A pesquisa State of Data 2024-2025 deixa claro que praticamente todas as grandes cadeias de valor já disputam talentos em Data & Analytics. Embora tecnologia e serviços financeiros concentrem quase metade dos profissionais, os demais estão espalhados por um leque que inclui varejo, saúde, agronegócio, manufatura, educação, governo e energia – juntos, esses setores já representam um terço dos empregos em dados.
Dados geram ganhos concretos: no varejo, algoritmos de séries temporais e sinais externos ajustam estoques em tempo real, evitando rupturas e ampliando margens; no agronegócio, sensores de solo e satélites orientam irrigação e adubação por talhão, cortando insumos e elevando a produtividade; no direito, NLP prevê resultados de litígios e acelera revisões; em políticas públicas, modelos detectam vulnerabilidade e otimizam a alocação de recursos.
Em todas as aplicações de Data & Analytics, quem possui formação robusta em dados não só constrói modelos, mas também traduz resultados em decisões de negócio, tornando-se peça indispensável em qualquer segmento que queira competir com inteligência.
Nessa disputa, ter uma formação avançada em ciência de dados se torna o diferencial que separa quem “conhece ferramentas” de quem consegue liderar iniciativas estratégicas. Em áreas em que a maturidade analítica ainda está nascendo – por exemplo, hospitais, indústrias ou fazendas conectadas – profissionais com domínio de estatística, engenharia de dados e storytelling rapidamente assumem posições-chave, porque unem competência técnica e visão de negócio.
PERFIL TÍPICO |
O QUE FAZ NO DIA A DIA | TÓPICOS QUE IMPULSIONAM ESSA CARREIRA |
Data Analyst / BI | Explora bancos de dados, cria dashboards, gera relatórios e insights operacionais para áreas de negócio |
- Python, manipulação de dados - Storytelling e dashboards - Design de processos |
Data Engineer | Constrói pipelines, orquestra ETLs, define arquitetura em nuvem, garante escalabilidade e governança dos dados |
- Fundamentos de código e APIs - Spark, arquitetura serveless - Teste de hipóteses - Séries temporais |
Data Scientist | Modela problemas de predição/ classificação, desenvolve experimentos, valida hipóteses e apresenta resultados estratégicos |
- Regressão, classificação e clusterização - Programação e automação de rotinas - Storytelling e DataViz - Teste de hipóteses - Séries temporais |
ML Engineer / MLOps |
Coloca modelos em produção, cria APIs de inferência, monitora performance, automatiza testes e retraining |
- Docker, pipelines CI/CD - Ambientes de produção escaláveis - Boas práticas de código - Construção e avaliação de modelos |
Analytics Translator / Product Owner |
Conecta negócios e times técnicos, prioriza casos de uso, define métricas de sucesso, conta a história do dado para executivos |
- Design thinking, prototipação - Design aplicado à apresentação de dados - Comunicação Executiva |
Qual é o salário médio dos profissionais de dados & Analytics?
A Pós-graduação em Data Science é um investimento com alto potencial de retorno: acelera promoções e abre portas para faixas salariais mais altas. A pós-graduação se destaca como alavanca para ultrapassar o teto de renda dos níveis júnior e pleno.
Segundo a pesquisa citada, a remuneração média dos profissionais aumentou 11,8% de 2023 para 2024 — acima da inflação. Os salários sobem rapidamente com senioridade: a maioria dos juniores ainda recebe até R$ 4 k, mas já no nível pleno o centro gravita entre R$ 6 k-12 k; profissionais sêniores superam os R$ 12 k, e seis em cada dez gestores ultrapassam R$ 16 k mensais.
Remuneração em 2024 por nível de cargo – Fonte: Pesquisa State of Data Brasil 2024-2025
Entre os cargos técnicos, os perfis mais avançados (Cientistas ou Engenheiros de Dados / Machine Learning) possuem os melhores salários:
Comparação da remuneração por função – Fonte: Pesquisa State of Data Brasil 2024-2025
Onde atuam os profissionais de dados no Brasil?
Segundo a pesquisa State of Data 2024-2025, os próprios profissionais apontam que as companhias com maior presença e atratividade — e, portanto, vistas como as que mais recrutam talentos de dados — concentram-se em dois grupos: foco Global e foco LATAM. No cenário global despontam Google, Amazon, Microsoft, Meta e OpenAI, líderes em big tech que vêm ampliando times de analytics no Brasil; já entre as organizações com atuação predominante na América Latina aparecem Nubank, Grupo Boticário, Itaú, iFood, Mercado Livre, Ambev, Sicredi, Hotmart, Natura, Globo, Bradesco, Magazine Luiza, Santander, XP e Petrobras.
Essas empresas figuram nos rankings de menções dos respondentes como destinos preferidos para carreiras em Data & Analytics, refletindo tanto seu volume de contratações quanto a maturidade de suas iniciativas em ciência de dados. Empresas tradicionais de outros setores têm mostrado um direcionamento estratégico mais voltado para Dados, Analytics e IA. As startups já nascem com base tecnológica e demandam tais profissionais.
O trabalho em dados permite maior mobilidade geográfica e flexibilidade de carreira. Uma pós-graduação ajuda você a se posicionar globalmente e acessar oportunidades remotas com mais segurança.
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Fonte:
State of Data 2024-2025 – Bain & Company + Data Hackers
Acesse o relatório completo (disponível em português) https://www.bain.com/pt-br/insights/state-of-data-2024/