As 10 principais carreiras de análise de dados para 2025: Habilidades, salários e perspectivas de carreira

Se você está pensando em seguir uma carreira na área de análise de dados, talvez já saiba que funções como cientista de dados, analista de segurança da informação e analista de pesquisa operacional estão entre as 10 ocupações que mais crescem nos EUA. No entanto, há muitas funções diferentes a serem consideradas quando se trata de carreiras em análise. 

Aqui, descrevemos 10 das principais carreiras relacionadas à análise, explorando a função e as responsabilidades, as habilidades necessárias, o salário médio e as perspectivas de carreira. Também reunimos alguns cursos para aprender análise de dados para ajudar você a começar. 

Por que escolher uma carreira em análise de dados? 

Se você está lendo este artigo, provavelmente já está curioso sobre as carreiras de análise. Você já deve ter ouvido falar sobre o alto potencial de ganhos e a alta demanda dessas funções. Embora isso seja verdade, há outros motivos para você considerar um emprego nessa área, inclusive: 

• Variedade de funções. Há muitos tipos diferentes de funções no campo da análise, incluindo cientistas de dados, analistas de negócios e engenheiros de dados, o que significa que provavelmente há uma função que se alinha aos seus interesses e habilidades.
• Uso de tecnologia. Os profissionais de análise usam tecnologia e ferramentas de ponta para extrair insights dos dados, o que pode ser empolgante e desafiador.
• Trabalho impactante. Os profissionais desse setor podem desempenhar um papel fundamental para ajudar as organizações a tomar decisões orientadas por dados, o que pode ter um impacto significativo no sucesso da organização.
• Avanço na carreira. À medida que você progride nesse setor, é provável que encontre oportunidades de progressão na carreira, com muitos profissionais começando em cargos de nível básico e chegando a cargos de gerência.
• Segurança no emprego. À medida que os dados se tornam um ativo cada vez mais importante para as organizações, é provável que a demanda por profissionais de análise continue a crescer, proporcionando segurança no emprego nessa área.

Outros motivos para você trabalhar em um emprego de análise incluem a flexibilidade que as organizações modernas oferecem, o aprendizado contínuo e a oportunidade de trabalhar com profissionais que pensam da mesma forma. 

As 10 principais carreiras de análise de dados 

Como já mencionamos, há várias funções que utilizam a análise em seu trabalho diário. Selecionamos dez trabalhos de análise diferentes que você pode considerar. 

1. Cientista de dados

Se você está curioso para saber como se tornar um cientista de dados, temos um artigo completo sobre as etapas que você precisa seguir. Essencialmente, porém, essa função consiste em trabalhar para compreender e analisar profundamente os dados para fornecer percepções acionáveis. 

Responsabilidades do trabalho:

• Coleta, análise e interpretação de grandes conjuntos de dados complexos
• Usar técnicas estatísticas e de aprendizado de máquina para identificar padrões e tendências nos dados
• Fazer previsões e informar decisões de negócios

Habilidades necessárias:

• Experiência em ciência da computação, estatística ou matemática
• Proficiência em linguagens de programação, como Python e R

Salário médio:

• De acordo com nosso artigo sobre salários de cientistas de dados, a média para uma função nos EUA é de US$ 123.069 em 2024, embora isso dependa do local exato, da função, da organização e do indivíduo.

Perspectivas de carreira:

• Forte, com o Bureau of Labor Statistics projetando um crescimento de 36% no emprego nesse campo entre 2023 e 2033. 

Curso para você começar:

• Nossos cursos de Cientista de Dados com Python e Cientista de Dados com R oferecem a você as habilidades de construção de carreira necessárias para ter sucesso como cientista de dados. 

2. Analista de inteligência de negócios

Em resumo, uma carreira em análise de business intelligence se concentra em ajudar as organizações a tomar decisões orientadas por dados, analisando e interpretando dados complexos. Nessa função, você usará uma variedade de ferramentas e técnicas para extrair insights dos dados e apresentar essas informações em um formato claro e acionável para os tomadores de decisão.

Responsabilidades do trabalho:

• Coleta e análise de dados para ajudar as organizações a tomar melhores decisões de negócios
• Usar software de visualização de dados para apresentar os dados de uma forma que seja fácil para as partes interessadas não técnicas entenderem

Habilidades necessárias:

• Experiência em negócios ou em um campo relacionado
• Experiência com ferramentas de armazenamento de dados e BI, como o Power BI, bem como SQL, Excel e Tableau

Salário médio:

• De acordo com dados da Glassdoor, o salário base médio de um analista de business intelligence nos EUA é de US$ 101.000 por ano em 2024. 

Perspectivas de carreira:

• Forte, com o Bureau of Labor Statistics (BLS) projetando um crescimento de 11% no emprego nesse campo entre 2023 e 2033. 

Curso para você começar:

• Nosso curso Introdução ao Power BI ensina você a usar o software de visualização de dados para criar relatórios impactantes.

3. Engenheiro de dados

Se você quiser obter detalhes completos sobre como se tornar um engenheiro de dados, como aprender engenharia de dados ou quiser saber mais sobre o que um engenheiro de dados faz, temos recursos separados dedicados ao tópico. Essa carreira analítica específica é um dos perfis mais técnicos no campo da ciência de dados, preenchendo a lacuna entre os desenvolvedores de software e aplicativos e os cargos tradicionais de ciência de dados. 

Responsabilidades do trabalho:

• Projetar e desenvolver a infraestrutura e os sistemas que dão suporte à coleta, ao armazenamento e à análise de dados
• Gerenciar e manter grandes conjuntos de dados e bancos de dados
• Garantir que os dados sejam precisos, acessíveis e seguros

Habilidades necessárias:

• Sólidas habilidades de programação em linguagens como Python, Java e SQL
• Experiência com tecnologias de big data, como Hadoop e Spark

Salário médio:

• Conforme exploramos em nosso artigo sobre salários de engenheiros de dados, a média para essa função nos EUA é de cerca de US$ 127.315 por ano até 2025.

Perspectivas de carreira:

• Forte, pois cada vez mais organizações dependem de dados para informar suas tomadas de decisão. O LinkedIn destacou que os engenheiros ainda estão em alta demanda, sendo que os engenheiros de dados estão no topo da lista. 

Curso para você começar:

• Com a carreira de Engenheiro de Dados com Python, você pode dar o pontapé inicial em sua jornada para se tornar um engenheiro de dados e aprender as habilidades essenciais. 

4. Analista de negócios

Você deve ter notado que já mencionamos a função de analista de business intelligence acima. No entanto, essa função é um pouco diferente. Em um de nossos webinars, falamos sobre como se tornar um analista de negócios, o que mostra por que as carreiras em análise de negócios são tão populares. Você também pode saber mais sobre a certificação de analista de negócios em um artigo separado. 

Essencialmente, embora ambas as funções se concentrem em coletar, analisar e visualizar dados, identificar pontos problemáticos e gerar relatórios, o business intelligence usa principalmente a análise descritiva, enquanto a análise de negócios usa a análise diagnóstica, preditiva e prescritiva. Você pode saber mais sobre os tipos de análise em um post separado.

Responsabilidades do trabalho:

• Identificar e analisar problemas e oportunidades de negócios
• Desenvolvimento de soluções para melhorar os processos e o desempenho dos negócios
• Comunicar-se com as partes interessadas para reunir requisitos e fornecer recomendações

Habilidades necessárias:

• Fortes habilidades analíticas e de resolução de problemas
• Excelentes habilidades de comunicação e apresentação
• Experiência com gerenciamento de projetos
• SQL, Excel e Tableau

Salário médio:

• De acordo com nossa pesquisa sobre salários de analistas de negócios, o salário médio de um BA é de US$ 84.778 por ano. 

Perspectivas de carreira:

• Forte; os analistas de negócios estão em alta demanda em diversos setores, e o BLS prevê um crescimento de 25% até 2030. 

Curso para você começar:

• Comece com nosso curso SQL para analistas de negócios para aprimorar suas habilidades e aprender a tomar decisões baseadas em dados. 

5. Gerente de análise de marketing

Há várias maneiras de usar a ciência de dados no marketing. Um gerente de análise de marketing reúne muitas dessas funções. Eles são responsáveis pelo uso de dados e análises para informar e otimizar as estratégias de marketing. É uma carreira em dados focada na coleta e análise de dados em áreas como comportamento do consumidor, desempenho de campanhas de marketing e tendências de mercado para obter insights que informam e aprimoram os esforços de marketing.

Responsabilidades do trabalho:

• Coleta e análise de dados para informar as estratégias de marketing
• Usar dados para melhorar a eficácia das campanhas de marketing
• Comunicar-se com as partes interessadas para reunir requisitos e fornecer recomendações

Habilidades necessárias:

• Fortes habilidades analíticas e de resolução de problemas
• Experiência com visualização de dados e ferramentas de análise de marketing
• Habilidades sólidas de comunicação e apresentação
• SQL, Excel, Python e R

Salário médio:

• De acordo com o Glassdoor, os gerentes de análise de marketing podem esperar um salário de cerca de US$ 112.000 por ano nos EUA. 

Perspectivas de carreira:

• Não foi possível encontrar números exatos sobre as funções de gerente de análise de marketing, mas espera-se que os analistas de pesquisa de mercado, uma comparação próxima, cresçam 8% entre 2023 e 2033. 

Curso para você começar:

• Com o nosso curso de habilidades em Marketing Analytics com Python, você aprenderá a analisar o desempenho da campanha, medir o envolvimento do cliente e prever a rotatividade de clientes.

6. Analista financeiro

Em um post separado, exploramos como os analistas financeiros podem aproveitar suas habilidades com dados. É uma função que requer habilidades altamente quantitativas e orientadas a dados, analisando dados, comunicando insights, criando previsões e prevendo resultados. 

Responsabilidades do trabalho:

• Coleta e análise de dados financeiros para informar as decisões de negócios
• Identificação de tendências e padrões em dados financeiros
• Desenvolvimento de modelos e previsões financeiras

Habilidades necessárias:

• Fortes habilidades analíticas e de resolução de problemas
• Experiência com modelagem e análise financeira
• Habilidades sólidas de comunicação e apresentação
• SQL, Excel, R e Python

Salário médio:

• De acordo com dados da Glassdoor, o salário médio do analista financeiro é de US$ 79.000 por ano. 

Perspectivas de carreira:

• O BLS projeta um crescimento de 9% nos empregos de analistas financeiros e de investimentos de 2021 a 2031.

Curso para você começar:

• Nosso curso de habilidades Finance Fundamentals in Python é o lugar ideal para você aprender a tomar decisões financeiras orientadas por dados. 

7. Analista quantitativo

Criamos um guia completo sobre como você pode se tornar um analista quantitativo, uma carreira analítica focada no uso de técnicas matemáticas e estatísticas para ajudar as organizações a tomar decisões financeiras. Como analista quantitativo, você pode trabalhar em áreas como gerenciamento de risco, gerenciamento de portfólio e negociação. 

Responsabilidades do trabalho:

• Usar técnicas matemáticas e estatísticas para modelar sistemas financeiros e econômicos
• Identificação de padrões e tendências nos dados
• Desenvolver e implementar estratégias de investimento quantitativas

Habilidades necessárias:

• Fortes habilidades analíticas e de resolução de problemas
• Experiência em áreas matemáticas ou quantitativas, como engenharia, física ou matemática
• Experiência com linguagens de programação, como Python e R

Salário médio:

• Dados do Glassdoor mostram que o salário médio de um analista quantitativo é de US$ 147.000.

Perspectivas de carreira:

• Forte, pois os analistas quantitativos estão em alta demanda no setor financeiro. Prevê-se que o campo da análise financeira, que inclui a análise quantitativa, cresça pelo menos 8% entre 2022 e 2032.

Curso para você começar:

• Comece com nosso curso de carreira de Analista Quantitativo com R e cubra todas as áreas essenciais para iniciar sua carreira em análise. 

8. Analista de risco

Os analistas de risco ajudam as organizações a identificar, avaliar e priorizar os possíveis riscos que podem afetar suas operações comerciais. Eles usam uma variedade de ferramentas e técnicas para avaliar a probabilidade e o impacto potencial de diferentes riscos e, em seguida, desenvolvem estratégias para mitigar ou gerenciar esses riscos. No que diz respeito às carreiras em análise, esta está entre as mais interessantes. 

Responsabilidades do trabalho:

• Identificar e avaliar os possíveis riscos para uma organização
• Desenvolver e implementar estratégias de gerenciamento de riscos
• Comunicar-se com as partes interessadas para reunir requisitos e fornecer recomendações

Habilidades necessárias:

• Fortes habilidades analíticas e de resolução de problemas
• Experiência com gerenciamento e análise de riscos
• Habilidades sólidas de comunicação e apresentação
• Conhecimento de Python, R e SQL

Salário médio:

• O salário médio anual de um analista de risco é de US$ 85.000, de acordo com a Glassdoor. 

Perspectivas de carreira:

• Um relatório de 2024 afirma que o mercado de gerenciamento de riscos crescerá de um valor de US$ 213,6 bilhões em 2023 para US$ 44,1 bilhões em 2032.

Curso para você começar:

• Nossos cursos Quantitative Risk Management in Python ou Quantitative Risk Management in R são um ótimo lugar para começar, dependendo da linguagem que você deseja aprender primeiro. 

9. Analista de governança de dados

Como uma carreira relativamente nova em dados, esses profissionais ajudam as organizações a garantir que seus dados sejam precisos, consistentes e estejam em conformidade com os requisitos legais e regulamentares. Eles trabalham para estabelecer políticas, procedimentos e padrões para o gerenciamento de dados e garantir que eles sejam seguidos em toda a organização.

Responsabilidades do trabalho:

• Desenvolver e implementar políticas e procedimentos de governança de dados
• Garantir que os dados sejam precisos, acessíveis e seguros
• Comunicar-se com as partes interessadas para reunir requisitos e fornecer recomendações

Habilidades necessárias:

• Fortes habilidades analíticas e de resolução de problemas
• Experiência com governança de dados e gerenciamento de dados
• Habilidades sólidas de comunicação e apresentação
• Conhecimento de SQL, Python e Java

Salário médio:

• Os dados salariais da Glassdoor mostram que a remuneração média anual dos analistas de governança de dados é de US$ 113.000. 

Perspectivas de carreira:

• Forte, pois a governança de dados se torna cada vez mais importante com a crescente quantidade de dados coletados e armazenados. Os dados sugerem que o mercado de governança de dados valia US$ 3,96 bilhões em 2024 e a previsão é que cresça para US$ 13,92 bilhões até 2031. 

Curso para você começar:

• Comece com os conceitos básicos de governança de dados com nosso curso introdutório. 

10. Engenheiro de visualização de dados

Outra carreira relativamente nova é a de engenheiro de visualização de dados. Esses profissionais são responsáveis por projetar, desenvolver e manter sistemas de visualização de dados e painéis de controle. Eles usam uma variedade de ferramentas e tecnologias para criar representações interativas e visualmente atraentes de dados que permitem aos usuários entender conjuntos de dados complexos de forma rápida e fácil.

Responsabilidades do trabalho:

• Projetar e desenvolver visualizações interativas de dados
• Usar software e ferramentas de visualização de dados para apresentar os dados de uma forma que seja fácil para as partes interessadas não técnicas entenderem
• Comunicar-se com as partes interessadas para reunir requisitos e fornecer recomendações

Habilidades necessárias:

• Fortes habilidades analíticas e de resolução de problemas
• Experiência com software e ferramentas de visualização de dados, como Tableau, D3.js e R Shiny
• Habilidades sólidas de comunicação e apresentação
• Habilidades em Python e R, Tableau e Power BI

Salário médio:

• O Glassdoor mostra que o salário médio do engenheiro de visualização de dados nos EUA é de US$ 106.000. 

Perspectivas de carreira:

• Forte, pois a visualização de dados se torna cada vez mais importante para que as organizações entendam grandes conjuntos de dados.

Curso para você começar:

• Temos uma variedade de trilhas e cursos que abrangem a visualização de dados, inclusive em tecnologias como Python, Power BI, R e Tableau.  

Comparação de carreiras

Na tabela abaixo, compilamos as principais informações sobre cada carreira de análise de dados para ajudar você a comparar: 

Principais habilidades de carreira em análise

Você perceberá que muitas das carreiras em análise que listamos aqui têm habilidades básicas semelhantes. Além de habilidades básicas de análise, resolução de problemas e comunicação, você também precisará de uma série de habilidades técnicas. Destacamos alguns dos principais abaixo. 

Linguagens de programação 

Em última análise, para trabalhar com análise de dados, você precisará ser capaz de trabalhar com várias linguagens de programação diferentes. Embora você possa estar tentando decidir entre SQL e Python, por exemplo, você precisará dominar ambos para trabalhar com análise. 

Da mesma forma, linguagens como R e Julia também fazem parte do leque de opções da maioria dos analistas. Sua melhor aposta é determinar que tipo de analista você quer ser e começar a aprender o idioma mais relevante para você. Você pode ler sobre as principais linguagens de programação para cientistas de dados em uma publicação separada no blog. Aqui está um resumo rápido:

• Python: Conhecido por sua versatilidade e facilidade de uso, o Python é amplamente utilizado em análise de dados, visualização de dados e aprendizado de máquina.
  • Comece com o nosso curso Cientista de dados com Python, que inclui cursos sobre pandas, NumPy e scikit-learn, oferecendo uma introdução abrangente ao Python para análise de dados.
• SQL: A Structured Query Language (Linguagem de Consulta Estruturada) é essencial para extrair e gerenciar dados de bancos de dados relacionais, uma tarefa essencial para a maioria dos analistas.
  • Aprenda o essencial com ocurso SQL Fundamentals ou explore consultas avançadas no curso de habilidades SQL for Business Analysts.
• R: Essa linguagem é particularmente popular no meio acadêmico e entre os estatísticos por seus recursos de modelagem estatística e visualização de dados.
  • Experimente nosso curso de Cientista de Dados com R para criar uma base sólida em programação R.
• Julia: Para análise de alto desempenho e computação numérica, o Julia está ganhando força entre os cientistas de dados.
  • Comece com a trilha de habilidades Julia Fundamentals.

Visualização de dados

Para apresentar seu trabalho com impacto, você precisará ser fluente em visualização de dados. Novamente, linguagens como Python e R costumam ser a escolha preferida dos cientistas de dados, mas também vale a pena aprender ferramentas como Tableau e Power BI, pois elas são usadas com frequência nas empresas. 

• Ferramentas de visualização Python: Bibliotecas como matplotlib, seaborn e Plotly fazem do Python uma linguagem de referência para a criação de visualizações personalizadas e detalhadas.
  • O curso Introduction to Data Visualization with Python é um ótimo ponto de partida.
• Tableau e Power BI: Essas são ferramentas poderosas de business intelligence usadas com frequência em ambientes corporativos para criar painéis e relatórios.
  • Comece com nossos cursos Introduction to Power BI ou Data Visualization with Tableau para aprender essas ferramentas passo a passo.
• Visualização R: Com bibliotecas como ggplot2 e Shiny, o R oferece ferramentas excepcionais para a criação de visualizações com qualidade de publicação.
  • Experimente o curso Data Visualization in R para obter prática.

Dominar a visualização de dados não só aumenta sua capacidade de apresentar descobertas, mas também ajuda você a explorar padrões e tendências de dados durante a análise.