Como se tornar um cientista de dados em 2026

O que faz um cientista de dados? 

Temos um artigo inteiro só pra entender a ciência de dados. Lá, a gente vê o papel que um cientista de dados pode ter. Basicamente, os cientistas de dados trabalham para entender e analisar os dados a fundo, pra dar insights úteis. 

Num ambiente de negócios, eles trabalham com várias equipes para criar as bases para análises robustas. Isso significa desenvolver estratégias para capturar, coletar e limpar dados de várias fontes. Depois de organizar e explorar esses dados, eles podem criar soluções e comunicar suas descobertas para toda a empresa. 

Os cientistas de dados geralmente trabalham com outros profissionais, como engenheiros de dados, analistas, arquitetos de TI, desenvolvedores de aplicativos e pessoas importantes do mundo dos negócios.

Analista de dados vs Cientista de dados: Qual é a diferença?

Temos um guia completo comparando analistas de dados e cientistas de dados. Mas, resumindo, embora as duas funções trabalhem com dados, elas têm escopo e responsabilidades diferentes:

• Os analistas de dados geralmente trabalham na interpretação de dados existentes para fornecer insights acionáveis. Eles podem usar modelos e ferramentas mais simples.
• Os cientistas de dados têm um papel mais amplo, muitas vezes criando as perguntas que precisam ser respondidas. Elestiram conclusões usando ferramentas e modelos avançados, incluindoalgoritmos de machine learning.

Por que virar um cientista de dados? 

Tem várias razões pelas quais alguém pode querer seguir carreira em ciência de dados. É um setor que pode ser super gratificante, oferecendo um ambiente intelectualmente desafiador e estimulante. Os cientistas de dados precisam ficar por dentro das últimas tendências e desenvolvimentos tecnológicos, trabalhando em um ambiente que costuma ser bem dinâmico. 

Então, se você tem curiosidade intelectual, uma mente analítica e adora trabalhar com dados e tecnologia, ser um cientista de dados pode ser a escolha certa para você. 

Além disso, tem várias oportunidades de emprego para cientistas de dados talentosos em. Dados da Statista mostram que o mercado de big data deve crescer bastante nos próximos anos, com previsão de atingir US$ 103 bilhões em 2027, comparado aos US$ 90 bilhões do ano passado, em 2025. 

Da mesma forma, o Bureau of Labor Statistics dos EUA prevê um aumento de 36% nos empregos no setor de ciência de dados entre 2023 e 2033, muito acima da média nacional de 4%. 

Esse crescimento aparece na popularidade das carreiras em ciência de dados, com organizações como a Associação Americana de Ciência de Dados ( ) nos EUA. A revista News & World Report classificou os cientistas de dados como o quarto melhor emprego na área de tecnologia, o sexto melhor emprego na área de STEM (ciência, tecnologia, engenharia e matemática) e o oitavo melhor emprego em geral. 

Se você ainda não está convencido do porquê deveria pensar nessa carreira, o salário médio de um cientista de dados pode ser bem atraente. Com um salário médio de mais de US$ 125.000 por ano, fica claro que a demanda por cientistas de dados é atendida com um pacote salarial generoso. 

Que qualificações os cientistas de dados precisam ter?

Tem um debate sobre se é preciso ter um diploma pra virar cientista de dados. Muitos profissionais entraram no setor por outras vias, mas uma qualificação universitária pode ser benéfica. 

A maioria dos programas de pós-graduação e empregos procura pessoas com formação em ciência da computação, ciência de dados, matemática, estatística, engenharia e até mesmo física. Mas, alguns programas vão treinar qualquer pessoa com diploma pra virar cientista de dados. 

Vamos falar mais sobre as habilidades exatas mais adiante, mas saber um pouco de linguagens de programação como Python, R, SQL e/ou Julia pode ajudar bastante. 

Outros vão descobrir que podem contar com o próprio aprendizado autodirigido, adquirindo as habilidades e a experiência necessárias no seu próprio ritmo e impressionando os empregadores na fase da entrevista. Por exemplo, nosso programa de Cientista de Dados com Python pode te ajudar a aprender todas as habilidades necessárias para começar uma carreira em ciência de dados. 

Você também pode se certificar como cientista de dados com o DataCamp e mostrar seu conhecimento em ciência de dados para possíveis empregadores. 

Que habilidades os cientistas de dados precisam ter? 

Em outro artigo, falamos mais sobreas15 principais habilidades que um cientista de dados precisa ter em 2026, então vamos resumir isso aqui. Basicamente, pra ter sucesso na ciência de dados, você vai precisar de várias habilidades técnicas e interpessoais. 

Competências técnicas

Essas são as habilidades técnicas que você vai precisar desenvolver para se tornar um cientista de dados completo: 

• Python
• R
• Estatística e matemática
• SQL e nosql 
• Visualização de dados
• machine learning
• Aprendizado profundo 
• Processamento de linguagem natural 
• Big data
• Computação em nuvem

Habilidades interpessoais 

Agora, elas são geralmente chamadas de “habilidades de poder” ou “habilidades humanas” e são habilidades multifuncionais que não são específicas para um trabalho, mas ainda assim são necessárias. Para um cientista de dados, isso inclui: 

• Comunicação 
• Contar histórias 
• Pensamento crítico 
• Perspicácia nos negócios 
• Resolução de problemas 
• Trabalho em equipe 

Qual é o salário médio de um cientista de dados? 

Falamos sobre os salários na área de ciência de dados em detalhes em outro artigo, mostrando como eles variam de acordo com vários fatores. Mas, pra resumir: 

• Os dados sobre o salário médio variam de acordo com a fonte. Por exemplo, em 2025, nos EUA, o Glassdoor deu um salário médio de US$ 163.952 por ano, enquanto o PayScale deu uma estimativa de US$ 101.261.
• Os gerentes de ciência de dados geralmente são os que ganham mais, com salários que vão de US$ 77.706 a US$ 236.019 por ano, de acordo com o Indeed.
• Os cientistas de dados e os engenheiros de dados costumam ter salários parecidos, que vão de US$ 90.987 a US$ 244.116 por ano para os cientistas e de US$ 81.356 a US$ 196.140 por ano para os engenheiros. 
• O tamanho da empresa faz diferença, com as empresas com mais de 1.000 funcionários pagando um salário médio que varia de US$ 90.000 a US$ 110.000 por ano, comparado a cerca de US$ 80.000 para empresas de médio porte (26 a 1.000 funcionários) e US$ 60.000 para pequenas empresas e startups (2 a 25 membros).

Como se tornar um cientista de dados 

A essa altura, você provavelmente está ansioso para começar sua jornada para se tornar um cientista de dados. Mas por onde começar? Abaixo, destacamos oito passos que você precisa seguir para se tornar um cientista de dados do zero. 

Como já falamos, os requisitos exatos para um cientista de dados dependem de vários fatores, mas esses são alguns dos passos mais comuns: 

1. Aprenda a lidar com dados, visualização de dados e relatórios 

Enquanto você se prepara para ser um cientista de dados, vai sempre se deparar com conjuntos de dados grandes e complexos. Para entender essas informações (para você e para os outros), você vai precisar aprender como lidar com elas. É aqui que as habilidades em manipulação de dados se tornam úteis. É aqui que você vai limpar, organizar e transformar os dados brutos num formato que permita analisá-los e tirar conclusões. 

Você pode usar várias ferramentas para lidar com dados, mas bibliotecas como Pandas em Python costumam ser a escolha mais comum. Dá uma olhada na nossa folha de dicas sobre manipulação de dados em Python com pandas pra saber mais. 

Quando se trata de apresentar seus dados com impacto, você precisa dominar a criação de relatórios e a visualização de dados. Você pode saber mais sobre algumas das melhores ferramentas de visualização de dados disponíveis, o que te dá várias opções dependendo do seu objetivo final. 

2. Trabalhe suas habilidades em estatística, matemática e machine learning 

Embora você não precise necessariamente de um diploma nessas áreas, é importante ter um conhecimento prático delas. Geralmente, você vai querer cobrir áreas como cálculo, álgebra linear e estatística. Mas vale a pena pensar por que você quer aprender essas coisas. 

Por exemplo, aprender cálculo pode te ajudar a criar algoritmos de otimização para machine learning, embora existam funções tanto no Python quanto no R que podem fazer o cálculo por você. Por exemplo, entender um assunto como descida de gradiente pode te ajudar a medir a mudança na saída de uma função quando você mexe nas entradas, o que pode ajudar a refinar os modelos de machine learning. 

Se você quer dar uma melhorada nas suas habilidades em álgebra linear, nosso curso Álgebra Linear para Ciência de Dados em R pode te ajudar a trabalhar com vetores e matrizes, resolver equações matriciais-vetoriais, fazer análises de autovalores/autovetores e usar a análise de componentes principais para reduzir dimensões em conjuntos de dados do mundo real. Essas áreas são todas úteis para a matemática aplicada e a ciência de dados. 

Da mesma forma, o curso Modelagem Estatística Intermediária em R aborda alguns tópicos essenciais de estatística de machine learning, ajudando você a progredir em áreas importantes. 

3. Aprenda a programar 

No nosso artigo sobre as principais linguagens de programação para cientistas de dados, a gente fala em detalhes sobre algumas das melhores linguagens que você deveria pensar em aprender agora. Por serem tão versáteis e comuns, duas das escolhas mais óbvias para cientistas de dados são Python e R. 

Claro, trabalhar com dados também significa trabalhar com bancos de dados, então SQL é outra linguagem de programação essencial. Felizmente, é uma linguagem relativamente simples depois que você aprende Python e R. 

Julia é uma boa escolha depois que você aprender Python, R e SQL. Com o Julia, você tem uma linguagem criada do zero para ciência de dados, o que a torna rápida e intuitiva.  Se você começar a trabalhar com conjuntos de dados muito grandes, talvez precise de outras linguagens, mas até lá, essas quatro serão suficientes.

Com uma linguagem como Java, você tem uma linguagem de código aberto conhecida pela eficiência e desempenho. Para a ciência de dados, as máquinas virtuais Java oferecem uma estrutura sólida e eficiente para ferramentas populares de big data, como Hadoop, Spark e Scala. 

Outras linguagens de programação que valem a pena aprender para ciência de dados com conjuntos de dados muito grandes incluem Scala, C/C++, JavaScript, Swift, Go, MATLAB e SAS. 

4. Entenda os bancos de dados 

A gente falou sobre SQL no tópico acima, e vale a pena repetir isso. Os bancos de dados relacionais permitem que os cientistas de dados armazenem dados estruturados de forma rápida e eficiente. Ao coletar e organizar dados, você frequentemente descobrirá que o SQL é sua ferramenta preferida para isso. 

O SQL permite que você lide com dados estruturados, consulte bancos de dados, organize, prepare e experimente com dados, e muito mais. Além disso, o SQL costuma ser usado junto com o Python, com bibliotecas como SQLite, PostgreSQL e MySQL, que ajudam a conectar diferentes fontes de dados. Comece com o programa de habilidades Fundamentos do SQL.

5. Aprenda a trabalhar com big data  

Já falamos um pouco sobre como, como cientista de dados, você vai trabalhar bastante com grandes conjuntos de dados. Numa época em que tudo e todos estão produzindo mais dados do que nunca, esses conjuntos de dados estão cada vez maiores, o que torna mais difícil coletá-los, mantê-los e processá-los. 

Mas, um cientista de dados experiente pode tirar novas e detalhadas conclusões desses enormes conjuntos de dados. Aprender a usar plataformas em nuvem comoAWS, Microsoft Azure e Google Cloud pode ser muito útil para sua carreira como cientista de dados. Da mesma forma, ferramentas comoo Apache Spark podem ajudar no processamento, análise,e machine learning de big data. 

Você pode aprender os fundamentos do big data com o PySpark com nosso curso, que aborda alguns dos pontos essenciais ao lidar com grandes quantidades de dados para análise.  

6. Ganhe experiência, pratique e conheça outros cientistas de dados 

Como em qualquer carreira, você vai precisar de tanta experiência e prática quanto possível para se tornar um cientista de dados. Felizmente, tem várias maneiras de você se envolver com comunidades, trabalhar em projetos e desenvolver suas habilidades em ciência de dados. 

Por exemplo, o DataCamp DataLab oferece um caderno colaborativo baseado em nuvem que permite analisar dados, colaborar com outras pessoas e compartilhar ideias. O DataLab foi feito pra te ajudar a passar do aprendizado da ciência de dados pra prática dela. Ele também tem conjuntos de dados integrados, então você pode analisar os dados em poucos minutos.

Você também pode usar seu conhecimento em vários projetos de ciência de dados, o que te permite resolver problemas reais direto do seu navegador. 

7. Faça um estágio ou candidate-se a um emprego 

Depois de desenvolver todas as habilidades mencionadas acima, você vai querer aplicá-las em ambientes mais profissionais. Quando você tiver certeza de que tem as habilidades necessárias para ser um cientista de dados e atender às expectativas de uma vaga, pode começar a se candidatar a estágios ou empregos. 

Dá uma olhada no nosso guia completo sobre como se candidatar a vagas na área de ciência de dados e aprenda como se destacar dos outros candidatos. Você provavelmente vai precisar de um portfólio bem completo, mostrando várias habilidades, e também vai ter que se preparar com antecedência para a entrevista de cientista de dados. 

8. Siga e interaja com a comunidade 

Se você quer virar um cientista de dados, vai precisar ficar por dentro das novidades de um setor que muda rapidinho. Não tem jeito melhor de ficar por dentro das novidades em ciência de dados do que se juntar a uma galera que geralmente é super generosa e dedicada. 

Além de sites de mídia social como LinkedIn, Twitter, Discord e Reddit, você pode acompanhar todo tipo de sites especializados, blogs e líderes em ciência de dados. Procure pessoas que tenham os mesmos interesses que você, peça conselhos, participe das conversas e se envolva com o que está rolando. E, claro, dá uma olhada no Podcast DataFrame pra ficar por dentro das novidades do setor com vários profissionais de dados.

Caminhos educacionais para se tornar um cientista de dados

Tornar-se um cientista de dados é uma jornada que pode começar a partir de várias formações acadêmicas. Como já falamos, um diploma de bacharel em ciência de dados, ciência da computação ou algo parecido é geralmente o primeiro passo que as pessoas dão. Mesmo assim, na verdade, tem vários jeitos de aprender as habilidades necessárias:

1. Cursos e certificações online: Começar com recursos online, como os programas de ciência de dados do DataCamp, é uma ótima maneira de adquirir as habilidades necessárias. Além de aumentar seus conhecimentos em várias áreas, você também pode se preparar para se tornar um cientista de dados certificado com nossa certificação reconhecida.
2. Graduação. Um diploma de bacharel em ciência de dados, ciência da computação, estatística ou algo parecido dá uma base bem legal.
3. Mestrado. Um mestrado em ciência de dados pode ser útil pra quem quer se especializar ou aprender habilidades mais avançadas.
4. Bootcamps de ciência de dados: Os bootcamps de ciência de dados oferecem treinamento intensivo para te ajudar a aprender rapidamente habilidades práticas. Você pode ler mais sobre os melhores bootcamps de ciência de dados e algumas opções alternativas em nosso artigo separado. 

Quanto tempo leva pra virar um cientista de dados? 

O tempo que leva para se tornar um cientista de dados depende do seu ponto de partida, experiência e estilo de aprendizagem. Para quem tá começando do zero, geralmente leva de 6 a 12 meses de estudo constante e prática para ficar pronto pra trabalhar. Se você já tem experiência em matemática, programação ou análise, pode ser que consiga acelerar esse cronograma.

Quem segue uma trajetória acadêmica tradicional — como um curso de graduação ou mestrado — pode levar de 2 a 5 anos para construir sua base. Mas, muitos cientistas de dados de sucesso entram nessa área mais rápido por meio de aprendizagem autodirigida, bootcamps e certificações.

Não importa o caminho, o importante é progredir de forma consistente nas habilidades essenciais (como Python, estatística e machine learning), no trabalho em projetos e no envolvimento com a comunidade de ciência de dados.

Roteiro do cientista de dados: Um cronograma de 6 a 12 meses

Aqui está um roteiro de aprendizagem simplificado para ajudar a guiar sua jornada para se tornar um cientista de dados. Embora os prazos variem, esse plano parte do princípio de que você está começando do zero e estudando em tempo parcial:

Mês 1–2: Estabeleça as bases

• Aprenda Python e/ou R para análise de dados
• Domine o básico sobre organização e visualização de dados
• Entenda as estatísticas e probabilidades básicas

Mês 3–4: Melhore suas habilidades essenciais

• Mergulhe no SQL e nos bancos de dados relacionais
• Estude álgebra linear, cálculo e estatística mais avançada.
• Comece a explorar conceitos e algoritmos de machine learning

Mês 5–6: Trabalhe com dados reais

• Aprenda a usar ferramentas de big data como Spark e plataformas em nuvem (AWS, GCP)
• Use suas habilidades em projetos práticos com conjuntos de dados reais.
• Comece a criar um portfólio em plataformas como GitHub ou DataCamp DataLab.

Meses 7–8: Seja certificado e prepare-se para o mercado de trabalho

• Faça uma certificação profissional (por exemplo, a Certificação de Cientista de Dados de DataCamp).
• Pratique entrevistas técnicas e crie um currículo que destaque seu trabalho em projetos.
• Comece a fazer networking e a se candidatar a estágios ou cargos iniciais.

Meses 9–12: Aprofunde sua especialização

• Explore áreas como PNL, aprendizado profundo ou análise de negócios.
• Contribua com projetos de código aberto ou participe de hackathons
• Fique por dentro das tendências através de podcasts, blogs e participação na comunidade.

Considerações finais

O caminho para se tornar um cientista de dados é tão emocionante quanto gratificante. Com a ciência de dados em todo lugar, o papel do cientista de dados nunca foi tão importante. Seja por curiosidade intelectual, pela promessa de um salário bacana ou pelo desejo de tomar decisões impactantes com base em dados, uma carreira em ciência de dados oferece possibilidades infinitas.

Como vimos neste guia completo, tem várias maneiras de entrar nessa área dinâmica. Desde a educação formal em ciência da computação ou estatística até o aprendizado por conta própria através de cursos online, programas e certificações como as oferecidas pelo DataCamp, a jornada pode ser personalizada para se adequar às suas necessidades e preferências. 

O mercado de trabalho para cientistas de dados está em alta, com previsão de crescimento significativo nos próximos anos. Esse crescimento não é só em termos de oportunidades de emprego, mas também na variedade de funções e especializações dentro da área. Se você se vê como um manipulador de dados, um engenheiro de machine learning ou um analista de inteligência de negócios, tem um lugar pra você.

Então, se você é analítico, curte resolver problemas e se interessa pelo poder dos dados, não tem momento melhor pra virar um cientista de dados. Comece hoje mesmo com nosso programa de Cientista de Dados com Python.