Inteligência profissional

Estaticista

Instantâneo

Os estaticistas recolhem, tabulam e, sobretudo, analisam as informações quantitativas provenientes de diversos domínios. Interpretam e analisam os estudos estatísticos em domínios como a saúde, a demografia, as finanças, as empresas, etc., e prestam aconselhamento com base em padrões e análises realizadas.

Mercado de trabalho
Mais candidatos do que vagas em Áustria e 7 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 das ciências e engenharia — 274 profissões, incluindo esta.

4 de 10 com escassez202529 de 30 em crescimento3.9Mvagas até 2035

Com escassez: Dinamarca, Itália, Luxemburgo, Países Baixos.

Escassez mais prolongada: Luxemburgo, 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 Não comunicado — +10,3% 2023–2035 · Cedefop 2026 *
Espanha Excedente comunicado ELA/EURES 2024 * — +22,8% 2023–2035 · Cedefop 2026 *
França Não comunicado — +16,2% 2023–2035 · Cedefop 2026 *
Luxemburgo Escassez comunicada ELA/EURES 2025 * — +34,7% 2023–2035 · Cedefop 2026 *
Suíça Escassez comunicada ELA/EURES 2022 * — +14,4% 2023–2035 · Cedefop 2026 *
Alemanha Excedente comunicado ELA/EURES 2025 * — +2,6% 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 Estaticista

The outlook for Estaticista 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 Estaticista 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 avaliação da qualidade dos dados e técnicas de modelação estatística. Essas habilidades centradas no ser humano são as mais difíceis para a IA replicar nos próximos 20 anos.
25% Ajuda

Onde a IA pode se tornar um copiloto

  • identificar padrões estatísticos
  • aplicar técnicas de análise estatística
  • gerir publicações em acesso aberto
58% Automatizar

Tarefas mais expostas à automação

  • reunir dados
  • processar dados
  • sintetizar informações
Análise detalhada

Sinais vitais e vetores de IA

Vetores de exposição de IA

0-100%
IA/Aprendizado de Máquina 25%

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

IA generativa 10%

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

Software Cognitivo 2%

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 Estaticista

09
09:00 · Manhã
gerir direitos de propriedade intelectual
Gerir os direitos jurídicos privados que protegem bens intelectuais contra violações ilícitas.
10
10:30 · Meio da manhã
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.
12
12:00 · Meio-dia
aplicar métodos científicos
Aplicar métodos e técnicas científicos para investigar fenómenos, adquirindo novos conhecimentos ou corrigindo e integrando conhecimentos anteriores.
14
14:00 · Tarde
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.
15
15:30 · Final de tarde
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.
17
17:00 · Conclusão
avaliar atividades de investigação
Avaliar os progressos, o impacto e os resultados de outros investigadores.

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 métodos científicos

    Aplicar métodos e técnicas científicos para investigar fenómenos, adquirindo novos conhecimentos ou corrigindo e integrando conhecimentos anteriores.

  • realizar investigação quantitativa

    Realizar uma investigação empírica sistemática de fenómenos observáveis através de técnicas estatísticas, matemáticas ou informáticas.

  • 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.

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.

recolher informações a partir de fontes físicas ou eletrónicas
  • reunir dados

    Extrair dados exportáveis de várias fontes.

  • sintetizar informações

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

analisar dados científicos e médicos
  • identificar padrões estatísticos

    Analisar dados estatísticos para identificar padrões e tendências nos dados ou entre variáveis.

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.

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.

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.

gerir, recolher e armazenar dados digitais
  • efetuar análise de dados

    Recolher dados e estatísticas para testar e avaliar, a fim de gerar afirmações e previsões de padrões, com o objetivo de descobrir informações úteis num processo de tomada de decisão.

utilizar línguas estrangeiras
  • falar várias línguas

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

realizar cálculos
  • executar cálculos para análise matemática

    Aplicar métodos matemáticos e utilizar tecnologias de cálculo para efetuar análises e encontrar soluções para problemas específicos.

Áreas de conhecimento & Software e tecnologias
Áreas de conhecimento
  • 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.

  • 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
  • análise quantitativa
  • ciência dos dados
  • conceção de pesquisas
  • estatística
  • ética dos dados
  • literatura científica
  • matemática
  • metodologia da investigação científica
  • modelação matemática
  • software de análise estatística
Software e tecnologias
Structured query language SQLSASPythonRMicrosoft SQL ServerThe MathWorks MATLABIBM SPSS StatisticsMicrosoft Visual BasicExtensible markup language XMLC++TableauTeradata DatabaseMicrosoft Visual Basic for Applications VBAAmazon Web Services AWS softwareApache HadoopAmazon RedshiftApache SparkIBM DB2MinitabQlik Tech QlikViewStataCorp StataApache PigStatistical softwareFormula translation/translator FORTRANWolfram Research MathematicaCommon business oriented language COBOLMicrosoft Visual FoxProInsightful S-PLUSSun Microsystems JavaSAS JMPSTATISTICASAP PowerBuilderSystat Software SigmaStatAptech Systems GAUSSSystat Software SigmaPlotEconometric Software LIMDEPCamfit Data Limited MicrofitQuantitative Micro Software EViewsStat-Ease Design-ExpertMuthen & Muthen Mplus
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

Estaticista: 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

1.537 programas em 28 países ensinam as competências essenciais desta profissão. Além disso, há 315 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 Estaticista se encaixa?

Este papel
Estaticista 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 são as principais competências necessárias para ser um Estatisticista?
Além de um sólido conhecimento em matemática e estatística, é fundamental ter capacidade analítica, atenção ao detalhe, proficiência em ferramentas de análise de dados (como SPSS, R ou Python) e excelentes habilidades de comunicação para apresentar resultados de forma clara e concisa.
Em quais setores um Estatisticista pode trabalhar?
Estatisticistas são procurados em uma vasta gama de setores, incluindo saúde, finanças, seguros, marketing, pesquisa de mercado, governo e empresas de tecnologia. A capacidade de analisar dados e fornecer insights estratégicos é valiosa em qualquer organização que dependa de informações para tomar decisões.
Como o trabalho de um Estatisticista contribui para a tomada de decisões?
Ao analisar dados e identificar padrões, o Estatisticista fornece informações objetivas que ajudam a reduzir a incerteza e a melhorar a qualidade das decisões. Seus insights podem ser usados para otimizar processos, identificar oportunidades de mercado, avaliar riscos e prever resultados futuros.
Estaticista — há escassez na Europa?
Não. Na edição ELA/EURES de 2025 foi comunicado excedente em 6 dos 9 países europeus que avaliaram este grupo profissional: Áustria, Bulgária, Alemanha, Grécia e mais 2. 3 países comunicaram escassez. Estas avaliações são publicadas por grupo profissional e não por designação de posto.
Estaticista — quanto se ganha nos Estados Unidos?
103 300 dólares por ano na mediana, a 2025-05. As medianas estaduais vão de 49 730 a 140 670 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