As 15 principais habilidades para cientistas de dados em 2026

A recente revolução da IA deu continuidade ao crescimento significativo dos volumes de dados que vimos nos últimos anos. Os dados nos deixam mais informados e podem ajudar a melhorar a tomada de decisões nas empresas, governos e entre os cidadãos.  Mas, pra transformar dados em informações úteis, a gente precisa de profissionais que saibam lidar com gerenciamento, análise e extração de insights. É aqui que entram as habilidades em ciência de dados. 

A necessidade de habilidades de cientista de dados

O mercado global de big data deve crescer para US$ 273,4 bilhões até 2026, mais que o dobro do tamanho esperado para 2018. Em outras palavras: Big data é um grande negócio. Apesar da demanda crescente, as empresas em todo o mundo estão enfrentando uma escassez de profissionais qualificados na área de dados. 

Uma das razões por trás dessa escassez são as dificuldades que as empresas enfrentam para encontrar cientistas de dados com as habilidades certas. Isso não é nenhuma surpresa, já que os cientistas de dados são profissionais com várias habilidades que não costumam estar em uma única pessoa. É por isso que os cientistas de dados são frequentemente chamados de “unicórnios”. 

Quais são as habilidades mais importantes para um cientista de dados? Essa é uma pergunta importante que os aspirantes a cientistas de dados e profissionais que querem melhorar suas perspectivas de carreira se perguntam. 

Os cientistas de dados são profissionais multifacetados e versáteis. Por causa do tipo de responsabilidade que têm, eles precisam de um conjunto equilibrado de habilidades técnicas e de liderança. Este artigo vai falar sobre as habilidades mais procuradas no setor de ciência de dados. Também vamos disponibilizar alguns recursos que podem te ajudar a desenvolver as habilidades necessárias para cientistas de dados. 

Habilidades técnicas do cientista de dados

Abaixo, destacamos algumas das principais habilidades técnicas que os cientistas de dados precisam para se dar bem no setor. 

1. Habilidades em Python

Python é uma das linguagens de programação mais populares, ficando em primeiro lugar em vários índices de popularidade, como o Índice TIOBE e o Índice PYPL. 

Uma das razões para sua adoção mundial é sua adequação para tarefas de análise de dados. Embora não tenha sido criado originalmente para ciência de dados, ao longo dos anos, o Python evoluiu e se tornou o rei do setor. 

Python é um pilar central nas pilhas de tecnologia de muitas empresas. Com bibliotecas poderosas e prontas para uso, como pandas, NumPy e matplotlib, você pode fazer todo tipo de coisa com dados facilmente, desde manipulação e limpeza até análise estatística e visualização de dados. 

Também vale a pena falar sobre como o Python domina os subdomínios avançados da ciência de dados, incluindo machine learning e aprendizado profundo. Aqui, pacotes e estruturas populares como scikit-learn, Keras e TensorFlow oferecem a magia necessária para criar e treinar algoritmos. 

Graças à sua sintaxe intuitiva que imita a língua inglesa, Python é uma ótima linguagem para programadores iniciantes aprenderem.

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Você pode começar sua jornada no Python com nossos cursos online, Introdução ao Python ou Introdução à Ciência de Dados com Python.

2. Habilidades em R

Se Python é o rei da ciência de dados, R é a rainha. Desenvolvido em 1992, o R é uma linguagem de programação de código aberto criada especialmente para análises estatísticas e computacionais. 

Muito usado em pesquisas científicas e na academia, além de setores como finanças e negócios, o R permite fazer vários tipos de análises de dados. Isso é principalmente por causa da coleção enorme de pacotes para ciência de dados que tem na Rede Abrangente de Arquivos R (CRAN). 

Algumas das bibliotecas mais populares do R, como tidyr e ggplot2, fazem parte do tidyverse, uma coleção popular de ferramentas de ciência de dados dentro do R. 

A procura por programadores R está a crescer rapidamente. Mas, comparado com quem usa Python, o número de cientistas de dados com habilidades em R é mais limitado. Por isso, os programadores R estão entre os profissionais mais bem pagos em TI e ciência de dados. 

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Se você é novo na ciência de dados, mais cedo ou mais tarde terá que aprender a programar. A gente recomenda começar escolhendo R ou Python. Descubra o básico no nosso curso Introdução ao R e, em seguida, avance para o nível intermediário no curso R Intermediário. Depois, aprenda como um conjunto dedicado de ferramentas R pode te ajudar a organizar e visualizar dados em Introdução ao Tidyverse.

3. Estatística e habilidades matemáticas

Você não precisa ter conhecimentos matemáticos para começar a aprender ciência de dados, mas não vai avançar na carreira se não se familiarizar com alguns conceitos matemáticos e estatísticos. 

Entender de estatística é essencial pra escolher e usar as diferentes técnicas de dados disponíveis, criar modelos de dados robustos e entender direito os dados com os quais você tá trabalhando. 

Além do básico de matemática que se aprende no currículo escolar comum, vale a pena dedicar um tempo para aprender o básico de cálculo, probabilidade, estatística e álgebra linear. A teoria bayesiana também é uma vantagem se você trabalha com IA e técnicas de machine learning.

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Comece com um curso introdutório de Estatística sem código antes de passar para conceitos mais avançados.  A DataCamp tem mais de 70 cursos sobre estatística e probabilidade, então você pode escolher a tecnologia que curte e dar uma melhorada nas suas técnicas estatísticas. 

4. Habilidades em SQL 

Mesmo existindo desde os anos 60, o SQL (Structured Query Language) ainda é uma habilidade essencial para cientistas de dados. SQL é a ferramenta padrão na indústria para gerenciar e se comunicar com bancos de dados relacionais. 

Os bancos de dados relacionais permitem armazenar dados estruturados em tabelas que estão relacionadas por meio de algumas colunas em comum. Uma grande quantidade de dados no mundo, especialmente os dados das próprias empresas, é armazenada em bancos de dados relacionais. Então, SQL é uma habilidade que todo cientista de dados precisa ter. Felizmente, comparado com Python e R, SQL é uma linguagem simples e bem fácil de aprender.

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Comece a aprender sobre consultas em bancos de dados relacionais com a Introdução ao SQL ou aprenda a criar seu próprio banco de dados com a Introdução a bancos de dados relacionais em SQL. 

5. Habilidades em nosql

Embora o SQL seja a ferramenta perfeita para lidar com dados estruturados armazenados em tabelas com linhas e colunas, as coisas podem ficar um pouco mais complicadas quando se trata de dados não estruturados. A maioria dos dados gerados hoje em dia (por exemplo, áudio, vídeo, imagens de satélite, registros de servidores web) não é estruturada, o que dificulta o armazenamento e o processamento seguindo o modelo relacional tradicional. 

Para lidar com os diferentes tipos de dados não estruturados, existem outros tipos de bancos de dados disponíveis. Os bancos de dados chamados nosql (que significa Not Only SQL, ou seja, não só SQL) conseguem lidar com grandes quantidades de dados complexos e não estruturados. Exemplos de bancos de dados nosql são MongoDB, Neo4j e Cassandra. 

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Os bancos de dados nosql estão na vanguarda da inovação em ciência de dados. Comece a aprender sobre essa tecnologia super procurada com nosso curso sobre Conceitos Nosql. 

6. Habilidades de visualização de dados

Uma parte importante do trabalho de um cientista de dados é comunicar as conclusões da análise de dados. Só se os tomadores de decisão e as partes interessadas entenderem as conclusões da análise de dados é que os dados podem virar ações. Uma das maneiras mais legais de fazer isso é usando a visualização de dados.

A visualização de dados envolve o uso de representações gráficas de dados, como gráficos, tabelas e mapas. Essas representações permitem que os cientistas de dados resumam milhares de linhas e colunas de dados complexos e os coloquem em um formato compreensível e acessível.  

A área de visualização de dados está evoluindo rapidinho, com contribuições importantes de disciplinas como psicologia e neurociência, que estão ajudando os cientistas de dados a descobrir a melhor maneira de passar informações por meio de recursos visuais. 

Tem várias ferramentas disponíveis pra criar visualizações legais, tipo as bibliotecas do Python, como matplotlib, as bibliotecas do R, como ggplot2, e softwares populares de Business Intelligence, como Tableau e Power BI.

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Faça uma introdução sem código em Compreender a Visualização de Dados ou explore toda a gama de cursos de visualização de dados do DataCamp. Do plotly ao Power BI, você vai encontrar cursos que falam sobre suas ferramentas e tecnologias favoritas.

7. Habilidades em machine learning e inteligência artificial 

Machine learning e IA são alguns dos assuntos mais quentes na ciência de dados. Machine learning é um ramo da inteligência artificial que se concentra em desenvolver algoritmos que aprendem a fazer tarefas sem precisar ser programados explicitamente.

Das recomendações da Netflix aos filtros do Instagram, machine learning está presente no seu dia a dia. O uso cada vez maior de sistemas de machine learning está fazendo com que a procura por cientistas de dados com habilidades nessa área cresça. As estatísticas de 2020 mostram que 82% das empresas precisavam de pessoas com habilidades em machine learning, enquanto só 12% disseram que a oferta de profissionais nessa área era suficiente.

Desenvolva suas habilidades em machine learning e inteligência artificial

Entenda os fundamentos com nosso curso Compreendendo o machine learning ou veja como essa tecnologia é usada para melhorar os negócios em Machine Learning para negócios. Para inteligência artificial, confira nosso programa de habilidades Fundamentos de IA e nosso artigo sobre como aprender IA do zero.  

8. Habilidades de Deep Learning

Um passo adiante para quem trabalha com machine learning é o aprendizado profundo. O aprendizado profundo é uma área do machine learning que foca em algoritmos poderosos, chamados redes neurais artificiais, inspirados na estrutura e função do cérebro humano.

A maior parte do progresso na inteligência artificial nos últimos anos veio do aprendizado profundo. As redes neurais estão por trás de algumas das aplicações mais revolucionárias e impressionantes, incluindo carros autônomos, assistentes virtuais, reconhecimento de imagens e robôs. 

Conhecer a teoria e a prática das redes neurais está rapidamente se tornando um fator decisivo na contratação ou promoção de cientistas de dados. Mas, é justo dizer que o aprendizado profundo é uma área complicada que exige um nível avançado de matemática e programação. É por isso que os profissionais de dados com experiência em deep learning estão entre os mais bem pagos na indústria da ciência de dados.

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Comece sua jornada de aprendizado aprendendo a construir redes neurais em algumas das estruturas mais populares para aprendizado profundo. Experimente nossos cursos Introdução ao Deep Learning com Keras e Introdução ao TensorFlow em R.

9. Habilidades de processamento de linguagem natural

Os humanos se comunicam principalmente por meio da linguagem e do texto. Por isso, não é surpresa que grande parte dos dados que coletamos venha nesse formato. O processamento de linguagem natural (NLP) é uma área da inteligência artificial que se concentra em extrair informações significativas da linguagem natural e do texto. 

A PNL está em ascensão na indústria de dados. As técnicas de PNL baseadas em machine learning e aprendizado profundo impulsionam algumas das aplicações mais comuns, como mecanismos de busca, chatbots e sistemas de recomendação.

Desenvolva suas habilidades em PNL e machine learning

Descubra como o Python pode te ajudar a extrair insights de textos no programa de habilidades Processamento de Linguagem Natural em Python ou leve suas habilidades em R para o próximo nível com Introdução ao Processamento de Linguagem Natural em R. 

10. Habilidades em Big Data

Quando se trata de processar grandes quantidades de dados complexos em alta velocidade, confiar só no Python ou no R pode não ser suficiente. O ecossistema de Big Data inclui ferramentas e tecnologias que estão crescendo rápido, feitas pra fazer análises de big data de um jeito mais rápido, escalável e confiável. Essas tarefas vão desde processos ETL e gerenciamento de banco de dados até análise de dados em tempo real e agendamento de tarefas. 

Desenvolva suas habilidades em Big Data

Aprenda os fundamentos do gerenciamento de dados distribuídos e computação com nosso curso Big Data com PySpark programa ou aprenda a programar fluxos de trabalho de dados com nosso curso Introdução ao Airflow em Python.

11. Competências em nuvem

Junto com a evolução do ecossistema de Big Data, os serviços baseados em nuvem estão rapidamente se tornando a escolha certa para muitas empresas que querem aproveitar ao máximo sua infraestrutura de dados. 

O cenário da computação em nuvem é dominado pelas grandes empresas de tecnologia, como Amazon Web Services, Microsoft, Azure e Google Cloud. Esses provedores oferecem soluções personalizadas de acordo com as necessidades do cliente e várias ferramentas de dados que nos permitem realizar o fluxo de trabalho de ciência de dados sem sair da nuvem.   

Desenvolva suas habilidades em AWS e computação em nuvem

Mergulhe nos conceitos básicos com nossos cursos sem código: Entendendo a computação em nuvem e os conceitos da nuvem AWS. Depois, aprenda a otimizar seus fluxos de trabalho em Introdução ao AWS Boto em Python.

Competências sociais do cientista de dados

Embora as habilidades técnicas sejam uma parte importante das competências de um cientista de dados, também existem habilidades menos tangíveis que você vai precisar para se dar bem no setor. 

12. Perspicácia nos negócios

Dados são só informações. Como seres humanos, nosso corpo está sempre pegando informações através dos nossos sentidos. Mas, pra entender essas informações, a gente precisa saber o que elas significam e quais são as implicações. O mesmo vale quando a gente analisa um monte de dados. Para descobrir informações significativas a partir dos dados, primeiro precisamos entender os dados com os quais estamos lidando. 

Além das habilidades técnicas que mencionamos antes, os cientistas de dados também devem ter um bom entendimento dos negócios do setor ou da indústria em que trabalham, seja finanças, saúde, marketing ou outro. Esse conhecimento específico do domínio é essencial para entender os dados e fazer uma análise melhor.

13. Habilidades de comunicação

A ciência de dados não é só sobre matemática e programação; é também sobre apresentar e comunicar as conclusões da análise de dados. Se as pessoas não entenderem os resultados de uma análise, seu trabalho como cientista não vai valer nada para uma empresa. 

Para transformar dados em decisões, os cientistas de dados precisam saber comunicar suas ideias de forma clara. Além disso, os cientistas de dados devem saber contar histórias interessantes sobre os dados. Para isso, abordagens e estruturas inovadoras de comunicação, como a narrativa de dados, podem fazer uma grande diferença.

14. Competências em ética de dados

A tecnologia em si é neutra. Mas o uso disso não é. Nos últimos anos, algumas empresas que usam dados têm chamado a atenção por desenvolver práticas e aplicativos que podem afetar negativamente as pessoas e a sociedade. Isso minou a credibilidade e a confiança que os cidadãos depositam nas empresas e, de forma mais ampla, na tecnologia.

Para garantir que os dados tenham um impacto positivo, os cientistas de dados devem desenvolver uma consciência ética. Isso envolve se familiarizar com conceitos importantes, como privacidade de dados, viés de algoritmos e ciclos de feedback, e trabalhar para desenvolver algoritmos justos, transparentes e responsáveis. Você também pode querer se familiarizar com a ética da IA, pois isso pode se tornar uma questão importante nos próximos anos. 

15. Consciência ambiental

O mundo está passando por uma crise climática sem precedentes. As mudanças climáticas e a rápida perda de biodiversidade ameaçam as condições que tornam a vida humana possível. Mesmo que muitas vezes seja esquecido, o setor digital, incluindo a ciência de dados, precisa pensar no impacto que causa no meio ambiente. 

Armazenar e processar um monte de dados e treinar algoritmos de machine learning exige muita energia, o que gera mais emissões de CO2 na atmosfera. Por exemplo, em 2019, estimou-se que treinar um grande modelo de aprendizagem profunda pode emitir mais de 626.000 libras de dióxido de carbono equivalente, o que é quase cinco vezes as emissões ao longo da vida útil de um carro americano médio, incluindo as associadas à fabricação. Além disso, os centros de dados, onde a maior parte dos dados é armazenada e processada, também consomem muita água para refrigerar os servidores. 

Gráfico: Revista MIT Technology Review. Fonte: Strubell e outros.

Para lidar com a crise climática, os cientistas de dados devem estar cientes do impacto ambiental de seu trabalho e, de forma mais ampla, da indústria da ciência de dados. Isso pode ajudar a otimizar e reduzir o uso de energia e a desenvolver práticas mais sustentáveis.

Competências do cientista de dados - Considerações finais

Esse artigo falou sobre as 15 habilidades mais procuradas para cientistas de dados. Aprender tudo isso pode ser desafiador, até mesmo exaustivo, especialmente se você está no início de sua jornada na ciência de dados. Mas não precisa ficar estressado. Poucos cientistas de dados têm um conjunto de ferramentas tão completo. 

Você deve começar a aprender algumas habilidades básicas, como Python, R e/ou SQL, além de alguns fundamentos de estatística, e depois ir avançando para outros assuntos. 

Mas quais habilidades de cientista de dados você deve aprender a seguir? Não tem uma resposta exata pra isso. Provavelmente, sua jornada de aprendizado vai depender dos requisitos do seu trabalho. Por exemplo, se você acabar trabalhando com um provedor baseado em nuvem, provavelmente vai ter que aprender habilidades de computação em nuvem. Por outro lado, se sua empresa se concentra em machine learning, você já sabe o que precisa para conseguir uma promoção. 

Por fim, se você só quer melhorar suas habilidades, nosso conselho é simples: aprenda as habilidades que mais te interessam! Dá uma olhada no nosso guia sobre como se tornar um cientista de dados para mais dicas sobre como seguir essa carreira incrível. Comece a aprender hoje mesmo com nosso programa de Cientista de Dados com Python.