CBO 211220
CBO 2112-20 — Cientista de dados
Descrição oficial, funções, competências, salários e mercado de trabalho para Cientista de dados (CBO 211220) em 2026 — dados da Tabela CBO/MTE e CAGED.
CBO 2112-20
Conhecimento (7/8) i
Habilidade (7/8) i
Atitude (7/8) i
Ocupação (7/8) i
Fonte: Tabela CBO — Ministério do Trabalho e Emprego • Portal Salário
💰 Salário de Cientista de dados no Brasil
Dados do CAGED • Últimos 12 meses • Regime CLT • Brasil
Piso salarial i
R$ 3.323,10
Média salarial i
R$ 10.233,15
Mediana i
R$ 8.928,00
Teto salarial i
R$ 20.966,21
Jornada média
42h
semanais
Profissionais
2.241
na base CLT
Escolaridade mais comum
Superior Completo
Curso recomendado
Não especificado
🏆 Melhor salário por estado
SP
R$ 12.049,04 média
📥 Estado que mais contrata
SP
669 admissões
🏙️ Melhor salário por cidade
Barueri/SP
R$ 14.131,43 média
🏢 Setor que mais contrata
Desenvolvedoras de Software
204 profissionais
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🏢 Salário por Porte da Empresa
Cientista de dados • Brasil • Regime CLT
🔒 Os valores reais são exclusivos para assinantes. Ver planos de acesso →
| Porte da Empresa i | Q1 (25%) i | Sal. Médio i | Q3 (75%) i |
|---|---|---|---|
| Micro (até 9 func.) | R$ 0,00 | R$ 0,00 | R$ 0,00 |
| Pequena (10-49 func.) | R$ 0,00 | R$ 0,00 | R$ 0,00 |
| Média (50-249 func.) | R$ 0,00 | R$ 0,00 | R$ 0,00 |
| Grande (250+ func.) | R$ 0,00 | R$ 0,00 | R$ 0,00 |
| Fonte: Portal Salário / CAGED • Últimos 12 meses • Regime CLT • Brasil | |||
📋 O Que Faz um Cientista de dados
O Cientista de dados realiza gerenciamento e análise de dados, utilizando conhecimentos de matemática, estatística e computação, para prestar apoio à tomada de decisão e à resolução de problemas complexos de uma organização. Estabelece parâmetros para coleta de dados, dimensionando o universo da pesquisa e definindo o plano amostral. Elabora sistema de armazenagem de dados de diferentes fontes e formatos. Realiza manutenção de bancos, podendo fazer padronização de enorme massa de dados. Efetua processamento de dados, executando processos de mineração e de modelagem de dados. Faz análise para encontrar soluções essenciais e converter dados em estratégias de ação. Realiza apresentações dos resultados. Presta consultorias. Mantém-se atualizado em sua área de atuação. Cumpre legislação, normas técnicas, normas de qualidade e normas regulamentadoras de saúde e segurança no trabalho e de preservação ambiental.
Funções detalhadas — CBO 2112-20
Realiza planejamento de suas atividades, estudando o cenário da organização – empresa, órgão do governo, universidade, instituto de pesquisa ou outra instituição pública ou privada – em que atua. Identifica os tipos de estudos demandados. Lista recursos - equipamentos e ferramentas computacionais, suprimentos, e equipe de apoio técnico – necessários para seus estudos. Elabora cronograma de atividades.Recebe solicitação de estudo e participa de oficinas de definição do escopo da demanda e visualização da solução. Identifica público-alvo. Prepara projeto de pesquisa.
Providencia a coleta ou a aquisição de dados. Dimensiona o universo da pesquisa e define o plano amostral, estabelecendo o tamanho e calculando a precisão da amostra. Elabora sistema de entrada de dados de fontes e formatos variados. Monitora a recepção de dados – de pesquisa de campo, de rotinas automatizadas de extração de banco de dados, ou de coleta de fontes secundárias de pesquisa – e faz processo de crítica para conferir validade e consistência do conjunto recebido.
Atua no armazenamento dos dados em bancos. Realiza limpeza (processo de padronização dos dados de acordo com um formato predeterminado, corrigindo erros e removendo dados atípicos) e preparação de enorme massa de dados brutos, usando “software” estatístico. Define a arquitetura de dados, descrevendo o plano para sua utilização e a maneira como eles irão fluir pelos sistemas de armazenamento.
Executa exploração preliminar de dados, usando estatísticas descritivas e ferramentas de visualização de dados. Pode identificar padrões interessantes, para posterior estudo.
Realiza processamento de dados. Executa processo de mineração (extração) em grandes conjuntos de dados estruturados e não estruturados. Faz modelagem de dados, aplicando técnicas de aprendizado de máquina (“machine learning”) - como associação, classificação e agrupamento (“clustering”) – em um conjunto de dados para teste inicial. Estuda o modelo em relação aos dados de teste, para avaliar a precisão dos resultados. Pode ajustar o modelo de dados para melhorar os resultados. Pode comparar modelos usando métricas de desempenho estatístico, como funções de perda ou proporção de variância explicada.
Efetua análise para encontrar soluções essenciais (“insights”) e converter dados em estratégias de ação. Faz análise diagnóstica, utilizando mineração de dados e técnicas estatísticas – como correlação - para entender causa de fato ou acontecimento. Faz análise preditiva, verificando tendências de séries históricas para fazer previsões – usando aprendizado de máquina e modelagem preditiva - sobre padrões de dados que podem ocorrer no futuro. Faz análise prescritiva, analisando – com uso de gráficos, simulações, ou outras ferramentas - as potenciais implicações de diferentes escolhas diante de uma situação que provavelmente ocorrerá, para recomendar o melhor plano de ação.
Utiliza técnicas de comunicação para realizar apresentações orais e escritas dos resultados da modelagem matemática e da análise de dados, para diretoria, gerência e demais usuários finais. Prepara gráficos, diagramas, tabelas e outras formas de visualização para expor tendências e previsões. Faz sumarização de dados para facilitar o entendimento dos resultados. Apresenta as implicações de estratégias de ação apontadas pelo estudo, para auxiliar na tomada de decisão.
Pode prestar apoio técnico aos departamentos da organização envolvidos no desenvolvimento e na implantação de soluções propostas no estudo.
Presta consultorias em desenvolvimento de metodologias de análise de dados, criando, validando, documentando e disponibilizando modelos estatísticos, matemáticos e/ou computacionais. Acompanha o desempenho dos modelos. Elabora relatório técnico.
Mantém-se atualizado em sua área de atuação, identificando tendências e tecnologias analíticas emergentes.
Realiza palestras e promove seminários.
Zela pela conformidade de suas ações com preceitos éticos e legais.
📚 Conhecimentos Exigidos
Tabela CBO/MTE • Nível de Conhecimento: 7/8
Prof. = Profundidade (1-5) • Freq. = Frequência de uso (1-5) • Imp. = Importância (1-5)
Conhecimentos avançados — Grupo II (216)
| Área i | Campo i | Conhecimento i | Prof. i | Freq. i | Imp. i |
|---|---|---|---|---|---|
| Ciências exatas e da terra | Ciência da computação | Metodologia e técnicas da computação | 4 | 4 | 5 |
| Linguagens de programação | 4 | 4 | 5 | ||
| Metodologia e técnicas da computação | 5 | 5 | 5 | ||
| Banco de dados | 5 | 5 | 5 | ||
| Metodologia e técnicas da computação | 5 | 5 | 5 | ||
| Sistemas de informação | 5 | 5 | 5 | ||
| Metodologia e técnicas da computação | 5 | 5 | 5 | ||
| Outros elementos (metodologia e técnicas da computação) “big data” e modelo de implantação (deployment model) | 5 | 5 | 5 | ||
| Metodologia e técnicas da computação | 5 | 5 | 5 | ||
| Outros elementos (metodologia e técnicas da computação) banco de dados na linguagem de consulta estruturada (structured query language – sql) | 5 | 5 | 5 | ||
| Metodologia e técnicas da computação | 5 | 5 | 5 | ||
| Outros elementos (metodologia e técnicas da computação) ciências de dados e “big data” no ambiente de negócios | 5 | 5 | 5 | ||
| Metodologia e técnicas da computação | 5 | 5 | 5 | ||
| Outros elementos (metodologia e técnicas da computação) introdução à segurança da informação | 5 | 5 | 5 | ||
| Metodologia e técnicas da computação | 5 | 5 | 5 | ||
| Outros elementos (metodologia e técnicas da computação) leitura de arquivos estruturados e data frames | 5 | 5 | 5 | ||
| Metodologia e técnicas da computação | 5 | 5 | 5 | ||
| Outros elementos (metodologia e técnicas da computação) tratamento de dados: dados estruturados e não estruturados | 5 | 5 | 5 | ||
| Outros elementos do campo ciência da computação | 5 | 5 | 5 | ||
| Outros elementos (ciência da computação) agrupamento espacial baseado em densidade de aplicações com ruído (density-based spatial clustering of applications with noise - dbscan) | 5 | 5 | 5 | ||
| Outros elementos do campo ciência da computação | 5 | 5 | 5 | ||
| Outros elementos (ciência da computação) algoritmo de agrupamento - k-means | 5 | 5 | 5 | ||
| Outros elementos do campo ciência da computação | 5 | 5 | 5 | ||
| Outros elementos (ciência da computação) algoritmo de base de árvores de decisão | 5 | 5 | 5 | ||
| Outros elementos do campo ciência da computação | 5 | 5 | 5 | ||
| Outros elementos (ciência da computação) algoritmo de base de árvores de regressão e regressão linear | 5 | 5 | 5 | ||
| Outros elementos do campo ciência da computação | 5 | 5 | 5 | ||
| Outros elementos (ciência da computação) algoritmos não supervisionados | 5 | 5 | 5 | ||
| Outros elementos do campo ciência da computação | 5 | 5 | 5 | ||
| Outros elementos (ciência da computação) aplicações em nuvem, internet das coisas e indústria 4.0 | 5 | 5 | 5 | ||
| Outros elementos do campo ciência da computação | 5 | 5 | 5 | ||
| Outros elementos (ciência da computação) arquitetura de data warehouse e data marts | 5 | 5 | 5 | ||
| Outros elementos do campo ciência da computação | 5 | 5 | 5 | ||
| Outros elementos (ciência da computação) árvores, redes e métodos ensemble | 5 | 5 | 5 | ||
| Outros elementos do campo ciência da computação | 5 | 5 | 5 | ||
| Outros elementos (ciência da computação) classificação logística e árvores de regressão | 5 | 5 | 5 | ||
| Outros elementos do campo ciência da computação | 5 | 5 | 5 | ||
| Outros elementos (ciência da computação) coleta de dados: rastreadores de rede (“crawlers” e “web scraping“) | 5 | 5 | 5 | ||
| Outros elementos do campo ciência da computação | 5 | 5 | 5 | ||
| Outros elementos (ciência da computação) combinação de diferentes modelos de ciência de dados | 5 | 5 | 5 | ||
| Outros elementos do campo ciência da computação | 5 | 5 | 5 | ||
| Outros elementos (ciência da computação) combinação de modelos: bagging e floresta aleatória | 5 | 5 | 5 | ||
| Outros elementos do campo ciência da computação | 5 | 5 | 5 | ||
| Outros elementos (ciência da computação) combinações populares de boosting (xgboosting) | 5 | 5 | 5 | ||
| Outros elementos do campo ciência da computação | 5 | 5 | 5 | ||
| Outros elementos (ciência da computação) componentes da biblioteca streamlit para publicação de relatórios | 5 | 5 | 5 | ||
| Outros elementos do campo ciência da computação | 5 | 5 | 5 | ||
| Outros elementos (ciência da computação) computação na nuvem (“cloud computing”) | 5 | 5 | 5 | ||
| Outros elementos do campo ciência da computação | 5 | 5 | 5 | ||
| Outros elementos (ciência da computação) configuração de ambiente de ciência de dados | 5 | 5 | 5 | ||
| Outros elementos do campo ciência da computação | 5 | 5 | 5 | ||
| Outros elementos (ciência da computação) criação de “scripts” para ciência de dados | 5 | 5 | 5 | ||
| Outros elementos do campo ciência da computação | 5 | 5 | 5 | ||
| Outros elementos (ciência da computação) deep learning: redes neurais para processamento de linguagem natural e para visão computacional | 5 | 5 | 5 | ||
| Outros elementos do campo ciência da computação | 5 | 5 | 5 | ||
| Outros elementos (ciência da computação) disputa de dados (“data wrangling”) | 5 | 5 | 5 | ||
| Outros elementos do campo ciência da computação | 4 | 5 | 5 | ||
| Outros elementos (ciência da computação) engenharia de dados | 4 | 5 | 5 | ||
| Outros elementos do campo ciência da computação | 5 | 5 | 5 | ||
| Outros elementos (ciência da computação) etapas do processo de mineração de dados (data mining) | 5 | 5 | 5 | ||
| Outros elementos do campo ciência da computação | 5 | 5 | 5 | ||
| Outros elementos (ciência da computação) exploração de dados básicos na biblioteca pandas: tabelas e gráficos | 5 | 5 | 5 | ||
| Outros elementos do campo ciência da computação | 5 | 5 | 5 | ||
| Outros elementos (ciência da computação) inteligência analítica (“analytics”) e gestão de riscos | 5 | 5 | 5 | ||
| Outros elementos do campo ciência da computação | 5 | 5 | 5 | ||
| Outros elementos (ciência da computação) inteligência artificial | 5 | 5 | 5 | ||
| Outros elementos do campo ciência da computação | 5 | 5 | 5 | ||
| Outros elementos (ciência da computação) introdução à ciência de dados e suas ferramentas | 5 | 5 | 5 | ||
| Outros elementos do campo ciência da computação | 5 | 5 | 5 | ||
| Outros elementos (ciência da computação) introdução ao deep learning | 5 | 5 | 5 | ||
| Outros elementos do campo ciência da computação | 5 | 5 | 5 | ||
| Outros elementos (ciência da computação) introdução ao machine learning | 5 | 5 | 5 | ||
| Outros elementos do campo ciência da computação | 5 | 5 | 5 | ||
| Outros elementos (ciência da computação) introdução às árvores | 5 | 5 | 5 | ||
| Outros elementos do campo ciência da computação | 5 | 5 | 5 | ||
| Outros elementos (ciência da computação) linguagem de programação em python | 5 | 5 | 5 | ||
| Outros elementos do campo ciência da computação | 5 | 5 | 5 | ||
| Outros elementos (ciência da computação) mineração de dados para resolução de problemas | 5 | 5 | 5 | ||
| Outros elementos do campo ciência da computação | 5 | 5 | 5 | ||
| Outros elementos (ciência da computação) mineração de texto (“text mining”) e análise de sentimentos (“sentiment analysis”) | 5 | 5 | 5 | ||
| Outros elementos do campo ciência da computação | 5 | 5 | 5 | ||
| Outros elementos (ciência da computação) modelo de classificação | 5 | 5 | 5 | ||
| Outros elementos do campo ciência da computação | 5 | 5 | 5 | ||
| Outros elementos (ciência da computação) modelos de árvores de decisão em ciência de dados | 5 | 5 | 5 | ||
| Outros elementos do campo ciência da computação | 5 | 5 | 5 | ||
| Outros elementos (ciência da computação) modelos supervisionados e não supervisionados de machine learning | 5 | 5 | 5 | ||
| Outros elementos do campo ciência da computação | 5 | 5 | 5 | ||
| Outros elementos (ciência da computação) normas técnicas da área de ciência de dados | 5 | 5 | 5 | ||
| Outros elementos do campo ciência da computação | 5 | 5 | 5 | ||
| Outros elementos (ciência da computação) pesquisa operacional e modelos de otimização e simulação | 5 | 5 | 5 | ||
| Outros elementos do campo ciência da computação | 5 | 5 | 5 | ||
| Outros elementos (ciência da computação) planejamento e modelagem de soluções analíticas | 5 | 5 | 5 | ||
| Outros elementos do campo ciência da computação | 5 | 5 | 5 | ||
| Outros elementos (ciência da computação) plataforma github para ciência de dados | 5 | 5 | 5 | ||
| Outros elementos do campo ciência da computação | 5 | 5 | 5 | ||
| Outros elementos (ciência da computação) processamento de linguagem natural (pln) e sistemas de recuperação de informação | 5 | 5 | 5 | ||
| Outros elementos do campo ciência da computação | 5 | 5 | 5 | ||
| Outros elementos (ciência da computação) processos e metodologias intersetoriais para mineração de dados (crisp-dm) | 5 | 5 | 5 | ||
| Outros elementos do campo ciência da computação | 4 | 4 | 5 | ||
| Outros elementos (ciência da computação) programação orientada a objetos em java | 4 | 4 | 5 | ||
| Outros elementos do campo ciência da computação | 4 | 4 | 5 | ||
| Outros elementos (ciência da computação) testes, intervalos e previsões, parametrização de dummies | 4 | 4 | 5 | ||
| Outros elementos do campo ciência da computação | 5 | 5 | 5 | ||
| Outros elementos (ciência da computação) tópicos de “big data” em python | 5 | 5 | 5 | ||
| Outros elementos do campo ciência da computação | 4 | 4 | 5 | ||
| Outros elementos (ciência da computação) variáveis fictícias (dummy) | 4 | 4 | 5 | ||
| Outros elementos do campo ciência da computação | 4 | 4 | 4 | ||
| Outros elementos (ciência da computação) visão geral da ciência de dados, classificação de modelos e metodologias existentes | 4 | 4 | 4 | ||
| Geociências | Outros elementos do campo geociências | 3 | 3 | 3 | |
| Outros elementos (geociências) preservação ambiental | 3 | 3 | 3 | ||
| Matemática | Álgebra | 5 | 5 | 5 | |
| Lógica matemática | 5 | 5 | 5 | ||
| Álgebra | 4 | 4 | 5 | ||
| Outros elementos (álgebra) álgebra linear | 4 | 4 | 5 | ||
| Álgebra | 4 | 4 | 5 | ||
| Outros elementos (álgebra) cálculo | 4 | 4 | 5 | ||
| Álgebra | 4 | 4 | 5 | ||
| Outros elementos (álgebra) cálculo diferencial e integral | 4 | 4 | 5 | ||
| Álgebra | 4 | 4 | 5 | ||
| Outros elementos (álgebra) decomposição de valor singular (svd) | 4 | 4 | 5 | ||
| Álgebra | 4 | 4 | 5 | ||
| Outros elementos (álgebra) geometria analítica | 4 | 4 | 5 | ||
| Outros elementos do campo da matemática | 4 | 5 | 5 | ||
| Outros elementos (matemática) modelagem matemática e estruturação de problemas complexos | 4 | 5 | 5 | ||
| Probabilidade e estatística | Estatística | 5 | 5 | 5 | |
| Fundamentos da estatística | 5 | 5 | 5 | ||
| Estatística | 5 | 5 | 5 | ||
| Análise de dados | 5 | 5 | 5 | ||
| Estatística | 5 | 5 | 5 | ||
| Outros elementos (estatística) análise combinatória | 5 | 5 | 5 | ||
| Estatística | 5 | 5 | 5 | ||
| Outros elementos (estatística) análise de dados e resumo com gráficos | 5 | 5 | 5 | ||
| Estatística | 5 | 5 | 5 | ||
| Outros elementos (estatística) análise estatística espacial | 5 | 5 | 5 | ||
| Estatística | 5 | 5 | 5 | ||
| Outros elementos (estatística) análise exploratória com linguagem de consulta estruturada (structured query language – sql) | 5 | 5 | 5 | ||
| Estatística | 5 | 5 | 5 | ||
| Outros elementos (estatística) análise fatorial exploratória (efa) | 5 | 5 | 5 | ||
| Estatística | 5 | 5 | 5 | ||
| Outros elementos (estatística) análise multivariada e de agrupamentos (clustering) | 5 | 5 | 5 | ||
| Estatística | 5 | 5 | 5 | ||
| Outros elementos (estatística) estatística aplicada à ciência de dados | 5 | 5 | 5 | ||
| Estatística | 5 | 5 | 5 | ||
| Outros elementos (estatística) estatística e probabilidade com programação em r | 5 | 5 | 5 | ||
| Estatística | 5 | 5 | 5 | ||
| Outros elementos (estatística) estatística experimental e amostragem | 5 | 5 | 5 | ||
| Estatística | 5 | 5 | 5 | ||
| Outros elementos (estatística) estimativa de densidade de kernel (kde) | 5 | 5 | 5 | ||
| Estatística | 5 | 5 | 5 | ||
| Outros elementos (estatística) interações e diagnósticos em regressão | 5 | 5 | 5 | ||
| Estatística | 5 | 5 | 5 | ||
| Outros elementos (estatística) introdução à regressão logística | 5 | 5 | 5 | ||
| Estatística | 5 | 5 | 5 | ||
| Outros elementos (estatística) probabilidade e inferência | 5 | 5 | 5 | ||
| Estatística | 5 | 5 | 5 | ||
| Outros elementos (estatística) regressão básica | 5 | 5 | 5 | ||
| Outros elementos do campo probabilidade e estatística | 5 | 5 | 5 | ||
| Outros elementos (probabilidade e estatística) análise de componentes principais (pca) | 5 | 5 | 5 | ||
| Outros elementos do campo probabilidade e estatística | 5 | 5 | 5 | ||
| Outros elementos (probabilidade e estatística) análise de correspondência múltipla (mca) | 5 | 5 | 5 | ||
| Tecnologia da informação e comunicação | Informática | 5 | 5 | 5 | |
| Outros elementos (informática) informática aplicada | 5 | 5 | 5 | ||
| Internet | 5 | 5 | 5 | ||
| Internet | 5 | 5 | 5 | ||
| Software específico | 4 | 4 | 5 | ||
| Software - business intelligence-bi | 4 | 4 | 5 | ||
| Software específico | 5 | 5 | 5 | ||
| Outros elementos (software específico) data visualization | 5 | 5 | 5 | ||
| Software específico | 5 | 5 | 5 | ||
| Outros elementos (software específico) introdução ao software r | 5 | 5 | 5 | ||
| Outros elementos do campo tecnologia da informação e comunicação | 5 | 5 | 5 | ||
| Outros elementos (tecnologia da informação e comunicação) comunicação entre aplicações | 5 | 5 | 5 | ||
| Outros elementos do campo tecnologia da informação e comunicação | 5 | 5 | 5 | ||
| Outros elementos (tecnologia da informação e comunicação) descrição de dados com boxplots, gráficos e histogramas | 5 | 5 | 5 | ||
| Outros elementos do campo tecnologia da informação e comunicação | 4 | 4 | 4 | ||
| Outros elementos (tecnologia da informação e comunicação) ontologias em sistemas digitais | 4 | 4 | 4 | ||
| Outros elementos do campo tecnologia da informação e comunicação | 4 | 4 | 4 | ||
| Outros elementos (tecnologia da informação e comunicação) terminal linux | 4 | 4 | 4 | ||
| Ciências humanas | Educação | Ensino-aprendizagem | 3 | 3 | 3 |
| Métodos e técnicas de ensino | 3 | 3 | 3 | ||
| Filosofia | Ética | 4 | 4 | 5 | |
| Ética | 4 | 4 | 5 | ||
| Psicologia | Psicologia social | 4 | 4 | 4 | |
| Outros elementos (psicologia social) análise das redes sociais (“social network analysis”) | 4 | 4 | 4 | ||
| Ciências sociais aplicadas | Administração | Administração de empresas | 4 | 4 | 5 |
| Outros elementos (administração de empresas) governança de dados | 4 | 4 | 5 | ||
| Ciência da informação | Teoria da informação | 4 | 5 | 5 | |
| Processos da comunicação | 4 | 5 | 5 | ||
| Direito | Direitos especiais | 4 | 4 | 4 | |
| Outros elementos (direitos especiais) direito cibernético | 4 | 4 | 4 | ||
| Direitos especiais | 4 | 4 | 4 | ||
| Outros elementos (direitos especiais) legislação no ambiente digital | 4 | 4 | 4 | ||
| Engenharias | Engenharia de produção | Gerência de produção | 4 | 4 | 4 |
| Higiene e segurança do trabalho | 4 | 4 | 4 | ||
| Pesquisa operacional | 4 | 4 | 4 | ||
| Processos estocásticos e teorias das filas | 4 | 4 | 4 | ||
| Pesquisa operacional | 5 | 4 | 5 | ||
| Séries temporais | 5 | 4 | 5 | ||
| Outros elementos do campo engenharia de produção | 5 | 5 | 5 | ||
| Outros elementos (engenharia de produção) gerenciamento de projetos | 5 | 5 | 5 | ||
| Linguística, letras e artes | Letras | Língua portuguesa | 4 | 4 | 4 |
| Língua portuguesa | 4 | 4 | 4 | ||
| Línguas estrangeiras modernas | 4 | 5 | 5 | ||
| Outros elementos (línguas estrangeiras modernas) inglês aplicado | 4 | 5 | 5 | ||
| Tecnologias estratégicas | Métodos e procedimentos científicos | Outros elementos (métodos e procedimentos de pesquisa) | 5 | 5 | 5 |
| Metodologia científica | 5 | 5 | 5 | ||
| Outros elementos (métodos e procedimentos de pesquisa) | 5 | 4 | 5 | ||
| Metodologia de pesquisa | 5 | 4 | 5 | ||
| Outros elementos (métodos e procedimentos de pesquisa) | 5 | 4 | 5 | ||
| Técnicas de pesquisa | 5 | 4 | 5 | ||
| Metodologia de projetos | 5 | 4 | 5 | ||
| Desenvolvimento de projetos | 5 | 4 | 5 | ||
| Metodologia de projetos | 5 | 4 | 5 | ||
| Elaboração de projeto | 5 | 4 | 5 | ||
| Tecnologias estratégicas | Outros elementos do campo tecnologias estratégicas | 5 | 5 | 5 | |
| Outros elementos (tecnologias estratégicas) tendências em ciência de dados (“data science”) e inteligência analítica (“analytics”) | 5 | 5 | 5 |
🎯 Habilidades
Tabela CBO/MTE • Nível de Habilidade: 7/8
Freq. = Frequência de uso (1-5) • Imp. = Importância (1-5)
Habilidades cognitivas (24)
| Categoria i | Habilidade i | Freq. i | Imp. i |
|---|---|---|---|
| comunicação | Compreensão oral | 5 | 5 |
| Escuta ativa | 5 | 5 | |
| Expressão oral | 4 | 5 | |
| Compreensão escrita | 5 | 5 | |
| Expressão escrita | 5 | 5 | |
| Estratégias de aprendizagem | 5 | 5 | |
| Aprendizado ativo | 5 | 5 | |
| Persuasão | 4 | 5 | |
| Negociação | 4 | 5 | |
| Habilidade de orientar serviços | 3 | 4 | |
| Habilidade de ensinar | 4 | 4 | |
| Outras habilidades de cognitivas (especificar...) | Outras - originalidade | 4 | 4 |
| Raciocínio | Raciocínio abstrato para resolução de problemas | 5 | 5 |
| Raciocínio analítico | 5 | 5 | |
| Raciocínio sintético (capacidade de diagnóstico de problemas ou troubleshooting) | 5 | 5 | |
| Raciocínio crítico | 4 | 5 | |
| Raciocíonio científico | 4 | 5 | |
| Trabalho com números | Transcrição de dados | 4 | 4 |
| Comparação de dados | 5 | 5 | |
| Classificação de dados | 5 | 5 | |
| Compreensão numérica | 5 | 5 | |
| Expressão numérica | 5 | 5 | |
| Análise de dados | 5 | 5 | |
| Sintetização de dados | 5 | 5 |
Habilidades práticas (24)
| Categoria i | Habilidade i | Freq. i | Imp. i |
|---|---|---|---|
| Habilidades interpessoais | Trabalho em equipe | 5 | 5 |
| Atendimento a solicitações e pedidos das pessoas... | 5 | 5 | |
| Troca de informações | 5 | 5 | |
| Fornecimento de informações | 5 | 5 | |
| Cooperação | 5 | 5 | |
| Persuasão de pessoas em favor de ideias, produtos e/ou serviços | 4 | 4 | |
| Orientação de pessoas | 4 | 4 | |
| Facilitação e mediação de aprendizagem | 3 | 3 | |
| Assessoramento | 4 | 5 | |
| Coordenação | 5 | 5 | |
| Percepção da realidade social | 4 | 5 | |
| Habilidades operacionais | Aplicação de técnicas que envolvem muitas variáveis concretas e específicas | 5 | 5 |
| Aplicação de princípios científicos ou tecnológicos para solução de problemas | 5 | 5 | |
| Aplicação de conhecimento de um campo de estudo científico | 5 | 5 | |
| Aplicação de conhecimento científico de alta complexidade | 3 | 3 | |
| Habilidades organizacionais | Análise de operações | 4 | 5 |
| Programação de operações | 5 | 5 | |
| Análise de garantia de qualidade | 4 | 4 | |
| Análise sistêmica | 5 | 5 | |
| Gerenciamento de recursos materiais | 3 | 4 | |
| Gerenciamento de recursos financeiros | 2 | 2 | |
| Gerenciamento de recursos humanos | 2 | 2 | |
| Análise de riscos | 4 | 4 | |
| Outras habilidades práticas (especificar: ....) | Outras - trabalho sob pressão | 4 | 4 |
Habilidades físicas, psicomotoras e sensoriais (6)
| Categoria i | Habilidade i | Freq. i | Imp. i |
|---|---|---|---|
| Habilidades físicas | Flexibilidade de extensão | 3 | 3 |
| Habilidades psicomotoras | Destreza dos dedos (ou digital) | 4 | 4 |
| Habilidades sensoriais | Reconhecimento de fala | 5 | 5 |
| Clareza de fala | 5 | 5 | |
| Visão de perto (ou a curta distância) | 5 | 5 | |
| Outras habilidades físicas, psicomotoras e sensoriais (especificar: ....) | Outras - atenção aos detalhes | 5 | 5 |
🧭 Atitudes
Tabela CBO/MTE • Nível de Atitude: 7/8
Imp. = Importância (1-5)
| Categoria i | Atitude i | Imp. i |
|---|---|---|
| Autonomia (ausência de supervisão direta) no próprio trabalho | Autonomia em contextos de trabalho complexos, que podem exigir novas abordagens estratégicas. | 5 |
| Avaliação de trabalho ou atividade | Avaliação do próprio desempenho, assumindo autodesenvolvimento | 5 |
⚙️ Condições de Trabalho
Profissionais de estatística e afins atuam em três grandes áreas da estatística: a industrial, a aplicada às ciências biológicas e da saúde e a aplicada às ciências humanas e sociais. No exercício das suas atividades se utilizam da estatística como ferramenta de trabalho. Podem trabalhar em institutos de pesquisa, planejamento e estatística, instituições de ensino, empresas e fundações públicas ou privadas. Organizam-se em equipe e também de forma individual (Estatístico teórico). Atuam com supervisão permanente e também ocacional, dependendo da ocupação. Trabalham em ambientes fechados, no período diurno. Em algumas de suas atividades, podem trabalhar em posições desconfortáveis por longos períodos, bem como estar expostos à radiação dos monitores de computadores.
🎓 Exigências de Formação e Mercado
Para o acesso às ocupações requer-se curso superior completo, sendo desejável curso superior de tecnologia (tecnólogo), cursos de especialização ou de pós-graduação. O exercício pleno das atividades, em média, ocorre no período que pode variar de três a quatro anos de experiência profissional.
📌 Funções e Atividades
Funções mais executadas no exercício da profissão — CBO 2112-20
Analisar dados
Comunicar-se
Desenhar amostras
Planejar atividades de pesquisas
Desenvolver metodologias de análise de dados
Demonstrar competências pessoais
Processar dados
Identificar oportunidades de negócios
Interpretar resultados das análises de dados
Demonstrar capacidade de comunicação
Elaborar sistema de entrada de dados
Criar modelos estatísticos, matemáticos e/ou computacionais
Selecionar métodos para análise estatística
Aprimorar técnicas estatísticas, matemáticas e/ou computacionais
Participar de oficinas de definição do escopo da demanda e prototipação da solução
Fazer análise exploratória
Desenhar plano amostral
Elaborar métodos de imputação de dados
Selecionar amostra
Tabular dados
Reportar resultados das análises de dados
Elaborar projetos de pesquisas
Listar suprimentos
Automatizar rotinas de coleta e armazenamento de dados
Demonstrar capacidade de flexibilidade
Interagir com áreas de interesse
Documentar modelos estatísticos, matemáticos e/ou computacionais
Utilizar técnicas estatísticas, matemáticas e/ou computacionais
Definir processo de tabulação
Validar modelos estatísticos, matemáticos e/ou computacionais
Demonstrar capacidade de observação
Demonstrar empatia
Compor cadastro
Definir fator de expansão do resultado
Criticar dados - validade, consistência e estatística
Disponibilizar modelos estatísticos, matemáticos e/ou computacionais
Pesquisar inovações estatísticas e tecnológicas
Demonstrar capacidade de síntese
Identificar público alvo
Demonstrar capacidade de trabalhar em equipe
Definir cadastro
Desenvolver capacidade analítica
Realizar pré-processamento de dados
Elaborar material para apresentação dos resultados
Definir tipo de pesquisa - amostral, censitária, experimental, etc.
Identificar a demanda
Demonstrar objetividade
Identificar padrões espaço-temporais
Desenvolver programas de processamento, tabulação de dados
Demonstrar raciocínio lógico
Construir indicadores
Realizar controle estatístico de processo
Definir tamanho da amostra
Desenvolver perspicácia
Demonstrar raciocínio matemático
Dimensionar universo da pesquisa
Elaborar relatórios técnicos
Planejar trabalho de campo - coleta, supervisão, etc.
Ministrar palestras , seminários, work shops, etc
Validar resultados fornecidos pelos indicadores
Listar recursos humanos
Selecionar dados de fontes e formatos variados
Auxiliar na interpretação interdisciplinar dos dados
Elaborar cronograma
Planejar experimentos e testes
Estudar o cenário da organização - públicas e privadas e as regas do negócio
Listar equipamentos e recursos computacionais
Prestar consultorias
Demonstrar capacidade de negociação
Calcular precisão da amostra
Demonstrar organização
Acompanhar a performance dos modelos estatísticos, matemáticos e/ou computacionais
🗂️ Hierarquia CBO — Classificação Brasileira de Ocupações
CBO 2112-20 é o código da ocupação de cientista de dados que pertence ao grupo dos profissionais de estatística e afins, segundo a Tabela CBO 2026 do MTE.
2
Profissionais das ciências e das artes
21
Profissionais das ciências exatas, físicas e da engenharia
211
Matemáticos, estatísticos
2112
Profissionais de estatística e afins
211220
Cientista de dados
Entenda a diferença entre Profissão, Cargo, Ocupação e Função.
👥 Profissões da Família Ocupacional
Profissionais de estatística e afins
🔗 CBOs Relacionados
Matemáticos, estatísticos
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