- O Data Scientist é um profissional que transforma grandes volumes de dados em insights e previsões que apoiam decisões estratégicas nas empresas.
- A função combina programação, estatística e conhecimento de negócio, sendo cada vez mais essencial num mercado orientado por dados e inteligência artificial.
- Apesar de exigir competências técnicas avançadas, é uma carreira acessível através de formação e aprendizagem contínua.
A quantidade de dados gerados diariamente por empresas, aplicações e utilizadores é enorme. Mas esses dados, por si só, não têm um valor imediato: é preciso alguém capaz de os transformar em informação útil. É aqui que entra o Data Scientist, uma das profissões mais procuradas atualmente.
Mas afinal, o que faz um Data Scientist no dia a dia? Que competências são necessárias? E como é possível entrar nesta área? Descubra agora.
O que é um Data Scientist?
Um Data Scientist é um profissional que utiliza dados para compreender fenómenos, responder a perguntas e ajudar organizações a tomar melhores decisões. Muitas vezes, ajuda a identificar quais são as perguntas certas que a organização deve fazer aos dados.
A partir daí, trabalha para encontrar respostas através de métodos analíticos e modelos de dados, incluindo modelos preditivos que ajudam a antecipar tendências e comportamentos futuros.
O que faz um Data Scientist no dia a dia?
O trabalho de um Data Scientist envolve transformar dados em informação útil para apoiar decisões dentro de uma organização.
No dia a dia, isso pode incluir tarefas como:
- Analisar grandes volumes de dados para encontrar padrões, tendências e comportamentos relevantes;
- Preparar e limpar dados para garantir que podem ser usados em análises ou modelos;
- Desenvolver modelos preditivos que ajudam a antecipar resultados, como vendas, procura ou comportamento de clientes;
- Aplicar técnicas de machine learning para melhorar previsões ou automatizar decisões;
- Criar visualizações e relatórios para comunicar resultados de forma clara a equipas técnicas e não técnicas;
- Trabalhar com ferramentas como Python, SQL e bibliotecas de análise de dados;
- Colaborar com equipas de negócio, engenharia ou produto para traduzir problemas em soluções baseadas em dados.
Onde trabalha um Data Scientist e quanto ganha?
Um Data Scientist pode trabalhar em praticamente qualquer setor que lide com dados, incluindo tecnologia, banca, seguros, saúde, retalho, consultoria e até no setor público. O seu trabalho desenvolve-se normalmente em equipas multidisciplinares, em conjunto com Data Analysts, Data Engineers e equipas de produto ou negócio.
Em termos salariais, esta é geralmente considerada uma das carreiras mais bem remuneradas na área tecnológica. Em Portugal, o salário base médio ronda os 40.000 € anuais, podendo variar consoante a experiência, a localização e o setor de atuação.
À semelhança de outras profissões, em início de carreira, os valores tendem a ser mais baixos, mas aumentam de forma significativa com a experiência, especialmente quando o profissional desenvolve competências em machine learning, engenharia de dados e inteligência artificial aplicada.
Como se tornar um Data Scientist
Tornar-se Data Scientist existe uma combinação de conhecimentos e experiências que é comum entre os profissionais da área.
1. Construa uma base sólida em áreas quantitativas ou tecnológicas
A maioria dos Data Scientists vem de áreas como engenharia, informática, matemática, estatística ou economia. Isto não é obrigatório, mas estas formações ajudam a desenvolver competências fundamentais como pensamento analítico, lógica e estatística.
No entanto, o mais importante não é o curso em si, mas a capacidade de compreender os dados e resolver problemas de forma estruturada.
Quem não tem esta base pode entrar na área através de formação complementar, mas normalmente precisa de investir mais tempo na aprendizagem das bases matemáticas e de programação.
2. Aprenda as competências técnicas essenciais
Para trabalhar em Data Science, é necessário dominar um conjunto de competências técnicas que são usadas diariamente, como:
- Programação: vai precisar de dominar linguagens como Python para a análise de dados e SQL extrair e trabalhar os dados diretamente de bases de dados.
- Estatística aplicada: Além da teoria, é necessário compreender conceitos como distribuições, correlações, testes de hipótese e regressão.
- Machine learning: O objetivo aqui é criar modelos que conseguem prever resultados com base em dados históricos. Por exemplo, prever se um cliente vai cancelar um serviço (churn), estimar a procura de um produto e detetar fraude em transações.
- Visualização e comunicação de dados: vai precisar de transformar análises complexas em informação compreensível. Isto inclui criar gráficos, dashboards e apresentações que expliquem claramente o impacto dos dados para as equipas de negócio.
3. Trabalhe em projetos para demonstrar conhecimento aplicado
Um dos aspetos mais valorizados no recrutamento é a capacidade de aplicar o conhecimento teórico adquirido em problemas atuais.
Envolva-se na construção de projetos como:
- Análise exploratória de datasets públicos;
- Criação de modelos preditivos simples;
- Desenvolvimento de dashboards interativos;
- Estudos de comportamento de utilizadores.
4. Ganhe experiência em funções intermédias na área de dados
Na maioria dos casos, não se entra diretamente como Data Scientist, mas a progressão na área é bastante estruturada. É comum começar em funções mais juniores na área de dados, como Data Analyst ou Junior Data Scientist, evoluindo depois para Data Scientist, Senior Data Scientist e, mais tarde, para funções de liderança como Lead Data Scientist ou Head of Data.
Estas funções iniciais permitem trabalhar com dados reais em contexto empresarial, compreender os problemas de negócio e ganhar experiência com ferramentas e processos usados em Data Science.
5. Evolua continuamente numa área em constante mudança
Data Science não é uma área estática. Surgem constantemente novas técnicas, ferramentas e modelos, especialmente com o crescimento da inteligência artificial. Por isso, um Data Scientist precisa de manter uma aprendizagem contínua, seja através de projetos inovadores, de leitura técnica ou de formação complementar.
Sugestões de cursos para ser Data Scientist
Com o crescimento da procura por profissionais de dados, já existem várias formações especializadas que permitem desenvolver competências práticas em Data Science, Machine Learning e Inteligência Artificial. Abaixo deixamos algumas opções de referência:
Data Science & Machine Learning Bootcamp – 4Geeks Academy
18 semanas | Remoto | Pago | Inglês
Este bootcamp é uma formação intensiva orientada para quem quer entrar na área de Data Science ou Machine Learning através de um percurso prático. Ao longo do programa, os participantes trabalham com Python, SQL e estatística aplicada, e aprendem a construir modelos de machine learning para a previsão e classificação de dados. A formação inclui também ferramentas de visualização e desenvolvimento de projetos completos, desde a análise de dados até à criação de soluções aplicadas, com forte foco na preparação para o mercado de trabalho.
Data Science & AI Bootcamp – Le Wagon (Presencial)
360 horas | Lisboa | Certificação DGERT | Inglês
O bootcamp presencial da Le Wagon combina Data Science e Inteligência Artificial com uma abordagem altamente prática e orientada para a carreira. Os participantes desenvolvem competências em Python, SQL e Git, e exploram técnicas de machine learning e deep learning, incluindo redes neuronais e IA generativa. O foco principal da formação é a construção de um portefólio através da realização de projetos que simulam desafios típicos de equipas de dados em contexto empresarial.
Data Analyst Bootcamp – Bytes4Future
460 horas | Presencial | Gratuito | Português
Este programa é uma porta de entrada para a área de dados, especialmente indicado para quem quer iniciar ou mudar de carreira. Os participantes desenvolvem competências em análise de dados, Python, bases de dados e visualização de informação, trabalhando também com Excel, MySQL e técnicas como forecasting e análise exploratória. A formação está dividida em duas fases, combinando as competências digitais base e um percurso mais técnico e orientado a projetos, com forte ligação ao mercado de trabalho e à construção de portefólio.
NCN, o início de uma carreira orientada por dados
A carreira em Data Science está em forte crescimento e exige uma combinação de competências técnicas, pensamento analítico e da capacidade de transformar dados em decisões. É uma área em constante evolução, onde a procura por profissionais qualificados continua a aumentar em vários setores.
Na NCN pode explorar diferentes profissões na área de dados, comparar salários, tarefas e responsabilidades, e descobrir formações alinhadas com este percurso profissional.
Comece hoje a explorar o seu futuro profissional na New Career Network.
