As 10 melhores carreiras em análise de dados para 2026: Competências, salários e perspetivas de carreira

Se você está pensando em seguir carreira em 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 profissões que mais crescem nos Estados Unidos. Mas tem várias funções diferentes pra pensar quando se trata de carreiras em análise de dados. 

Aqui, a gente apresenta 10 das principais carreiras relacionadas à análise de dados, falando sobre as funções e responsabilidades, habilidades necessárias, salário médio e perspectivas de carreira. Também juntamos alguns cursos pra aprender análise de dados e te ajudar a começar. 

Por que escolher uma carreira em análise de dados? 

Se você está lendo este artigo, provavelmente já está curioso sobre carreiras em análise de dados. Você já deve ter ouvido falar sobre o alto potencial de ganhos e a grande procura por essas funções. Embora ambas as afirmações sejam verdadeiras, há outras razões para pensar em trabalhar nessa área, como: 

• Várias funções. Tem vários tipos de funções na área de análise, como cientistas de dados, analistas de negócios e engenheiros de dados, o que quer dizer que provavelmente tem uma função que combina com seus interesses e habilidades.
• Uso da 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 ter um papel importante em ajudar as organizações a tomar decisões baseadas em dados, o que pode fazer uma grande diferença no sucesso da organização.
• Avanço na carreira. À medida que você avança nessa indústria, é provável que encontre oportunidades de progressão na carreira, com muitos profissionais começando em cargos de nível básico e subindo até cargos de gestão.
• Segurança no emprego. À medida que os dados se tornam um ativo cada vez mais importante para as organizações, a procura por profissionais de análise deverá continuar a crescer, proporcionando segurança no emprego nesta área.

Outras razões para trabalhar em uma função de análise incluem a flexibilidade que as organizações modernas oferecem, o aprendizado contínuo disponível e a oportunidade de trabalhar com profissionais que pensam como você. 

As 10 melhores carreiras em análise de dados 

Como já falamos, tem várias funções que usam a análise de dados no dia a dia. Selecionamos dez empregos diferentes na área de análise de dados que você pode querer considerar. 

1. Cientista de dados

Se você está curioso para saber como se tornar um cientista de dados, temos um artigo completo que fala sobre os passos que você precisa seguir. Basicamente, esse trabalho é entender e analisar os dados a fundo pra dar insights úteis. 

Responsabilidades do cargo:

• Coletar, analisar e entender grandes conjuntos de dados complexos
• Usando técnicas estatísticas e de machine learning para identificar padrões e tendências nos dados
• Fazendo previsões e informando decisões de negócios

Habilidades necessárias:

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

Salário médio:

• De acordo com a Indeed, a média para um cargo nos EUA é de US$ 129.605 em 2026, embora isso dependa da localização exata, do cargo, da organização e do indivíduo.

Perspectivas de carreira:

• Forte, com o Bureau of Labor Statistics prevendo um crescimento de 34% no emprego nessa área entre 2024 e 2034. 

Curso para começar:

• Nossos programas de Cientista de Dados com Python e Cientista de Dados com R te dão as habilidades necessárias para construir uma carreira de sucesso como cientista de dados. 

2. Analista de Inteligência Empresarial

Resumindo, uma carreira em análise de inteligência empresarial foca em ajudar as organizações a tomar decisões baseadas em dados, analisando e interpretando dados complexos. Nessa função, você vai usar várias ferramentas e técnicas para extrair insights dos dados e apresentar essas informações de forma clara e prática para quem toma as decisões.

Responsabilidades do cargo:

• Coletando e analisando dados para ajudar as organizações a tomar melhores decisões de negócios
• Usar um software de visualização de dados para mostrar as informações de um jeito que seja fácil de entender para quem não é especialista em tecnologia.

Habilidades necessárias:

• Experiência em negócios ou em áreas relacionadas
• Experiência com warehouse e ferramentas de BI, como Power BI, além de SQL, Excel e Tableau.

Salário médio:

• De acordo com dados da Glassdoor, o salário base médio de um analista de inteligência empresarial nos EUA será de US$ 116.000 por ano em 2026. 

Perspectivas de carreira:

• Forte, com o Bureau of Labor Statistics (BLS) prevendo um crescimento de 9% no emprego nessa área entre 2024 e 2034. 

Curso para começar:

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

3. Engenheiro de Dados

Se você quer saber tudo sobre como se tornar um engenheiro de dados, como aprender engenharia de dados ou quer saber mais sobre o que um engenheiro de dados faz, temos recursos separados dedicados ao assunto. Essa carreira específica em análise de dados é um dos perfis mais técnicos na área de ciência de dados, fazendo a ponte entre desenvolvedores de software e aplicativos e cargos tradicionais em ciência de dados. 

Responsabilidades do cargo:

• Projetar e construir a infraestrutura e os sistemas que dão suporte à coleta, armazenamento e análise de dados.
• Gerenciando e mantendo grandes conjuntos de dados e bancos de dados
• Garantir que os dados sejam precisos, acessíveis e seguros

Habilidades necessárias:

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

Salário médio:

• De acordo com a Indeed, a média para essa função nos EUA é de cerca de US$ 132.173 por ano até 2026.

Perspectivas de carreira:

• Forte, já que cada vez mais organizações dependem de dados para tomar suas decisões. O LinkedIn destacou que os engenheiros continuam em alta demanda, com os engenheiros de dados no topo da lista. 

Curso para começar:

• Com o programa de Engenheiro de Dados com Python, você pode começar sua jornada para se tornar um engenheiro de dados e aprender as habilidades essenciais. 

4. Analista de Negócios

Você deve ter notado que já falamos sobre a função de analista de inteligência de negócios acima. Mas esse papel é um pouco diferente. Falamos sobre como se tornar um analista de negócios em um dos nossos webinars, 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. 

Basicamente, embora as duas funções se concentrem em coletar, analisar e visualizar dados, identificar pontos fracos e gerar relatórios, a inteligência de negócios usa principalmente análises descritivas, enquanto a análise de negócios usa análises diagnósticas, preditivas e prescritivas. Você pode aprender sobre os tipos de análise em uma publicação separada.

Responsabilidades do cargo:

• Identificar e analisar problemas e oportunidades de negócios
• Desenvolvendo soluções para melhorar os processos e o desempenho dos negócios
• Conversar com as pessoas envolvidas para saber o que elas precisam e dar sugestões.

Habilidades necessárias:

• Ótimas habilidades analíticas e de resolução de problemas
• Ótimas 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; analistas de negócios estão em alta demanda em vários setores, e o BLS prevê um crescimento de 25% até 2030. 

Curso para 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

Tem várias maneiras de usar a ciência de dados no marketing. Um gerente de análise de marketing reúne muitas dessas funções. Eles são responsáveis por usar dados e análises para informar e otimizar estratégias de marketing. É uma carreira na área de dados que se concentra em coletar e analisar dados sobre coisas como comportamento do consumidor, desempenho de campanhas de marketing e tendências de mercado para obter insights que informam e melhoram os esforços de marketing.

Responsabilidades do cargo:

• Coletar e analisar dados para informar estratégias de marketing
• Usando dados para melhorar a eficácia das campanhas de marketing
• Conversar com as pessoas envolvidas para saber o que elas precisam e dar sugestões.

Habilidades necessárias:

• Ótimas habilidades analíticas e de resolução de problemas
• Experiência com visualização de dados e ferramentas de análise de marketing
• Ótimas habilidades 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 Estados Unidos. 

Perspectivas de carreira:

• Não conseguimos encontrar números exatos sobre as funções de gerente de análise de marketing, mas os analistas de pesquisa de mercado, uma comparação próxima, devem crescer 7% entre 2024 e 2034. 

Curso para começar:

• Com nosso programa de Marketing Analytics com Python, você vai aprender a analisar o desempenho de campanhas, medir o engajamento dos clientes e prever a rotatividade de clientes.

6. Analista Financeiro

Em uma publicação separada, exploramos como os analistas financeiros podem aproveitar suas habilidades com dados. É um trabalho que exige habilidades bem quantitativas e focadas em dados, como analisar dados, comunicar insights, criar previsões e prever resultados. 

Responsabilidades do cargo:

• Coletar e analisar dados financeiros para ajudar nas decisões de negócios.
• Identificando tendências e padrões nos dados financeiros
• Desenvolvendo modelos e previsões financeiras

Habilidades necessárias:

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

Salário médio:

• De acordo com dados do Glassdoor, o salário médio de um analista financeiro é de US$ 106.000 por ano. 

Perspectivas de carreira:

• Forte, o BLS prevê um crescimento do emprego para analistas financeiros e de investimentos de 6% entre 2024 e 2034.

Curso para começar:

• Nosso programa de Fundamentos Financeiros em Python é o lugar ideal para aprender a tomar decisões financeiras baseadas em dados. 

7. Analista Quantitativo

Criamos um guia completo sobre como se tornar um analista quantitativo, uma carreira em análise 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 gestão de risco, gestão de portfólio e negociação. 

Responsabilidades do cargo:

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

Habilidades necessárias:

• Ótimas 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, já que analistas quantitativos são muito procurados no setor financeiro. O campo da análise financeira, que inclui a análise quantitativa, deve crescer pelo menos 8% entre 2024 e 2034.

Curso para começar:

• Comece com nosso programa de Analista Quantitativo com R e aprenda tudo o que você precisa saber para começar sua carreira em análise de dados. 

8. Analista de Risco

Os analistas de risco ajudam as organizações a identificar, avaliar e priorizar riscos potenciais que podem afetar suas operações comerciais. Eles usam várias 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 a carreiras na área de análise, essa é uma das mais interessantes. 

Responsabilidades do cargo:

• Identificar e avaliar os riscos possíveis para uma organização
• Desenvolvendo e colocando em prática estratégias de gestão de riscos
• Conversar com as pessoas envolvidas para saber o que elas precisam e dar sugestões.

Habilidades necessárias:

• Ótimas habilidades analíticas e de resolução de problemas
• Experiência com gestão e análise de riscos
• Ótimas habilidades 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 o Glassdoor. 

Perspectivas de carreira:

• Forte; segundo um relatório de 2024, o mercado de gestão de riscos vai crescer de um valor de US$ 213,6 bilhões em 2023 para US$ 44,1 bilhões até 2032.

Curso para começar:

• Os nossos cursos de Gestão Quantitativa de Risco em Python ou Gestão Quantitativa de R são um ótimo ponto de partida, dependendo da linguagem que você quer aprender primeiro. 

9. Analista de Governança de Dados

Como uma carreira relativamente nova na área de 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 criar políticas, procedimentos e padrões para o gerenciamento de dados e garantir que eles sejam seguidos em toda a organização.

Responsabilidades do cargo:

• Desenvolver e implementar políticas e procedimentos de governança de dados
• Garantir que os dados sejam precisos, acessíveis e seguros
• Conversar com as pessoas envolvidas para saber o que elas precisam e dar sugestões.

Habilidades necessárias:

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

Salário médio:

• Os dados salariais da Glassdoor mostram que o salário médio anual dos analistas de governança de dados é de US$ 113.000. 

Perspectivas de carreira:

• É importante, porque a governança de dados está ficando cada vez mais importante com a quantidade crescente de dados sendo coletados e armazenados. Os dados mostram que o mercado de governança de dados valia US$ 3,96 bilhões em 2024 e deve crescer para US$ 13,92 bilhões até 2031. 

Curso para começar:

• Comece com o básico dos conceitos 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. Eles usam várias ferramentas e tecnologias para criar representações interativas e visualmente atraentes dos dados, que permitem aos usuários entender de forma rápida e fácil conjuntos de dados complexos.

Responsabilidades do cargo:

• Projetando e desenvolvendo visualizações de dados interativas
• Usar softwares e ferramentas de visualização de dados pra apresentar os dados de um jeito que seja fácil de entender pra quem não é especialista em tecnologia.
• Conversar com as pessoas envolvidas para saber o que elas precisam e dar sugestões.

Habilidades necessárias:

• Ótimas habilidades analíticas e de resolução de problemas
• Experiência com softwares e ferramentas de visualização de dados, como Tableau, D3.js e R Shiny
• Ótimas habilidades de comunicação e apresentação
• Conhecimentos em Python e R, Tableau e Power BI

Salário médio:

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

Perspectivas de carreira:

• É importante, porque a visualização de dados está ficando cada vez mais importante para as organizações entenderem grandes conjuntos de dados.

Curso para começar:

• Temos uma variedade de programas e trilhas que falam sobre visualização de dados, incluindo tecnologias como Python, Power BI, R e Tableau.  

Carreiras comparadas

Na tabela abaixo, a gente reuniu as principais informações sobre cada carreira em análise de dados pra te ajudar a comparar: 

Principais habilidades para uma carreira em análise de dados

Você vai perceber que muitas das carreiras em análise que listamos aqui têm habilidades básicas parecidas. Além das habilidades básicas de análise, resolução de problemas e comunicação, você também vai precisar de várias habilidades técnicas. Destacamos alguns dos principais abaixo. 

Linguagens de programação 

No fim das contas, pra trabalhar com análise de dados, você vai precisar saber usar várias linguagens de programação diferentes. Mesmo que você esteja tentando escolher entre SQL e Python, por exemplo, no final das contas você vai precisar dominar os dois para trabalhar com análise de dados. 

Da mesma forma, linguagens como R e Julia também fazem parte do repertório da maioria dos analistas. A melhor opção é decidir que tipo de analista você quer ser e começar a aprender a linguagem mais relevante para você. Você pode ler sobre as principais linguagens de programação para cientistas de dados em uma postagem separada do blog. Aqui vai um resumo rápido:

• Python: Conhecido por ser versátil e fácil de usar, o Python é super usado em análise de dados, visualização de dados e machine learning.
  • Comece com nosso programa Data Scientist com Python, que inclui aulas sobre pandas, NumPy e scikit-learn, oferecendo uma introdução completa ao Python para análise de dados.
• SQL: A Linguagem de Consulta Estruturada é essencial para extrair e gerenciar dados de bancos de dados relacionais, uma tarefa fundamental para a maioria dos analistas.
  • Aprenda o básico com ocurso Fundamentos de SQL ou explore consultas avançadas no programa de habilidades SQL para Analistas de Negócios.
• R: Essa linguagem é super popular no meio acadêmico e entre os estatísticos por causa das suas capacidades de modelagem estatística e visualização de dados.
  • Experimente nosso programa de Cientista de Dados com R para construir uma base sólida em programação R.
• Julia: Para análises de alto desempenho e cálculos numéricos, Julia está ganhando força entre os cientistas de dados.
  • Comece com o programa básico de Julia.

Visualização de dados

Para apresentar seu trabalho com impacto, você precisa ser fluente em visualização de dados. Mais uma vez, linguagens como Python e R costumam ser as preferidas dos cientistas de dados, mas ferramentas como Tableau e Power BI também valem a pena aprender, já que são muito usadas nas empresas. 

• Ferramentas de visualização Python: Bibliotecas como matplotlib, seaborn e Plotly fazem do Python uma linguagem ideal para criar visualizações personalizadas e detalhadas.
  • O curso Introdução à Visualização de Dados com Python é um ótimo ponto de partida.
• Tableau e Power BI: São ferramentas poderosas de inteligência empresarial, frequentemente utilizadas em ambientes empresariais para criar painéis e relatórios.
  • Comece com nossos cursos“ ” (Introdução ao Power BI ) ou “Data Visualization with Tableau” (Visualização de dados com o Tableau ) para aprender a usar essas ferramentas passo a passo.
• Visualização R: Com bibliotecas como ggplot2 e Shiny, o R oferece ferramentas excepcionais para criar visualizações com qualidade de publicação.
  • Experimente o programa de Visualização de Dados em R para praticar na prática.

Dominar a visualização de dados não só melhora sua capacidade de apresentar resultados, mas também ajuda a explorar padrões e tendências dos dados durante a análise.