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.
Como Cientista de dados, você será responsável por investigar e interpretar grandes volumes de dados, provenientes de diversas fontes. Seu trabalho envolve a integração desses dados, garantindo sua consistência e qualidade, e a criação de visualizações claras para facilitar a compreensão. Além disso, você desenvolverá modelos matemáticos para identificar padrões e tendências, comunicando suas descobertas de forma eficaz a colegas especialistas e, quando necessário, a públicos não técnicos, oferecendo recomendações práticas baseadas em dados.
- • Pesquisar e interpretar fontes de dados complexas e de grande volume.
- • Construir e validar modelos matemáticos e estatísticos para análise de dados.
- • Criar visualizações de dados (gráficos, dashboards) para comunicar insights de forma clara e concisa.
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 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.
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.
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
- interagir profissionalmente em contextos de investigação e profissionais
- avaliar atividades de investigação
- gerir direitos de propriedade intelectual
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
Tarefas mais expostas à automação
- manusear amostras de dados
- recolher dados informáticos
- sintetizar informações
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 Cientista de dados
09 09:00 · Manhã construir sistemas de recomendações
10 10:30 · Meio da manhã desenvolver aplicações de tratamento de dados
12 12:00 · Meio-dia conceber esquemas de bases de dados
14 14:00 · Tarde desenvolver processos de tratamento de dados
15 15:30 · Final de tarde gerir direitos de propriedade intelectual
17 17:00 · Conclusão gerir sistemas de recolha de 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.
-
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.
-
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.
-
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 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.
-
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 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.
-
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.
-
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.
-
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.
-
falar várias línguas
Dominar línguas estrangeiras para poder comunicar numa ou mais línguas estrangeiras.
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 dom ínio 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.
- <I>software</i> de visualização de dados
- análise empírica
- análise quantitativa
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.
Licenciatura ou equivalente
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:
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Fontes
- 1. Source: Direção-Geral do Ensino Superior (dges.gov.pt).
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Perguntas frequentes
Quais habilidades técnicas são essenciais para um Cientista de dados?
Como a comunicação se encaixa no papel de Cientista de dados?
Quais são as oportunidades de carreira para Cientistas de dados?
Cientista 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