Inteligência profissional

Cientista de dados

Instantâneo

Os cientistas de dados pesquisam e interpretam fontes de dados enriquecidos, gerem grandes quantidades de dados, procedem à fusão de fontes de dados, asseguram a consistência dos conjuntos de dados e criam visualizações para ajudar na compreensão dos dados. Constroem modelos matemáticos utilizando os dados, apresentam e comunicam informações e conclusões relativas aos dados aos especialistas e cientistas da sua equipa e, se necessário, a um público não especializado, e recomendam formas de aplicar os dados.

Mercado de trabalho
Mais candidatos do que vagas em Portugal e 3 países a mais
ELA/EURES 2025
Indústria
Tecnologia digital
Educação
Licenciatura ou equivalente
34%
Resiliência Pontuação · 2026 (Quanto maior, melhor)
Licenciatura ou equivalente 58% Exposição à IA · 2026
Mercado de trabalho

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.

10 de 14 com escassez2025Os 30 em crescimento3.7Mvagas até 2035

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
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.

NexFuture™

Perspectiva futura para Cientista de dados

The outlook for Cientista 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.

Jogue o futuro
Como Cientista 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.

Estima-se uma transformação significativa ao nível das tarefas em 11 anos (por volta de 2037) sob o cenário „Esperado“ selecionado.
~30%
Resiliência
Risco de automação
EXP~60%
Vantagem humana
MOAT~35%

Cenário ilustrativo baseado na automatização de tarefas — não é uma previsão. Os valores são arredondados quanto mais à frente se olha.

2026
2032
2042
Velocidade de adoção de IA:

Estimativa baseada em modelo. Use-o como um sinal de planejamento, não como uma garantia.

Como a IA pode mudar esse papel

Interpretação determinística e baseada em modelos dos sinais de papel atuais – não uma garantia de substituição.

34% Propriedade humana

O que ainda depende das pessoas

  • interagir profissionalmente em contextos de investigação e profissionais
  • avaliar atividades de investigação
  • gerir direitos de propriedade intelectual
A vantagem humana Para se manter à frente nesta função, foque em análise de dados e categorização de informação. Essas habilidades centradas no ser humano são as mais difíceis para a IA replicar nos próximos 20 anos.
27% Ajuda

Onde a IA pode se tornar um copiloto

  • gerir publicações em acesso aberto
  • demonstrar conhecimentos especializados numa determinada disciplina
  • gerir dados acessíveis e fáceis de encontrar, interoperáveis e reutilizáveis
58% Automatizar

Tarefas mais expostas à automação

  • manusear amostras de dados
  • recolher dados informáticos
  • sintetizar informações
Análise detalhada

Sinais vitais e vetores de IA

Vetores de exposição de IA

0-100%
IA/Aprendizado de Máquina 27%

Exposição a análise assistida por IA, reconhecimento de padrões e tarefas de modelagem preditiva

IA generativa 9%

Exposição a geração de conteúdo, aumento criativo e ferramentas de grandes modelos de linguagem

Software Cognitivo 1%

Exposição a automação de fluxo de trabalho, software de suporte à decisão e digitalização de processos

Automação robótica e física 0%

Exposição a automação física, robótica e deslocamento de tarefas conduzido por sensores

Detalhes técnicos
Metodologia: NexFuture v3.0 Fontes: O*NET® 30.3, ESCO v1.2.1 Atualizado: out. de 2026

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.

Um dia na vida

O que as pessoas nesta função geralmente fazem

Tecnologia digital

Dia na vida

Um dia típico como Cientista de dados

09
09:00 · Manhã
construir sistemas de recomendações
Construir sistemas de recomendação baseados em grandes conjuntos de dados, utilizando linguagens de programação ou ferramentas informáticas para criar um sistema de filtragem de informação por subcategorias, destinado a prever a classificação ou preferência que um utilizador atribui a um elemento.
10
10:30 · Meio da manhã
desenvolver aplicações de tratamento de dados
Criar um software personalizado para tratamento de dados, selecionando e utilizando a linguagem de programação informática adequada para que um sistema TIC produza os resultados exigidos com base num input previsto.
12
12:00 · Meio-dia
conceber esquemas de bases de dados
Elaborar um esquema de bases de dados com base nas regras do Sistema de Gestão de Bases de Dados Relacionais (RDBMS), a fim de criar um grupo de objetos logicamente organizado, tais como tabelas, colunas e processos.
14
14:00 · Tarde
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.
15
15:30 · Final de tarde
gerir direitos de propriedade intelectual
Gerir os direitos jurídicos privados que protegem bens intelectuais contra violações ilícitas.
17
17:00 · Conclusão
gerir sistemas de recolha de dados
Desenvolver e gerir métodos e estratégias destinados a maximizar a qualidade dos dados e a eficiência estatística na recolha de dados, a fim de garantir o melhor tratamento posterior dos dados recolhidos.

A ordem das tarefas é ilustrativa. Os dias individuais variam.

Habilidades e conhecimentos

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.

Habilidades essenciais
realizar estudos académicos ou de mercado
  • gerir dados acessíveis e fáceis de encontrar, interoperáveis e reutilizáveis

    Produzir, descrever, armazenar, preservar e (re)utilizar dados científicos baseados nos princípios FAIR (fáceis de encontrar, acessíveis, interoperáveis e reutilizáveis), tornando os dados tão abertos quanto possível e tão fechados quanto necessário.

  • realizar investigações científicas

    Participar na conceção ou na geração de novos conhecimentos, formulando perguntas, investigando, aperfeiçoando ou desenvolvendo conceitos, teorias, modelos, técnicas, instrumentação, software ou métodos operacionais, e utilizando técnicas e métodos científicos.

  • aplicar princípios éticos e de integridade científica nas atividades de investigação

    Aplicar a legislação e os princípios éticos fundamentais à investigação científica, incluindo questões de integridade da investigação. Realizar investigação e rever ou comunicar os seus resultados evitando condutas incorretas, tais como a fabricação de factos, a falsificação e o plágio.

  • promover a inovação aberta na investigação

    Promover colaborações integradas em que as diferentes partes interessadas geram, em conjunto, inovações de valor partilhado.

  • integrar a dimensão do género na investigação

    Ter em conta, em todo o processo de investigação, as características biológicas e a evolução das características sociais e culturais das mulheres e dos homens (género).

  • realizar atividades de investigação em várias disciplinas

    Realizar atividades de investigação que cruzam as fronteiras disciplinares e funcionais.

  • promover a participação do público na investigação

    Colaborar com o público na conceção e na realização de atividades de investigação e na difusão dos seus resultados.

gerir, recolher e armazenar dados digitais
  • 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.

  • 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.

  • 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.

escrever textos técnicos ou académicos
  • redigir textos científicos ou académicos e documentação técnica

    Redigir e editar textos científicos, académicos ou técnicos sobre diferentes matérias.

  • divulgar os resultados à comunidade científica

    Divulgar publicamente os resultados científicos por qualquer meio adequado, incluindo conferências, workshops, colóquios e publicações científicas.

  • publicar investigações académicas

    Realizar investigação académica, numa universidade, num estabelecimento de ensino superior ou por conta própria, no seu domínio de especialização e publicá-la em livros ou revistas académicas, com o objetivo de contribuir para a sua área de intervenção e obter acreditação académica pessoal.

  • redigir publicações científicas

    Apresentar a hipótese, resultados e conclusões da sua investigação científica no seu domínio de competências numa publicação profissional.

programar sistemas de computador
  • programar software de código-fonte aberto

    Programar e produzir software de código-fonte aberto. Conhecer os principais modelos de código-fonte aberto, regimes de licenciamento e práticas de codificação comummente adotadas na produção de software de código-fonte aberto.

  • construir sistemas de recomendações

    Construir sistemas de recomendação baseados em grandes conjuntos de dados, utilizando linguagens de programação ou ferramentas informáticas para criar um sistema de filtragem de informação por subcategorias, destinado a prever a classificação ou preferência que um utilizador atribui a um elemento.

  • desenvolver aplicações de tratamento de dados

    Criar um software personalizado para tratamento de dados, selecionando e utilizando a linguagem de programação informática adequada para que um sistema TIC produza os resultados exigidos com base num input previsto.

recolher informações a partir de fontes físicas ou eletrónicas
  • 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.

  • sintetizar informações

    Ler, interpretar e sintetizar de forma crítica informações novas e complexas provenientes de diversas fontes.

gerir informação
  • gerir dados de investigação

    Produzir e analisar dados científicos recolhidos a partir de métodos de investigação qualitativos e quantitativos. Armazenar e guardar os dados em bases de dados de investigação. Favorecer a reutilização de dados científicos e conhecer os princípios de gestão de dados abertos.

  • gerir sistemas de recolha de dados

    Desenvolver e gerir métodos e estratégias destinados a maximizar a qualidade dos dados e a eficiência estatística na recolha de dados, a fim de garantir o melhor tratamento posterior dos dados recolhidos.

apresentar informação de investigação ou técnica
  • realizar apresentação visual de dados

    Criar representações visuais de dados, tais como gráficos ou diagramas, para facilitar a compreensão.

  • comunicar descobertas científicas

    Partilhar com o público em geral descobertas científicas recentes e um entusiasmo pela ciência, aumentar o conhecimento, a apreciação e a compreensão da ciência por parte do público, promover a utilização dos resultados científicos na formação de opiniões.

monitorizar os desenvolvimentos no domínio de especialização
  • 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.

trabalhar com outros
  • interagir profissionalmente em contextos de investigação e profissionais

    Demonstrar respeito e consideração por terceiros. Escutar, dar e receber feedback e responder aos outros num espírito de compreensão, passando também pela supervisão e pela liderança do pessoal num contexto profissional.

utilizar línguas estrangeiras
  • falar várias línguas

    Dominar línguas estrangeiras para poder comunicar numa ou mais línguas estrangeiras.

Áreas de conhecimento & Software e tecnologias
Áreas de conhecimento
  • análise de dados

    Os métodos de inteligência artificial, aprendizagem automática, estatísticas e bases de dados utilizados para extrair conteúdos de um conjunto de dados.

  • categorização de informação

    O processo de classificação das informações em categorias e de mostrar relações entre os dados para alguns fins claramente definidos.

  • 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.

  • processamento analítico em linha

    Ferramentas em linha que analisam, agregam e apresentam dados multidimensionais que permitem aos utilizadores extrair e visualizar, de forma interativa e seletiva, dados de pontos de vista específicos.

  • 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.

  • técnicas de modelação estatística

    Abordagens que aplicam análise estatística a conjuntos de dados no domínio da ciência dos dados. Procuram elaborar previsões da realidade através de modelos estatísticos e pressupostos explícitos.

Habilidades intersetoriais
  • <I>software</i> de visualização de dados
  • análise empírica
  • análise quantitativa
Software e tecnologias
Structured query language SQLSASPythonRMicrosoft SQL ServerThe MathWorks MATLABIBM SPSS StatisticsC++TableauOracle JavaJavaScriptTeradata DatabaseCAtlassian JIRAPerlAmazon Web Services AWS softwareMicrosoft Azure softwareC#Atlassian ConfluenceApache HadoopGitSplunk EnterpriseApache HiveGitHubApache CassandraRubyNoSQLAmazon RedshiftPostgreSQLElasticsearchMongoDBApache KafkaGoDockerJavaScript Object Notation JSONAmazon Elastic Compute Cloud EC2Microsoft Power BIScalaApache SparkJenkins CI
Principais características que você precisa
Pensamento analítico Integridade Reconhecimento Confiabilidade Cooperação Conquista Conquista/Esforço Variedade Adaptabilidade/Flexibilidade Tolerância ao stress Autocontrole Independência Inovação Liderança Preocupação com os outros Orientação social
Principais recompensas que você pode esperar
ConquistaCondições de t…ReconhecimentoRelacionamentosApoioIndependência
Como se qualificar

Cientista 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.

Nível de educação típico

Licenciatura ou equivalente

Onde estudar

2.030 programas em 30 países ensinam as competências essenciais desta profissão. Além disso, há 446 cursos curtos, cada um desenvolvendo uma única competência.

Alguns exemplos, ensinados no idioma desta página:

Fontes
  1. 1. Source: Direção-Geral do Ensino Superior (dges.gov.pt).
Progressão na carreira

Caminhos de crescimento e funções semelhantes

Explore planos de carreira típicos, competências adjacentes e funções semelhantes para planear a sua próxima transição.

Cenário de carreira

Onde Cientista de dados se encaixa?

Este papel
Cientista de dados Este papel
Caminhos de crescimento

Pontuações de similaridade baseadas na sobreposição de habilidades dos dados da ESCO.

Para organizações

Os dados desta página a serviço de seus alunos, clientes e funcionários.

Perguntas comuns

Perguntas frequentes

Quais habilidades técnicas são essenciais para um Cientista de dados?
Além de um sólido conhecimento em matemática e estatística, é fundamental o domínio de linguagens de programação como Python ou R, ferramentas de visualização de dados (como Tableau ou Power BI) e bancos de dados (SQL, NoSQL). Familiaridade com técnicas de Machine Learning e Inteligência Artificial também é altamente valorizada.
Como a comunicação se encaixa no papel de Cientista de dados?
A capacidade de comunicar resultados complexos de forma clara e acessível é crucial. Você precisará explicar suas descobertas para colegas técnicos e apresentar recomendações estratégicas para tomadores de decisão, muitas vezes sem um background técnico profundo.
Quais são as oportunidades de carreira para Cientistas de dados?
Cientistas de dados são procurados em diversos setores, como finanças, tecnologia, saúde e varejo. As oportunidades incluem posições de liderança em equipes de análise de dados, desenvolvimento de modelos preditivos e consultoria em ciência de dados.
Cientista De Dados — quanto se ganha nos Estados Unidos?
112 590 dólares por ano na mediana, a 2025-05. As medianas estaduais vão de 69 490 a 163 350 dólares. Fonte: US Bureau of Labor Statistics. O valor diz respeito aos Estados Unidos e não é uma projeção para a Europa.

Fontes: ESCO O*NET ELA/EURES Cedefop BLS Dados atualizados em 3 de outubro de 2026 Sobre nossos dados