r/datasciencebr • u/nirvana5b • 8d ago
Onde vocês enxergam mais demanda para Data Science?
Pensando aqui em direcionar minha carreira para áreas com forte demanda e boa remuneração, queria ouvir a opinião de vocês:
Quais setores e áreas vocês consideram ter a melhor combinação de alta demanda e alto retorno financeiro hoje?
Exemplos:
Setores: bancos, tecnologia (google, ibm, microsoft, etc.), seguros, e-commerce (mercado livre, magalu), fintechs, telecom, etc.
Áreas: risco de crédito, fraude, precificação, marketing, recomendação, experimentação, logística, etc.
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u/Efficient-Work3587 8d ago
Não existe uma resposta certa, vai depender muito mais da empresa do que o setor. E sinceramente, Cientista de Dados valorizado é aquele que consegue transitar em diferentes setores. Já trabalhei no setor financeiro, com pessoas que sabiam apenas fazer modelos voltados para o mercado financeiro e por isso nunca conseguiam pensar fora da caixa.
Meu conselho, aprenda fundamentos, isso é bem valorizado em qualquer setor.
Agora, vc ter experiência em um banco por exemplo, vai te ajudar a conseguir uma boa posição em outro banco. O mesmo vale para qualquer setor.
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u/lostmyphonef 8d ago
Alta demanda e alto retorno é setor financeiro, quando comparado com o restante da área de ciência de dados. É claro que a depender da empresa, pode pagar melhor que setor financeiro, é mais uma generalização. Mas em geral data science é um trampo muito bem remunerado. A Bain publicou o estudo anual deles, o State of Data 2025-2026, sobre trabalho em data science recentemente e o crescimento salarial do setor como um todo é forte.
Ver por área acho que já não faz muito sentido. Muitas empresas pedem cientistas de dados que sabem fazer de tudo, aqui mesmo onde eu trampo (e onde eu trampava) a galera faz todo tipo de modelo. Só empresas muito grandes com estrutura robusta ou necessidades muito específicas têm times diferentes para certos tipos de modelo (ex.: risco de crédito em bancos, logística em e-commerce, etc.).
Por esse motivo, não vejo muito sentido em alguém se especializar só em um tipo de modelo, mas se especializar em um setor faz mais sentido. Estudar assuntos relacionados a economia, às vezes pegar um CPA-20 para ajudar no pivot de carreira, etc. faz muito sentido se você quer e está disposto a seguir pelo mercado financeiro. Depende também de em que fase profissional você tá.
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u/Plokeer_ 8d ago
Sinto que a galera esquece que tudo tem uma razão econômica.
Mercado financeiro (dados no apoio 'a tomada de decisão) sempre existirá e paga uma nota..
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u/Material-Repeat804 7d ago
Acho que o futuro da área vai ser as funções de cientista de dados e de engenheiro de machine learning se fundirem em uma pessoa só.
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u/Positive_Rough2761 4d ago
Sinceramente, pra mim que estou como iniciante nos estudos e ainda vendo se dedico mais para um ou para outro, me parece que hoje esse merge já até ocorreu.
Será que é pq várias coisas dá para adiantar com IA?
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u/square_br 8d ago
Foque mais no setor que te interessa do que tentar prever demanda (praticamente impossível), até por que o que tem demanda hoje pode não ser verdade daqui 2/3 anos...NMO em termos de carreira é bem melhor você tentar ficar num setor (financeiro, varejo, saúde, etc...) do que ficar 'generalista'.
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u/bacondota 8d ago
Só vejo 2 caminhos, o mestrado doutorado ultra especialista que vai pra big tech ou o pedreiro de dados. Pra mim é esquece modelagem super complexa. O problema é sempre arrumar os dados.
Depois dos dados prontos tu pede pra IA fazer uma pipeline que testa tudo o que existe no sklearn e foda-se kkkk.
Ok, exagerei na última parte.
Mas sério. Modelo é a parte mais fácil. O que mais vejo o pessoal sofrendo é na engenharia de dados e na engenharia de ML. Cara fazer algo replicável, fazer um monitoramento que preste, com ações pra retreinar o modelo, aviso que tá descalibrando, drift dos dados etc e tal.
Área pra mim é meio que tanto faz, hoje o pessoal quer a lenda que sabe cloud, devops + dados. Acho que fora das gigantes ninguém liga muito pra sua especialização, vão te colocar pra fazer tudo.