Data Science: o que é, como atuar e quanto ganha
A área de Data Science tem ganhado destaque nas organizações que buscam decisões baseadas em evidências. O crescimento do volume de dados disponíveis exige profissionais capazes de transformar essas informações em respostas úteis para os desafios do negócio.
Neste conteúdo, você vai entender o que é Data Science, como ingressar na área, quais são as funções de quem atua com ciência de dados e os diferenciais em relação ao Data Analytics. Também serão abordados os principais conceitos técnicos, faixas salariais e como especializações podem alavancar a carreira.
Se você está avaliando migrar para essa área ou quer aprofundar seu conhecimento, este guia apresenta os pontos centrais que todo profissional precisa dominar.
O que é data science?
Data Science, ou Ciência de Dados, é um campo que utiliza métodos estatísticos, programação e análise de dados para responder perguntas específicas e orientar decisões. Seu objetivo está em extrair informações úteis a partir de grandes volumes de dados, estruturados ou não, que muitas vezes não seriam interpretados por abordagens tradicionais.
Essa área combina competências técnicas com entendimento do contexto onde os dados são gerados. A partir de hipóteses e validações, busca construir modelos que ajudem a responder problemas específicos e orientar ações de forma mensurável.
Área de atuação do profissional de Data Science
O profissional da área de Data Science atua na resolução de problemas organizacionais por meio da análise de dados. Seu trabalho é direcionado a projetos que exigem coleta, tratamento e modelagem de dados para gerar respostas aplicáveis ao negócio.
Entre as principais frentes de atuação estão:
Coleta e integração de dados: reúne dados de múltiplas fontes, como sistemas internos, APIs e registros externos, com foco na consistência e relevância para o objetivo da análise.
Tratamento e organização dos dados: realiza o processamento inicial, lidando com falhas, lacunas e inconsistências. Essa etapa garante que o conjunto esteja pronto para ser analisado, o que inclui padronização, normalização e tratamento de valores ausentes.
Análise exploratória: identifica padrões, correlações e desvios. Essa análise inicial orienta a definição do modelo mais adequado ao problema e auxilia na geração de hipóteses.
Modelagem preditiva e estatística: desenvolve modelos baseados em machine learning ou métodos estatísticos, com o objetivo de classificar, prever ou segmentar dados. A validação dos modelos é feita com base em métricas como acurácia, precisão e recall.
Visualização e comunicação de resultados: estrutura dashboards, gráficos interativos ou relatórios para comunicar os achados a áreas não técnicas. A tradução de dados em informações acessíveis é parte essencial do processo.
Apoio à tomada de decisão: os modelos e análises orientam decisões estratégicas, operacionais ou táticas. O cientista de dados atua em conjunto com gestores para definir métricas, simular cenários e acompanhar os impactos.
Acompanhamento e atualização de modelos: em ambientes dinâmicos, os modelos precisam ser monitorados e ajustados. Isso requer reavaliação contínua dos dados e adaptação a mudanças nos padrões observados.
O profissional de Data Science pode atuar em setores como finanças, varejo, saúde, logística, tecnologia e indústria. A demanda cresce em empresas que buscam eficiência baseada em dados, com foco na automação de processos analíticos e previsibilidade de resultados.
Como ingressar na área de Data Science
Entrar na área de Data Science exige uma combinação de conhecimentos técnicos, capacidade analítica e entendimento prático de problemas organizacionais. Não existe uma única formação obrigatória, mas algumas competências são essenciais para atuar com análise de dados de forma estruturada.
A base técnica geralmente envolve estatística, programação (como Python ou R) e manipulação de dados com ferramentas como SQL ou Pandas. Além disso, é necessário entender lógica de negócios, uma vez que os projetos de Data Science estão sempre ligados à solução de problemas específicos.
Muitos profissionais iniciam a transição a partir de áreas como engenharia, TI, finanças ou operações. O aprendizado pode ocorrer por meio de graduações, cursos livres, especializações ou projetos internos. A prática com dados reais é um diferencial para validar o conhecimento adquirido.
Para quem busca atuar na área, é importante estruturar um portfólio, dominar os fundamentos e entender como gerar valor com dados. A FM2S oferece cursos e MBA em Ciência de Dados que ajudam a desenvolver essas competências com foco em aplicação prática e mercado.
Qual o salário de um profissional de Data Science?
A remuneração na área de Data Science varia conforme o nível de experiência, o setor de atuação e o porte da empresa. De forma geral, trata-se de uma carreira com alta demanda e valorização no mercado, principalmente em organizações orientadas por dados.
No Brasil, profissionais em início de carreira recebem entre R$ 4.000 e R$ 7.000 por mês, enquanto cientistas de dados com experiência podem ultrapassar os R$ 12.000, especialmente em setores como finanças, tecnologia e consultoria. Em cargos de liderança, os valores podem ser significativamente maiores, dependendo da complexidade dos projetos e da responsabilidade técnica envolvida.
A fluência em ferramentas de programação, o domínio de machine learning e a capacidade de transformar dados em recomendações aplicáveis ao negócio são fatores que influenciam diretamente na valorização salarial.
Como alavancar o salário
Uma das formas mais eficazes de aumentar a remuneração em Data Science é por meio da especialização técnica. Profissionais que dominam técnicas avançadas, como modelagem preditiva, deep learning ou análise de séries temporais, são mais requisitados para projetos de maior impacto.
Além disso, cursos de pós-graduação e MBAs na área de ciência de dados agregam valor ao perfil profissional. Essas formações mostram ao mercado que o profissional está alinhado com as demandas atuais e possui visão estratégica sobre o uso de dados nas organizações.
A FM2S oferece cursos e comercializa MBAs que conectam teoria e prática, com foco em resultados aplicáveis. Essa abordagem favorece o desenvolvimento técnico e melhora a competitividade salarial do profissional no mercado.
Diferenças entre Data Science e Data Analytics
Embora estejam relacionadas ao uso de dados para apoiar decisões, Data Science e Data Analytics têm enfoques distintos quanto à profundidade da análise e à complexidade das técnicas aplicadas.
Data Analytics está voltada para a interpretação de dados históricos. O foco está em responder perguntas como “o que aconteceu?” e “por que aconteceu?”. As ferramentas mais comuns envolvem relatórios, dashboards, métricas de desempenho e análises estatísticas descritivas. A aplicação é geralmente direta e com menor grau de complexidade técnica.
Data Science, por outro lado, avança para prever comportamentos futuros e construir soluções baseadas em algoritmos. Utiliza técnicas como machine learning, modelagem preditiva e processamento de dados em grande escala. Enquanto o analista de dados interpreta, o cientista de dados constrói modelos e valida hipóteses.
Quais são os conceitos básicos de data science necessários conhecer?
Para avançar no campo da Data Science, é crucial dominar uma série de conceitos fundamentais que são essenciais para o desenvolvimento e a aplicação prática da análise de dados. Assim, proporciona as habilidades necessárias para transformar grandes quantidades de dados brutos em informações valiosas que podem impulsionar decisões estratégicas em diversas áreas de negócio.
- Data warehouse: é um sistema usado para armazenar dados de maneira organizada e estruturada, facilitando o acesso e a análise. Essencial para aplicações de business intelligence, ele permite a geração de relatórios e gráficos detalhados para suportar decisões de negócios. Os dados são limpos e transformados, tornando-se prontos para análise por analistas de dados.
- Data lake: complementar ao data warehouse, é um vasto repositório que armazena grandes volumes de dados brutos em seu formato nativo. Serve como um recurso para armazenar dados que podem ou não ser utilizados no futuro, sem a necessidade de organização prévia.
- ETL (extract, transform, load): refere-se ao processo utilizado para transferir dados de várias fontes para um data warehouse. Este processo envolve extrair dados de origens externas, transformá-los em um formato apropriado e carregá-los no sistema de destino para análise.
- Deploy: refere-se à implementação de modelos de análise em ambientes de produção, transformando-os em aplicações práticas que podem ser utilizadas por profissionais não técnicos em suas rotinas diárias.
- Modelagem de dados: é o processo de criar um modelo matemático que representa as características dos dados e permite a simulação e a previsão de comportamentos. Isso é fundamental para a análise preditiva e prescritiva em Data Science, permitindo aos cientistas de dados testar hipóteses e prever tendências.
- Machine learning: uma subárea de Data Science que se concentra no desenvolvimento de algoritmos que permitem que as máquinas aprendam a partir dos dados e melhorem suas previsões ou decisões automaticamente sem programação explícita.
- Visualização de dados: a arte e ciência de transformar dados em gráficos visuais, como gráficos e mapas, que facilitam o entendimento e a apresentação de insights complexos de maneira intuitiva.
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