A importância da Ciência de dados no mercado de trabalho
A área da Ciência de dados deixou de ser apenas técnica se tornando uma área estratégica dentro das empresas, pois com o volume crescente de dados aliado ao avanço da Inteligência Artificial (IA) e do Big Data, as empresas vêm transformando a forma que realizam as tomadas de decisões, criam serviços e/ou produtos e de como se relacionam com os clientes.
Essa revolução não se aplica apenas o avanço da tecnologia, ela também está redesenhando carreiras, salários e oportunidades no mercado de trabalho.
A evolução: de dados simples a Deep Learning
Desde planilhas básicas até bancos relacionais, a busca sempre foi transformar a informação em conhecimento, mas nas últimas décadas, três fatores começaram a ser observados:
- Explosão do volume de dados: redes sociais, smartphones, sensores de IoT e transações por meio digitais passaram a gerar petabytes de informações.
- Poder computacional: GPUs (placas de vídeo) passaram a serem utilizadas para treinamento de modelos de IA.
- Avanço do Algoritmos: técnicas de Deep Learning trouxeram resultados mais do que esperados em áreas como visão computacional, linguagem natural e recomendações.
Esses três fatores criaram o cenário perfeito para o avanço da Ciência de dados tornando se parte da economia digital.
Qual o papel estratégico da Ciência de dados?
O verdadeiro impacto está em como transforma os dados em informações úteis que trazem valor, tanto para as empresas quanto para a sociedade. Isso ajuda a tomar decisões mais informadas, tornar processos mais eficientes e criar experiências mais personalizadas.
Entre as aplicações mais comuns estão previsões de mercado e finanças, recomendações personalizadas em ecommerces e streaming, diagnósticos médicos mais precisos, otimização de logística e detecção de fraudes.
Entretanto, para que tudo isso funcione, existem desafios importantes que as organizações precisam enfrentar:
Qualidade dos dados: não basta ter grandes volumes de informações é preciso que elas sejam consistentes e confiáveis. Na Ciência de dados, vale a máxima “garbage in, garbage out”: se a entrada é de baixa qualidade, o resultado também será.
Escassez de mão de obra qualificada: apesar da alta demanda, há carência de profissionais com competências técnicas em Big Data, Machine Learning e Cloud Computing. Essa lacuna faz com que vagas fiquem abertas por meses, mesmo com salários elevados.
Custos de infraestrutura: Processar terabytes ou até petabytes de dados exige arquiteturas robustas em nuvem e grande poder computacional. Para muitas empresas, o investimento em infraestrutura e escalabilidade ainda é um desafio.

Imagem representativa: Dashboard – Fonte: Freepick.com
Esses pontos apenas reforçam que a Ciência de dados não é apenas sobre algoritmos sofisticados: é sobre ter dados de qualidade, profissionais preparados e recursos adequados para transformar informação em resultados reais.
Carreiras e salários em crescimento
Um dos reflexos mais claros dessa revolução é a valorização profissional. De acordo com o State of Data Brasil 2024-2025, a proporção de profissionais que recebem acima de R$ 16 mil por mês saltou de 4,8% em 2019 para 23% em 2024.
Os cargos mais buscados incluem:
- Engenheiro de dados: cria pipelines e prepara dados para análise.
- Cientista de dados: desenvolve modelos de predição e IA.
- Analista de dados: transforma informações em relatórios estratégicos.
- Arquiteto de Nuvem: garante escalabilidade e segurança em ambientes cloud.
A carência de mão de obra é tão grande que concursos públicos no Brasil já registraram vagas de até R$ 26 mil sem candidatos suficientes.
Para quem deseja entrar na área, algumas competências técnicas são fundamentais:
Programação em Python e SQL.
- Conhecimento em plataformas de Big Data (Spark, Hadoop);
- Experiência com Cloud Computing (AWS, Google Cloud, Azure);
- Fundamentos de bancos de dados relacionais e NoSQL;
- Noções de DevOps, pipelines e orquestração de dados.
Além disso, certificações em nuvem se tornaram um diferencial competitivo importante para conquistar melhores oportunidades.
Conclusão
Com quase 6 bilhões de pessoas usando smartphone em 2025, o aumento na geração de dados é enorme. As empresas que não dotarem uma cultura data driven podem perder a competividade em poucos anos. A Ciência de dados é uma área essencial, pois não só mostra a evolução da tecnologia, mas também muda a maneira como trabalhamos e como tomamos decisões no mundo atual.
Se você é um representante de algum negócio e ainda não está aproveitando o potencial da Ciência de dados, converse com um dos nossos especialistas através do e-mail contato@mindtek.com.br ou pelo Whatsapp (21) 99146-6537.
Gostou do conteúdo?
Inscreva-se em nossa newsletter e receba conteúdos semanalmente:
Como a Ciência de dados está revolucionando o mercado de trabalho?
A importância da Ciência de dados no mercado de
5 tendências de ferramentas para profissionais de ciência de dados
5 tendências de ferramentas para profissionais de ciência de
6 habilidades para se tornar cientista de dados
6 habilidades para se tornar cientista de dados
Power BI: boas práticas para análise e visualização de dados
Power BI: boas práticas para análise e visualização de
5 maneiras de aplicar Ciência de Dados em seu negócio
5 maneiras de aplicar Ciência de Dados em seu
Como funciona o Data Catalog nas empresas?
Como funciona o Data Catalog nas empresas? Na