Descobre o que é a Ciência de Dados, as funções de um cientista de dados e como podes entrar nesta área

A Ciência de Dados é uma área multidisciplinar que combina estatística, programação e conhecimento de negócio para recolher, tratar e analisar dados e transformá-los em informação útil para a tomada de decisão.

Na prática, permite identificar padrões, explicar comportamentos, fazer previsões e apoiar decisões em áreas tão distintas como marketing, finanças, saúde, indústria ou tecnologia.

Em Portugal, a adoção de tecnologias associadas à análise avançada de dados tem vindo a crescer. Em 2025, 11,5% das empresas portuguesas já utilizavam tecnologias de inteligência artificial (IA), mais 2,9 pontos percentuais do que no ano anterior, segundo o Instituto Nacional de Estatística (INE).

A nível global, o Fórum Económico Mundial projeta que os especialistas em Big Data, IA e Machine Learning (ML) estejam entre as profissões com maior crescimento percentual até 2030, acompanhando a transformação digital das organizações.

A nível global, o cenário é ainda mais expressivo: o Fórum Económico Mundial projeta que os especialistas em Big Data, IA e Machine Learning (ML) se encontrarão entre as profissões com crescimento percentual mais acentuado até 2030, impulsionadas pela transformação digital das organizações.

Neste artigo, vais descobrir o que é a Ciência de Dados, o que faz um cientista de dados, como é o seu dia a dia profissional, que competências e ferramentas são necessárias para trabalhares nesta área, como é que a Ciência de Dados é aplicada ao marketing e que caminho podes seguir para exerceres funções no setor em Portugal.

O que é a Ciência de Dados?

A Ciência de Dados é uma área multidisciplinar que utiliza métodos estatísticos, programação, algoritmos e conhecimento de negócio para extrair informação e conhecimento de dados estruturados e não estruturados.

Na prática, procura transformar grandes volumes de dados em respostas para problemas concretos, desde compreender o que aconteceu até identificar padrões e desenvolver modelos capazes de apoiar previsões e decisões.

De acordo com a definição adotada pelo U.S. Census Bureau e citada pela Harvard School of Engineering and Applied Sciences, a Ciência de Dados é uma área científica multidisciplinar que recorre a métodos científicos, processos e sistemas para extrair conhecimento e valor a partir de dados estruturados e não estruturados

Na prática, a disciplina assenta em três pilares que se complementam:

1. Estatística e Matemática: permitem identificar padrões, testar hipóteses e quantificar a incerteza.
2. Ciência da Computação: permite programar, automatizar processos, tratar grandes volumes de informação e desenvolver modelos de Machine Learning.
3. Conhecimento de negócio ou de domínio: permite interpretar os resultados no contexto em que serão utilizados e transformá-los em decisões relevantes.

Nenhum destes pilares funciona isoladamente: um modelo estatisticamente correto que não responde a uma pergunta de negócio concreta tem pouco valor prático, sendo que é precisamente esta interseção entre tecnologia, análise e estratégia que distingue a Ciência de Dados de disciplinas mais restritas, como a estatística pura ou a programação.

A Ciência de Dados ganhou relevância devido ao crescimento exponencial do volume de informação disponível nas últimas duas décadas. O crescimento do volume e da diversidade dos dados disponíveis tem aumentado a necessidade de métodos capazes de os organizar, analisar e transformar em conhecimento útil. É neste contexto que a Ciência de Dados ganhou importância nas organizações.

Este volume só se transforma em conhecimento útil através de processos consistentes de recolha, gestão e análise de dados.

Para que serve a Ciência de Dados?

A Ciência de Dados serve para transformar dados brutos em decisões fundamentadas. Este processo pode ser resumido em quatro etapas consecutivas:

1. Dados: correspondem a registos ou observações em bruto, ainda sem tratamento ou contextualização, como números, textos, cliques ou transações.
2. Análise: consiste no processo de organização, limpeza e exploração de dados para identificar padrões e relações.
3. Insights: trata-se da interpretação acionável desses padrões, ou seja, de compreender o significado por detrás dos números.
4. Decisão: é a aplicação prática dos insights à resolução de um problema concreto de negócio.

No marketing, esta cadeia aplica-se, por exemplo, às segmentação de clientes, previsão de comportamento, análise de campanhas e otimização do retorno sobre o investimento (ROI).

A Pós-Graduação Online em Data Science Applied to Marketing do IPAM aborda precisamente estas aplicações, com conteúdos dedicados a Customer Analytics, Marketing Research, Digital Marketing Analytics e Machine Learning & Forecast, capacitando-te, enquanto profissional, a transformar dados de marketing em decisões estratégicas.

Qual é um exemplo de Ciência de Dados na prática?

Uma empresa de comércio eletrónico pode utilizar Ciência de Dados para prever quais os clientes com maior probabilidade de deixar de comprar.

Primeiro, reúne dados como frequência de compra, valor das encomendas, tempo desde a última compra e interações com campanhas. Depois, trata e analisa esses dados para identificar padrões associados ao abandono.

Com base nesses padrões, pode ser desenvolvido um modelo que estime a probabilidade de cada cliente deixar de comprar. A empresa pode então utilizar essa informação para definir ações de retenção dirigidas aos clientes com maior risco.

Neste exemplo, os dados não servem apenas para descrever o comportamento passado: são utilizados para estimar um comportamento futuro e apoiar uma decisão concreta.

O que faz um cientista de dados?

Um cientista de dados é o profissional que utiliza estatística, programação e técnicas de análise de dados para identificar padrões, desenvolver modelos e apoiar a tomada de decisão. O seu trabalho combina programação, estatística e comunicação, dividindo-se habitualmente em quatro grandes responsabilidades:

1. Recolha e preparação de dados: reúne informação de diferentes fontes (bases de dados, API, ficheiros, etc.) e prepara-a para análise através da limpeza e do tratamento de valores em falta ou inconsistentes.
2. Análise exploratória e modelação: aplica métodos estatísticos e algoritmos de ML para identificar padrões, testar hipóteses e construir modelos preditivos.
3. Avaliação e validação: testa o desempenho dos modelos e garante que as conclusões são fiáveis antes de serem aplicadas.
4. Comunicação de resultados: traduz resultados técnicos em recomendações claras através de visualizações, relatórios e apresentações destinados a equipas não técnicas.

Como é o dia a dia de um cientista de dados?

O quotidiano de um cientista de dados varia consoante a organização e o projeto em que está inserido, embora costume seguir uma rotina com etapas bem definidas, nomeadamente:

• Reuniões com equipas de marketing ou de negócio para clarificar um problema e definir os objetivos da análise.
• Exploração e limpeza de dados (uma das fases que mais tempo consome no trabalho diário).
• Análise estatística ou desenvolvimento de modelos preditivos, consoante a complexidade do problema.
• Documentação, visualização e comunicação dos resultados às partes interessadas.

A distribuição destas tarefas varia significativamente consoante a função e a maturidade da equipa de dados. Em algumas organizações, o cientista de dados dedica mais tempo à preparação e exploração dos dados; noutras, trabalha sobretudo na experimentação, modelação, implementação de modelos ou comunicação de resultados.

Por isso, o quotidiano de um cientista de dados não se resume à criação de algoritmos: uma parte importante do trabalho consiste em compreender o problema, garantir a qualidade dos dados e avaliar se os resultados obtidos são úteis para a organização.

Que perfis pode ter um cientista de dados?

Embora não exista uma classificação universal dos perfis de cientista de dados, as funções podem ter diferentes graus de especialização. Em termos gerais, é possível encontrar profissionais com maior orientação analítica, técnica ou de negócio.

1. Analítico: foca-se em estatística, na exploração de dados e na formulação de hipóteses.
2. Técnico: está orientado para as modelação, programação e engenharia de dados.
3. Empresarial: especializa-se na interpretação de resultados e na comunicação com equipas não técnicas.

Esta diversidade de perfis explica também por que razão é que as equipas de dados mais eficazes incluem profissionais que se complementam, em vez de dependerem de um único perfil generalista.

Qual é a diferença entre um cientista e um analista de dados?

A grande diferença está no tipo de questão a que cada profissional responde:

Cientista de dados

• Principal objetivo: explorar problemas complexos através de dados e, frequentemente, desenvolver modelos estatísticos ou preditivos.
• Ferramentas que mais utiliza: Python, R e bibliotecas de ML.
• Tipos de dados analisados: estruturados e não estruturados.
• Resultados mais comuns apresentados: modelos preditivos e algoritmos.
• Em suma: tende a trabalhar com problemas analíticos mais complexos e com modelação estatística ou Machine Learning.

Analista de dados

• Principal objetivo: analisar dados para compreender o desempenho, identificar tendências e apoiar decisões.
• Ferramentas que mais utiliza: SQL, Excel, Power BI e Tableau.
• Tipos de dados analisados: sobretudo estruturados.
• Resultados mais comuns apresentados: relatórios e dashboards.
• Em suma: tende a transformar dados em métricas, análises, relatórios e insights que apoiam decisões.

Estas fronteiras não são rígidas. As responsabilidades de um Data Scientist e de um Data Analyst podem sobrepor-se e variam consoante a dimensão, a estrutura e a maturidade analítica de cada organização.

A análise de dados e a Ciência de Dados têm uma forte sobreposição, mas não são necessariamente utilizadas da mesma forma em todas as organizações. Em termos gerais, a análise de dados tende a concentrar-se na exploração e interpretação dos dados, enquanto a Ciência de Dados pode abranger também programação, experimentação, Machine Learning e desenvolvimento de modelos.

Quais são as diferenças entre Ciência de Dados, Business Intelligence e Inteligência Artificial?

A Ciência de Dados, o Business Intelligence (BI) e a IA são conceitos relacionados (embora distintos) que se complementam no seio do ecossistema de dados de uma organização:

• Ciência de Dados: combina estatística, programação e conhecimento de domínio para explorar dados, testar hipóteses, identificar padrões e desenvolver modelos analíticos ou preditivos.
• Business Intelligence: organiza e apresenta dados relevantes para acompanhar o desempenho de uma organização e apoiar decisões, recorrendo frequentemente a indicadores, relatórios e dashboards.
• Inteligência Artificial: engloba tecnologias capazes de executar tarefas associadas à inteligência humana, como reconhecer padrões, compreender linguagem, gerar conteúdos ou apoiar decisões.

A American University (Kogod School of Business) resume bem esta relação: a Ciência de Dados e a análise de negócio são disciplinas académicas e percursos de carreira, enquanto a IA é, sobretudo, uma tecnologia que está a transformar a forma como ambas são praticadas.

Estas três áreas trabalham cada vez mais de forma integrada nas organizações. A Pós-Graduação em AI & Data Intelligence (Lisboa e Porto), foi desenvolvida pelo IPAM precisamente para o profissional que pretende dominar esta interseção entre dados e IA aplicada aos negócios.

Para perceberes melhor as diferentes categorias de IA aplicadas às empresas, podes também consultar o artigo sobre os tipos, funcionalidades e perspetivas futuras da IA.

De que competências necessita um cientista de dados?

Um cientista de dados precisa de desenvolver competências complementares:

Competências técnicas

• Programação em Python ou R.
• SQL para consulta e manipulação de bases de dados.
• Estatística aplicada.
• ML.
• Visualização de dados.
• Tratamento e limpeza de dados.

Competências analíticas

• Pensamento crítico.
• Formulação de hipóteses.
• Interpretação de resultados.
• Desenho de experiências e testes controlados.
• Avaliação de modelos.

Competências empresariais

• Compreensão dos objetivos da organização.
• Definição de métricas relevantes para cada problema.
• Tradução de resultados técnicos em recomendações concretas.
• Comunicação de insights a públicos não técnicos.

Competências de comunicação

• Visualização de dados: apresentar informação complexa de forma clara.
• Data storytelling: construir uma narrativa baseada nos resultados da análise.
• Comunicação com equipas não técnicas: explicar conclusões, limitações e recomendações sem depender de linguagem excessivamente técnica.
• Colaboração interdisciplinar: trabalhar com profissionais de negócio, tecnologia, marketing ou outras áreas.

Ética e responsabilidade no uso dos dados

Trabalhar em Ciência de Dados implica também compreender os riscos associados à utilização de informação. Um profissional deve avaliar a qualidade e a representatividade dos dados, identificar possíveis enviesamentos e respeitar requisitos de privacidade, segurança e proteção de dados.

Esta preocupação torna-se especialmente importante quando os modelos são utilizados para apoiar decisões que afetam pessoas, como concessão de crédito, recrutamento, saúde, seguros ou personalização de serviços.

Que linguagens e ferramentas são utilizadas em Ciência de Dados?

Na sua generalidade, as ferramentas de Ciência de Dados organizam-se por finalidade, da programação à visualização final dos resultados:

• Programação: Python, R.
• Dados: SQL.
• Análise: pandas, NumPy e bibliotecas equivalentes.
• ML: scikit-learn e outras bibliotecas especializadas.
• Visualização: Power BI, Tableau e bibliotecas gráficas.
• Marketing Analytics: plataformas de web analytics, CRM, ferramentas de publicidade e outras fontes de dados de marketing, como o Google Analytics.
• Enterprise Analytics: SAS e plataformas equivalentes.

O peso do Python no mercado tem vindo a crescer de forma consistente: segundo o «Stack Overflow Developer Survey» de 2025, esta foi a linguagem com o maior salto de utilização entre programadores no último ano, refletindo o seu papel central em Ciência de Dados e IA, enquanto o SQL continua a ser praticamente inegociável para quem trabalha com dados.

Um cientista de dados não precisa de dominar todas estas ferramentas. A escolha depende do problema, da infraestrutura tecnológica da organização e da função desempenhada. Python, SQL e ferramentas de visualização constituem, contudo, uma combinação frequente em muitas equipas de dados.

De que forma é que a Ciência de Dados é utilizada no marketing?

No marketing, a Ciência de Dados aplica-se sobretudo às compreensão e previsão do comportamento do consumidor, tornando as decisões de comunicação e de investimento mais eficientes:

• Customer Analytics: trata de compreender o comportamento e as preferências dos clientes ao longo da sua jornada.
• Segmentação: identifica grupos de consumidores com necessidades e comportamentos distintos.
• Churn: prevê a probabilidade de abandono de um cliente antes que tal aconteça.
• Propensão: estima a probabilidade de um consumidor executar uma determinada ação (como uma compra).
• Attribution: refere-se ao contributo de cada canal de marketing para uma conversão.
• Forecasting: prevê a procura ou as vendas futuras com base em dados históricos.
• Performance: otimiza continuamente as campanhas com base em resultados mensuráveis, frequentemente validados através de testes A/B.
• Sentiment analysis: analisa as perceções e opiniões dos consumidores expressas em texto, nas redes sociais ou noutros canais.

O impacto financeiro destas aplicações está bem documentado: segundo a consultora McKinsey & Company, a personalização orientada por dados pode reduzir os custos de aquisição de clientes até 50%, aumentar as receitas entre 5% e 15% e melhorar o ROI em marketing entre 10% e 30%.

Estas aplicações apoiam-se frequentemente em plataformas que centralizam os dados do cliente, como uma Customer Data Platform (CDP), articulando-se de perto com a estratégia de IA no marketing.

Para saberes mais sobre a aplicação específica da Ciência de Dados ao marketing digital, também podes consultar o artigo sobre o que é a Data Science nesse preciso contexto.

Guia passo a passo para te tornares cientista de dados

Não existe um único percurso para trabalhar como cientista de dados, mas a entrada na área exige normalmente uma combinação de fundamentos estatísticos, programação, análise de dados e experiência prática. Eis um guia possível repartido em 10 etapas:

1. Aprende fundamentos de estatística: desenvolve conhecimentos sobre probabilidade, distribuições, testes de hipóteses e regressão.
2. Aprende Python ou R: utiliza uma linguagem adequada à manipulação, análise e modelação de dados.
3. Aprende SQL: desenvolve capacidade para consultar e transformar dados armazenados em bases de dados.
4. Trabalha com preparação de dados: pratica limpeza, transformação e validação de conjuntos de dados.
5. Aprende visualização de dados: transforma resultados analíticos em gráficos e representações compreensíveis.
6. Estuda Machine Learning: começa por modelos supervisionados e não supervisionados e aprende a avaliar o respetivo desempenho.
7. Desenvolve projetos concretos: aplica conhecimentos a problemas e conjuntos de dados reais.
8. Cria um portefólio: documenta projetos, métodos, decisões e resultados.
9. Aprende a comunicar insights: explica conclusões técnicas de forma compreensível para públicos não técnicos.
10. Escolhe uma área de especialização: aprofunda conhecimentos num domínio como marketing, finanças, saúde ou indústria.

Não tens de seguir este guia rígida e sequencialmente: muitos profissionais avançam em paralelo para diferentes etapas, sobretudo quando já têm uma base sólida noutras áreas, como gestão, marketing ou engenharia.

O mais importante é a prática consistente com dados concretos e o desenvolvimento de projetos que demonstrem essa competência a potenciais empregadores. Consulta o artigo sobre como ganhar experiência profissional antes do primeiro emprego para complementares esta sequência.

Como é que a inteligência artificial está a mudar a Ciência de Dados?

A IA está a automatizar algumas tarefas de Ciência de Dados, mas não elimina a necessidade de cientistas de dados. Ferramentas de IA generativa e AutoML podem acelerar programação, preparação de dados e experimentação, enquanto a definição dos problemas, a validação dos resultados e a interpretação no contexto de negócio continuam a exigir supervisão especializada.

• Automação de tarefas repetitivas: as ferramentas assistidas por IA aceleram a escrita de código e a limpeza de dados, libertando tempo para tarefas mais estratégicas.
• Democratização do ML: As soluções de AutoML automatizam partes do processo de desenvolvimento de modelos, como a seleção de algoritmos, o ajuste de parâmetros ou a comparação de desempenho, tornando algumas tarefas de Machine Learning mais acessíveis.
• Emergência de novas funções: o AI Engineer tornou-se uma das profissões de maior crescimento no mercado tecnológico global, segundo dados do LinkedIn citados pela CBS News.
• Novas competências requeridas: em algumas funções, sobretudo nas que cruzam Ciência de Dados e IA, ganham relevância competências relacionadas com grandes modelos de linguagem (LLM), sistemas de retrieval-augmented generation (RAG) e práticas de MLOps para implementar, monitorizar e manter modelos em produção.

Segundo a McKinsey, 71% das organizações já utilizam regularmente IA generativa em pelo menos uma área de negócio, um valor que tem vindo a crescer anualmente.

Esta transformação tecnológica atravessa também outras áreas emergentes do ecossistema digital, como as MarTech ou tecnologias descentralizadas, reforçando a importância de os profissionais desta área acompanharem de perto a evolução do setor.

A inteligência artificial vai substituir os cientistas de dados?

A inteligência artificial pode automatizar algumas tarefas realizadas por cientistas de dados, mas não elimina a necessidade destes profissionais.

Ferramentas de IA generativa e AutoML já conseguem apoiar a escrita de código, a exploração de dados e determinadas etapas da construção de modelos. No entanto, continuam a ser necessárias competências humanas para definir corretamente o problema, avaliar a qualidade dos dados, selecionar metodologias adequadas, identificar enviesamentos, validar os resultados e interpretar as conclusões no contexto da organização.

A evolução da IA tende, por isso, a alterar as competências exigidas aos cientistas de dados e a automatizar partes do seu trabalho, em vez de simplesmente substituir a profissão.

Quais são as saídas profissionais em Ciência de Dados e Data Analytics?

A Ciência de Dados abre caminho a um conjunto diversificado de saídas profissionais, com diferentes graus de especialização técnica e de proximidade ao negócio. Eis alguns exemplos:

• Cientista de Dados (Data Scientist): desenvolve modelos preditivos e algoritmos de ML para apoiar decisões estratégicas.
• Analista de Dados (Data Analyst): interpreta dados históricos, elabora relatórios e constrói dashboards de apoio à decisão.
• Analista/Consultor de Business Intelligence: estrutura sistemas de relatórios e indicadores de desempenho para toda a organização.
• Analista de Marketing (Marketing Analyst): analisa o desempenho de campanhas e o comportamento do consumidor para otimizar decisões de marketing.
• Analista de Comportamento do Cliente (Customer Insights Analyst): foca-se na compreensão profunda do cliente, das suas necessidades e do seu comportamento.
• Analista de Dados de Marketing (Marketing Data Analyst): cruza competências de análise de dados com conhecimento especializado em marketing.
• Machine Learning Engineer: desenvolve e implementa sistemas que utilizam modelos de Machine Learning em ambientes de produção.
• Data Engineer: constrói e mantém infraestruturas e pipelines que permitem recolher, transformar e disponibilizar dados.
• Analytics Engineer: organiza e transforma dados para facilitar a sua utilização por equipas de análise e negócio.
• Decision Scientist: aplica métodos quantitativos, experimentação e análise para apoiar decisões de negócio.

As remunerações variam significativamente consoante a experiência, a função, o setor, a localização e a organização. Plataformas de emprego e remuneração, como o Glassdoor, disponibilizam estimativas para funções como Data Scientist e Data Analyst em Portugal, mas estes valores devem ser interpretados como referências de mercado e não como remunerações garantidas.

Que formação é necessária para trabalhar em Ciência de Dados?

Não existe uma única formação académica obrigatória para trabalhar em Ciência de Dados. Os profissionais da área podem ter percursos em Informática, Matemática, Estatística, Engenharia, Economia, Gestão ou outras áreas quantitativas.

Mais importante do que a designação da formação de origem é desenvolver competências em estatística, programação, bases de dados, análise de dados e resolução de problemas.

Para quem já trabalha noutra área, uma pós-graduação, especialização ou formação técnica pode ajudar a adquirir estas competências e a aplicá-las ao respetivo contexto profissional. Projetos práticos e um portefólio também podem ser importantes para demonstrar experiência na utilização de dados.

Como se estuda Ciência de Dados aplicada ao marketing?

Se desejas seguir esta carreira ou aprofundar competências preexistentes, o IPAM oferece programas de formação de executivos concebidos para diferentes pontos de partida, tais como:

• A Pós-Graduação Online em Marketing and Business Technologies, que aborda o impacto das tecnologias digitais (incluindo IA, análise de dados e automação) nos modelos de negócio e no marketing.
• A Pós-Graduação em Inteligência Artificial nos Negócios (Lisboa e Porto), que te capacita a aplicar IA à gestão, à estratégia e ao processo de tomada de decisão organizacional.
• A Pós-Graduação em Inteligência Artificial no Marketing (Lisboa e Porto), que te forma para liderares a inovação em marketing com recurso a IA e análise de dados.
• A Pós-Graduação em Web3, Blockchain e Inteligência Artificial (Lisboa e Porto), que te capacita a explorar tecnologias emergentes que, tal como a Ciência de Dados, dependem das gestão e análise de grandes volumes de informação.
• A Especialização Online em IA para Negócios, uma formação mais curta, dirigida ao profissional que procura uma introdução prática à aplicação da IA em contexto empresarial.

Podes explorar a oferta completa de formações do IPAM nas áreas de Marketing e Negócios, disponíveis em Lisboa, no Porto e online.

Ciência de Dados: transformar informação em decisões

A Ciência de Dados permite transformar grandes volumes de dados em conhecimento que pode apoiar decisões, previsões e resolução de problemas. Para isso, combina estatística, programação e conhecimento do contexto em que os dados são utilizados.

O cientista de dados desempenha um papel central neste processo, desde a preparação e exploração da informação até à construção e validação de modelos e à comunicação dos resultados.

Com a evolução da inteligência artificial e da automação, algumas tarefas estão a tornar-se mais rápidas, mas competências como pensamento crítico, conhecimento de negócio, validação dos resultados e utilização responsável dos dados continuam a ser fundamentais.

No marketing, estas capacidades permitem compreender melhor os consumidores, identificar padrões de comportamento, avaliar campanhas e apoiar decisões baseadas em evidência.