- Fraca
- Mais fraca do que a maioria das profissões em that country
Esta é uma classificação dentro de um país, não uma pontuação que possa ser comparada entre países — os registos utilizados por dois países contabilizam pessoas diferentes, pelo que o mesmo número tem significados diferentes em cada um. É também por isso que uma profissão pode estar entre as mais fortes de um país e ainda assim aparecer como Competitivo: lidera num mercado que, no geral, está muito concorrido.
De onde vêm estes dados
Cada valor é publicado por um instituto nacional de estatística, um serviço público de emprego ou um organismo da UE, e cada cartão indica a fonte e o período abrangido. Alguns locais são contabilizados mensalmente, outros são avaliados uma ou duas vezes por ano, pelo que dois locais no mesmo mapa podem referir-se a momentos diferentes — a data é sempre apresentada.
Nada disto prevê as hipóteses de uma pessoa; descreve um mercado.
Procura comunicada · Remuneração típica · Para onde caminha (Portugal, Espanha, França, Luxemburgo, Suíça, Alemanha)
| Procura comunicada | Remuneração típica | Para onde caminha | |
|---|---|---|---|
| Portugal | Excedente comunicado ELA/EURES 2025 * | — | +68,3% 2023–2035 · Cedefop 2026 * |
| Espanha | Não comunicado | — | +19,5% 2023–2035 · Cedefop 2026 * |
| França | Não comunicado | — | +34,8% 2023–2035 · Cedefop 2026 * |
| Luxemburgo | Não comunicado | — | +61,2% 2023–2035 · Cedefop 2026 * |
| Suíça | Escassez comunicada ELA/EURES 2024 * | — | +28,7% 2023–2035 · Cedefop 2026 * |
| Alemanha | Escassez comunicada ELA/EURES 2024 * | — | +15,6% 2023–2035 · Cedefop 2026 * |
* Publicado para grupos profissionais, não para títulos de emprego individuais.
Você orienta estudantes, clientes ou funcionários? Use estes dados ocupacionais na sua organização.
Perspectiva futura para Analista de dados
The outlook for Analista de dados reflects a balanced mix of automation exposure and durable, human-led work.
Como estas pontuações são calculadas?
O Índice de Resiliência (0–100) estima o quão estruturalmente protegida está esta ocupação contra automação e disrupção de IA, com base em análise ao nível de tarefas. Pontuações mais altas significam mais tarefas que dependem de julgamento humano. A Exposição à IA mostra o percentual estimado de horas de tarefas que as capacidades de IA atuais poderiam afetar. São indicadores estruturais derivados do modelo, não previsões sobre segurança no emprego individual.
Como Analista de dados poderia mudar à medida que a adoção da IA cresce?
Várias áreas de tarefas podem mudar para fluxos de trabalho assistidos por IA, pelo que a requalificação se torna mais importante.
Cenário ilustrativo baseado na automatização de tarefas — não é uma previsão. Os valores são arredondados quanto mais à frente se olha.
Várias áreas de tarefas podem mudar para fluxos de trabalho assistidos por IA, pelo que a requalificação se torna mais importante.
Cenário ilustrativo baseado na automatização de tarefas — não é uma previsão. Os valores são arredondados quanto mais à frente se olha.
Estimativa baseada em modelo. Use-o como um sinal de planejamento, não como uma garantia.
Compare isso com o seu perfil
Como a IA pode mudar esse papel
Interpretação determinística e baseada em modelos dos sinais de papel atuais – não uma garantia de substituição.
O que ainda depende das pessoas
- definir critérios de qualidade dos dados
Onde a IA pode se tornar um copiloto
- aplicar técnicas de análise estatística
- analisar grandes volumes de dados
- interpretar dados atuais
Tarefas mais expostas à automação
- manusear amostras de dados
- recolher dados informáticos
- executar cálculos para análise matemática
Sinais vitais e vetores de IA
Vetores de exposição de IA
0-100%Exposição a análise assistida por IA, reconhecimento de padrões e tarefas de modelagem preditiva
Exposição a geração de conteúdo, aumento criativo e ferramentas de grandes modelos de linguagem
Exposição a automação de fluxo de trabalho, software de suporte à decisão e digitalização de processos
Exposição a automação física, robótica e deslocamento de tarefas conduzido por sensores
Detalhes técnicos
O NexFuture v3.0 estima a exposição à automação diretamente a partir dos grupos de competências essenciais da ESCO, ponderada pela massa de competências e calibrada em relação a âncoras de especialistas. As pontuações são estimativas probabilísticas, não garantias. Consulte o White Paper de Metodologia do NexFuture para todos os detalhes.
Mede a exposição à automação. Não mede o salário, a procura nem quantos empregos existem perto de si.
O que as pessoas nesta função geralmente fazem
Tecnologia digital
Um dia típico como Analista de dados
09 09:00 · Manhã definir critérios de qualidade dos dados
10 10:30 · Meio da manhã desenvolver processos de tratamento de dados
12 12:00 · Meio-dia efetuar prospeção de dados
14 14:00 · Tarde gerir dados
15 15:30 · Final de tarde integrar dados de TIC
17 17:00 · Conclusão normalizar dados
A ordem das tarefas é ilustrativa. Os dias individuais variam.
O que você precisa para fazer este trabalho
As habilidades, os conhecimentos e as ferramentas exigidos por esta função — e os traços e benefícios que vêm com ela.
-
normalizar dados
Reduzir os dados à sua forma de base precisa (formas normais), a fim de alcançar resultados tais como minimização da dependência, eliminação de redundância e aumento da consistência.
-
utilizar técnicas de processamento de dados
Recolher, tratar e analisar dados e informações pertinentes, armazenar e atualizar adequadamente os dados e representar os valores e dados através de gráficos e diagramas estatísticos.
-
desenvolver processos de tratamento de dados
Utilizar ferramentas TIC para aplicar processos matemáticos, algorítmicos ou outros processos de manipulação de dados, a fim de criar informação.
-
efetuar prospeção de dados
Explorar grandes conjuntos de dados para revelar padrões através do uso de estatísticas, sistemas de bases de dados ou inteligência artificial e apresentar as informações de forma compreensível.
-
utilizar bases de dados
Utilizar ferramentas de «software» para gerir e organizar dados num ambiente estruturado que consista em atributos, tabelas e relações, a fim de consultar e alterar os dados armazenados.
-
integrar dados de TIC
Combinar dados de fontes para proporcionar uma visão unificada do conjunto desses dados.
-
limpar dados
Detetar e corrigir registos corrompidos a partir de conjuntos de dados, assegurar que os dados ficam e se mantêm estruturados de acordo com orientações estabelecidas.
-
executar processos de garantia da qualidade dos dados
Aplicar técnicas de análise, validação e verificação da qualidade em dados, a fim de verificar a integridade da qualidade dos dados.
-
aplicar técnicas de análise estatística
Utilizar modelos (estatísticas descritivas ou inferenciais) e técnicas (prospeção de dados ou aprendizagem automática) para análises estatísticas, bem como ferramentas informáticas para análise de dados, deteção de correlações e previsão de tendências.
-
analisar grandes volumes de dados
Recolher e avaliar grandes volumes de dados numéricos, especialmente para identificar padrões entre os dados.
-
manusear amostras de dados
Recolher e selecionar um conjunto de dados de uma população através de um procedimento estatístico ou outro procedimento definido.
-
recolher dados informáticos
Recolher dados através da conceção e da aplicação de métodos de pesquisa e de amostragem.
-
interpretar dados atuais
Analisar os dados recolhidos a partir de fontes como os dados de mercado, artigos científicos, os requisitos dos clientes e os questionários, cujas informações são atuais e atualizadas, a fim de avaliar o desenvolvimento e a inovação em áreas de especialização.
-
executar cálculos para análise matemática
Aplicar métodos matemáticos e utilizar tecnologias de cálculo para efetuar análises e encontrar soluções para problemas específicos.
-
definir critérios de qualidade dos dados
Especificar os critérios utilizados na avaliação da qualidade dos dados para fins profissionais, como as incoerências, a existência de lacunas, a facilidade de utilização e a exatidão.
-
gerir dados
Administrar todos os tipos de recursos de dados ao longo do seu ciclo de vida através da definição de perfis de dados, de análises e da normalização, bem como da resolução, limpeza, reforço e auditoria de identidades. Assegurar que os dados são adequados ao fim a que se destinam, utilizando ferramentas informáticas especializadas para o cumprimento dos critérios de qualidade dos dados.
análise de dados
Os métodos de inteligência artificial, aprendizagem automática, estatísticas e bases de dados utilizados para extrair conteúdos de um conjunto de dados.
analítica organizacional
As disciplinas e tecnologias destinadas a resolver os problemas das empresas através de métodos quantitativos, tais como a análise de dados e modelos estatísticos.
avaliação da qualidade dos dados
O processo de revelação de problemas relativos a dados utilizando indicadores, medidas e métricas de qualidade, a fim de planear a depuração dos dados e estratégias de enriquecimento dos dados, de acordo com os critérios de qualidade dos dados.
categorização de informação
O processo de classificação das informações em categorias e de mostrar relações entre os dados para alguns fins claramente definidos.
confidencialidade da informação
Os mecanismos e regulamentos que permitem o controlo seletivo do acesso e garantem que apenas as partes autorizadas (pessoas, processos, sistemas e dispositivos) têm acesso aos dados, as formas de respeitar as informações confidenciais e os riscos de incumprimento.
dados não estruturados
As informações que não estão dispostas de forma predefinida ou que não têm um modelo de dados predefinido, sendo difícil compreender e encontrar padrões nas mesmas sem utilizar técnicas como a análise de dados.
estrutura da informação
O tipo de infraestrutura que define o formato dos dados: semiestruturada, desestruturada e estruturada.
extração de informação
As técnicas e os métodos utilizados para a obtenção e extração de informações provenientes de documentos e fontes digitais não estruturados ou semiestruturados.
linguagem RDF
As línguas de pesquisa, como a SPARQL, que são utilizadas para extrair e manipular dados armazenados em formato Resource Description Framework (RDF).
linguagens de pesquisa
O domínio das línguas informáticas normalizadas para consulta de informações a partir de uma base de dados e de documentos que contenham as informações necessárias.
modelos de dados
As técnicas e os sistemas existentes utilizados para estruturar elementos de dados e mostrar relações entre eles, bem como métodos de interpretação das estruturas e relações de dados.
técnicas de apresentação visual
As técnicas de representação e interação visual, como histogramas, gráficos de dispersão, gráficos tridimensionais, esquemas no formato treemap e diagramas de coordenadas paralelas, que podem ser usadas para apresentar dados numéricos e não numéricos abstratos, a fim de reforçar a compreensão humana da informação.
Analista de dados: como se qualificar e onde estudar
O que normalmente é necessário para se qualificar: nível de escolaridade, onde é uma profissão regulamentada e onde estudar.
Licenciatura ou equivalente
2.039 programas em 30 países ensinam as competências essenciais desta profissão. Além disso, há 436 cursos curtos, cada um desenvolvendo uma única competência.
Alguns exemplos, ensinados no idioma desta página:
Estes são 6 de 2.475.
Fontes
- 1. Source: Direção-Geral do Ensino Superior (dges.gov.pt).
Caminhos de crescimento e funções semelhantes
Explore planos de carreira típicos, competências adjacentes e funções semelhantes para planear a sua próxima transição.
Onde Analista de dados se encaixa?
Pontuações de similaridade baseadas na sobreposição de habilidades dos dados da ESCO.
Cientista de dados
45% semelhançaDiretor de dados/Diretora de dados
36% semelhançaEspecialista em qualidade de dados
32% semelhançaOperador de registo de dados/Operadora de registo de dados
28% semelhançaGestor de informação e conhecimento informático/Gestora de informação e conhecimento informático
21% semelhançaSupervisor de registo de dados/Supervisora de registo de dados
21% semelhançaPara organizações
Os dados desta página a serviço de seus alunos, clientes e funcionários.
Perguntas frequentes
Quais habilidades técnicas são mais importantes para um Analista de dados?
Como o trabalho de um Analista de dados contribui para o sucesso de uma empresa?
Quais são as perspectivas de carreira para um Analista de dados?
Analista De Dados — quanto se ganha nos Estados Unidos?
Fontes: ESCO O*NET ELA/EURES Cedefop BLS Dados atualizados em 3 de outubro de 2026 Sobre nossos dados