A ciência de dados deixou de ser coisa de filme futurista e virou uma das profissões mais disputadas do mundo. A explosão da inteligência artificial fez a procura por cientistas de dados disparar, colocando a área entre as carreiras mais promissoras. Nada mal para quem gosta de números, curiosidade e um bom desafio!
Se você está pensando em mudar de área ou apenas quer entender por que todo mundo anda falando de ciência de dados, vem com este guia feito pelo iFood News. Vamos passar pelos conceitos essenciais, conhecer as principais ferramentas, explorar caminhos de carreira, falar sobre salários e ainda desenhar um roadmap prático para dar os primeiros passos sem sustos.
Ao final da leitura, você terá uma visão completa desse universo fascinante — e, quem sabe, já estará pronto para dar o start na sua jornada rumo a uma das áreas mais empolgantes da atualidade.
O que é ciência de dados?
A ciência de dados é uma mistura poderosa de estatística, programação, matemática e conhecimento de negócio – os heróis da área de exatas. Sua missão é transformar dados brutos em insights valiosos que ajudam empresas a tomar decisões melhores e mais estratégicas.
Em vez de apenas olhar para planilhas cheias de números, ela traduz tudo isso em conhecimento acionável (ou seja: algo que realmente faz diferença na prática).
Diferentemente da análise de dados tradicional, que costuma responder perguntas sobre o passado (“o que aconteceu?”), a ciência de dados vai além e pergunta: “o que pode acontecer?” e “o que ainda não percebemos?”.
Dessa forma, descobre padrões escondidos, prevê tendências futuras e cria modelos que ajudam a automatizar decisões.
Enquanto o Business Intelligence (BI) olha para o retrovisor e a análise de dados responde perguntas pontuais, a ciência de dados explora o desconhecido — fazendo perguntas que nem sabíamos que deveríamos fazer.
Por que a ciência de dados é tão importante hoje?
Vivemos na era da transformação digital, em que geramos dados até quando piscamos. Todos os dias, empresas produzem volumes gigantescos de informação. Resultado? Surgiu uma enorme necessidade de profissionais capazes de dar sentido a esse caos organizado.
Empresas data-driven, que sabem interpretar seus dados, saem na frente: tomam decisões mais precisas, enxergam oportunidades antes dos concorrentes e evitam erros caros.
A ciência de dados é o motor por trás de coisas que usamos diariamente, como:
- Recomendações da Netflix e da Amazon;
- Carros autônomos;
- Agentes virtuais (como a Cris, do iFood, que ajuda restaurantes);
- Modelos que ajudam a combater pandemias.
Ou seja: ela já faz parte da sua vida, mesmo que você não perceba.
Principais áreas da ciência de dados
Estatística e Matemática
A estatística é a espinha dorsal da ciência de dados. Conceitos como probabilidade, correlação e regressão ajudam a interpretar dados sem cair em armadilhas e conclusões erradas.
Já a matemática (especialmente álgebra linear e cálculo) é o que faz os algoritmos de machine learning funcionarem por dentro. Matrizes, vetores e derivadas deixam de ser vilões da escola e viram ferramentas que ensinam computadores a reconhecer padrões.
Programação
Aqui entra o lado mais “mão na massa”:
- Python é o queridinho da ciência de dados, graças à sua simplicidade e às bibliotecas famosas como pandas, numpy e scikit-learn.
- Linguagem R continua forte em estatística avançada e pesquisa acadêmica.
- SQL é indispensável para buscar e organizar dados em bancos de dados — um verdadeiro passe livre para o mundo das informações.
Sem verdadeiramente entender de programação, o cientista de dados vira apenas uma pessoa curiosa com boas intenções.
Machine Learning e inteligência artificial
Machine Learning permite que computadores aprendam com dados sem precisar ser programados passo a passo. Algoritmos como regressão linear, árvores de decisão e redes neurais transformam números em previsões.
O Deep Learning vai ainda mais longe, resolvendo problemas complexos como:
- Reconhecimento de imagens;
- Tradução automática;
- Sistemas avançados de recomendação.
Na prática, tudo isso é usado para prever vendas, detectar fraudes, apoiar diagnósticos médicos e muito mais.
Visualização de dados
De nada adianta chegar a um insight genial se ninguém entender o que você quer dizer. É aí que entra a visualização de dados – a arte de contar histórias com gráficos, dashboards e infográficos.
Ferramentas como Power BI, Tableau e bibliotecas Python transformam números em imagens claras e impactantes. É o famoso storytelling com dados: criar uma narrativa visual que guie as pessoas até boas decisões.
Dashboards interativos ainda permitem que qualquer pessoa explore dados em tempo real, democratizando a informação dentro das empresas.
Em resumo: a ciência de dados é onde a curiosidade encontra tecnologia, e números ganham voz. É uma área para quem gosta de investigar, aprender sempre e ajudar a construir o futuro.
Carreira em ciência de dados
Os melhores cientistas de dados são os que têm um cérebro lógico e também muito espírito investigativo – tipo um detetive moderno que usa Python em vez de lupa.
É preciso dominar programação, estatística e ferramentas de análise, mas também saber explicar descobertas complexas em linguagem de gente normal (especialmente para o time de negócios). Curiosidade, persistência e pensamento crítico são itens obrigatórios no kit.
Nas hard skills, entram Python ou R, SQL, estatística, machine learning e visualização de dados. Já nas soft skills, valem ouro a comunicação, a resolução de problemas, o trabalho em equipe e aquele olhar desconfiado que pergunta: “esse dado faz mesmo sentido?”.
Salários em ciências de dados no Brasil
A média salarial de uma pessoa que atua como cientista de dados no Brasil, em 2026, varia de R$ 7.000 a R$ 13 mil por mês, de acordo com a plataforma Glassdoor. Esse número é baseado em dados agregados de profissionais que reportaram seus salários na plataforma.
A remuneração de quem está começando parte de R$ 4.000 mensais, mas profissionais com mais de uma década de experiência podem ganhar na faixa de R$ 15 mil a R$ 25 mil mensais, segundo a Glassdoor.
A demanda das empresas atualmente é maior do que a oferta de profissionais, e isso cria oportunidades tanto para recém-formados como para quem quer mudar de carreira. E tem vagas em diferentes setores, como e-commerce, fintechs, saúde e agronegócio
Cargos e especializações
O universo dos dados é cheio de caminhos possíveis:
- Analistas de dados: fazem os relatórios e as análises descritivas;
- Cientistas de dados: criam modelos preditivos e algoritmos de machine learning;
- Engenheiros de dados: constroem a infraestrutura e os pipelines que fazem os dados fluírem;
- Data Analysts: traduzem números em decisões de negócio.
E ainda surgem novas especializações, como:
- MLOps (colocar modelos para rodar no mundo real);
- Data Product Manager (produtos movidos a dados);
- AI Ethics Specialist (garantir que a IA jogue limpo).
Ferramentas essenciais em ciência de dados
Linguagens de Programação
Python é praticamente o “coringa” do mundo dos dados: fácil de aprender, poderosa e cheia de truques na manga.
Com pandas e numpy, você manipula dados como quem organiza uma playlist, e com scikit-learn, algoritmos de machine learning já vêm prontos pra você treinar modelos. Quer brincar de deep learning? TensorFlow e PyTorch entram em ação.
A Linguagem R ainda é o clássico das estatísticas, amado na academia e pesquisa. Com pacotes como ggplot2 para visualizações e dplyr para manipulação de dados, você transforma tabelas em insights com estilo.
E não adianta fugir: SQL continua sendo o idioma universal dos bancos de dados. Dominar PostgreSQL, MySQL ou SQL Server é como saber o alfabeto antes de escrever seu primeiro romance de dados.
Ferramentas de visualização
- Power BI: líder no Brasil, perfeito para quem quer criar dashboards integrados ao ecossistema Microsoft sem perder tempo;
- Tableau: a escolha dos artistas dos dados, com flexibilidade máxima e gráficos atraentes;
- Matplotlib & Seaborn: para os programadores que gostam de controlar cada pixel da visualização e criar gráficos sob medida.
Plataformas Cloud
- AWS SageMaker: um playground completo para desenvolver, treinar e colocar modelos no ar, com escalabilidade automática.
- Google Cloud AI/ML Platform: integração perfeita com TensorFlow e AutoML, democratizando o acesso a modelos avançados sem dor de cabeça.
- Microsoft Azure Machine Learning Studio: interface visual que deixa até quem não é expert em código criar modelos avançados.
Como começar uma carreira em ciência de dados
Entrar no mundo da ciência de dados pode parecer intimidante: números, algoritmos, gráficos e siglas que mais parecem feitiços mágicos.
Mas calma! Com um roteiro certo, você consegue navegar por esse universo sem naufragar – e aqui vai um roadmap para iniciantes:
1 – Comece pelo básico: estatística e matemática
Antes de sair codando como se não houvesse amanhã, entenda os fundamentos. Probabilidade, média, desvio padrão, correlação… nada de pânico: pense nisso como aprender as regras do jogo antes de jogar.
2 – Aprenda a falar a língua dos dados: programação
- Python é o queridinho da galera de dados. Comece com pandas e numpy, que são praticamente seus superpoderes para manipular tabelas e listas gigantes.
- SQL é indispensável: saber consultar bancos de dados é como ter a chave do cofre do tesouro.
- R é opcional, mas um charme extra se você curte estatística pura e visualizações sofisticadas.
3 – Explore machine learning sem medo
Depois que você se sentir confortável com dados e programação, é hora de ensinar o computador a aprender sozinho.
- Comece com algoritmos simples como regressão linear ou árvores de decisão.
- Depois, avance para machine learning mais avançado e, se quiser, se aventure no deep learning com TensorFlow ou PyTorch.
Dica de sobrevivência: não tente aprender tudo de uma vez. Aprenda um algoritmo, teste, erre, acerte e celebre suas pequenas vitórias.
4 – Visualização de dados: transforme números em histórias
Não adianta descobrir insights se ninguém entender. Aprenda a usar:
- Matplotlib e Seaborn (Python) para visualizações customizadas;
- Power BI ou Tableau para dashboards bonitos e interativos que deixam qualquer chefe impressionado;
5 – Pratique, pratique e pratique
Teoria é legal, mas ciência de dados é mão na massa!
- Participe de competições como as do Kaggle;
- Trabalhe em projetos próprios com dados públicos (IPTU da sua cidade, dados climáticos, futebol… o céu é o limite);
- Construa um portfólio online: GitHub, blogs ou LinkedIn. Mostre seus feitos, mesmo que sejam “pequenas vitórias”.
6 – Nunca pare de aprender
A ciência de dados está sempre mudando: novas bibliotecas, algoritmos e ferramentas surgem o tempo todo. Mantenha a curiosidade viva, siga blogs, cursos e comunidades online.
Cursos e certificações
Plataformas pagas (como Data Science Academy, Alura e Coursera) oferecem trilhas estruturadas com certificação. A escolha entre gratuito e pago depende do seu estilo de aprendizado e necessidade de suporte.
Além de aprender os fundamentos – como Python e machine learning –, quem atua nessa área pode também se preparar para obter certificações valorizadas no mercado, como:
Dicas para fazer um portfólio
Nada impressiona mais um recrutador do que um portfólio cheio de projetos reais. Comece pequeno: analise datasets públicos do IBGE ou do Kaggle. Depois, evolua para projetos intermediários, como:
- Previsão de vendas;
- Análise de sentimento em redes sociais;
- Sistemas de recomendação.
Sempre documente seu raciocínio e explique suas escolhas técnicas. Use GitHub para versionar o código e LinkedIn para compartilhar insights. Se escrever artigos explicando seus projetos, melhor ainda: demonstra que você não só entende os dados, mas sabe contar histórias com eles.
Aplicações práticas da ciência de dados
Setores com maior demanda
- E-commerce e delivery: o iFood, por exemplo, usa dados para otimizar rotas, prever demanda e sugerir restaurantes personalizados.
- Financeiro: bancos usam machine learning para detectar fraudes, analisar risco de crédito e até operar trading automatizado.
- Saúde: diagnósticos assistidos por IA, descoberta de medicamentos e análise epidemiológica; durante a pandemia, modelos de previsão salvaram vidas.
E tem mais exemplos que você conhece:
- Netflix e Spotify recomendam filmes e músicas com base no seu comportamento;
- Previsão de demanda ajuda varejistas a reduzir custos e nunca deixar faltar produto nas prateleiras;
- Análise de sentimento em redes sociais permite que marcas detectem crises em tempo real e respondam antes que virem escândalos.
Desafios e tendências
Falando em desafios, a qualidade dos dados continua sendo o maior deles. Dados incompletos, inconsistentes ou enviesados podem levar a conclusões errôneas. A máxima “garbage in, garbage out” nunca foi tão relevante.
A Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD) criou novos desafios de compliance. Cientistas de dados precisam balancear análises úteis com privacidade dos usuários, implementando técnicas como anonimização e privacy by design.
A interpretabilidade de modelos complexos (como deep learning) é outro desafio. Explicar como um algoritmo chegou a uma decisão é crucial em áreas como saúde e finanças.
Já no campo das tendências, temos:
- A IA generativa, popularizada pelo ChatGPT, está transformando a ciência de dados: ferramentas como GitHub Copilot aceleram desenvolvimento de código, enquanto LLMs auxiliam na interpretação de resultados;
- AutoML democratiza o machine learning, permitindo que profissionais sem background técnico profundo criem modelos eficazes (plataformas no-code/low-code ganham tração no mercado);
- DataOps e MLOps emergem como práticas essenciais, aplicando princípios DevOps ao gerenciamento de dados e modelos, garantindo qualidade, reprodutibilidade e deploy confiável.
A ciência de dados traz uma das maiores oportunidades profissionais do momento. Combinando crescimento acelerado da demanda, salários atrativos e impacto social significativo, a área atrai profissionais de diversos backgrounds.
Lembre-se: a ciência de dados não se limita à tecnologia: envolve também saber resolver problemas reais que impactam negócios e sociedade. Para saber mais sobre esse e outros temas ligados à tecnologia, não deixe de ler a seção de Tecnologia do iFood News!
