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A demanda por profissionais de Data Science no Brasil tem crescido a cada ano. À medida que os dados se tornam ativos essenciais para as empresas, aumenta a demanda pelo profissional que sabe transformá-los em inteligência de negócio.
Por isso, o salário do cientista de dados tende a se valorizar. Atualmente, esse profissional já tem uma remuneração acima da média do país, como vamos ver a seguir. Com o aumento da procura, as oportunidades devem aumentar (não só nas grandes empresas) e os salários devem subir, a fim de atrair e reter os melhores talentos, especialmente com a concorrência de empresas estrangeiras.
Você quer aproveitar esse mercado e seguir carreira como cientista de dados? Então, saiba agora quanto ganha um profissional de Data Science no Brasil!
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SOBRE DATA SCIENCE
Quanto ganha um cientista de dados?
Se você quer seguir carreira na área de Data Science, é importante saber quanto ganha um cientista de dados no mercado. Consultamos diferentes sites de carreira para você ter uma ideia do salário em Data Science no Brasil.
De acordo com o site Glassdoor, o salário médio nacional de um cientista de dados é de R$ 7.653 por mês, podendo chegar a até R$ 14.087. A estimativa foi feita com base em 734 salários informados à plataforma.
Já um Data Scientist Junior recebe em média R$ 4.913 por mês, enquanto um Data Scientist Senior ganha R$ 11.217 por mês. Além disso, quando você evoluir na carreira e se tornar um Data Scientist Manager, pode ganhar uma média de R$ 19.562.
Segundo o Guia Salarial da Robert Half Talent Solutions, um profissional iniciante no cargo pode ganhar R$ 13.100 de salário. Já o profissional experiente, em uma função complexa de Data Science, pode receber até R$ 26.700 por mês.
O site Vagas traz uma média de R$ 6.260, sendo que o cientista de dados pode começar com um salário de R$ 3.802 e vir a ganhar R$ 10.900, conforme o nível de experiência. E a Catho informa um salário de R$ 7.647, em média.
Quanto ganha um profissional de outras áreas da ciência dos dados?
Como um profissional que sabe trabalhar com dados e extrair inteligência deles, você também pode seguir carreira em outras áreas de atuação. Analista de dados, arquiteto de dados, analista de BI, engenheiro da computação e engenheiro de machine learning são algumas possibilidades.
A seguir, vamos ver qual é o salário do profissional que trabalha nessas áreas, de acordo com informações de sites de carreira:
- Analista de dados: R$ 4.389 (Glassdoor), R$ 3.094 (Vagas), R$ 3.633,50 (Catho);
- Arquiteto de dados: R$ 8.658 (Glassdoor);
- Analista de BI: R$ 4.412 (Glassdoor), R$ 4.525 (Vagas), R$ 3.415,53 (Catho);
- Engenheiro da computação: R$ 6.027 (Glassdoor), R$ 6.526 (Vagas), R$ 4.005 (Catho);
- Engenheiro de machine learning: R$ 6.575 (Glassdoor).
É importante ressaltar que todos esses valores são uma média e podem variar bastante conforme a localização, o nível de experiência do profissional, a carga horária de trabalho, o porte da empresa e outras questões.
Mas agora você já tem uma ideia de quanto pode ganhar nessa área. Como você pode ver, Data Science oferece uma boa remuneração, que ainda pode se valorizar muito nos próximos anos.
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SOBRE DATA SCIENCE
Infnet
Agora que você já sabe quanto ganha um cientista de dados, se você tem interesse em iniciar sua carreira na área, conheça a formação em Data Science & Big Data do Infnet Training. Ao concluir, você pode atuar como cientista de dados, analista de dados, arquiteto de dados ou analista de BI.
Quer saber mais? Saiba todos os detalhes:
- Graduação presencial em Ciência de Dados e Inteligência Artificial;
- Graduação Live (à distância) em Banco de Dados (BI e Big Data);
- Pós-graduação presencial MBA em Data Science (Ciência de Dados);
- Pós-graduação Live (à distância) MBA em Data Science (Ciência de Dados);
- Curso de formação em Data Science & Big Data;
- Curso de formação em Inteligência Artificial (IA) & Machine Learning;
- Curso de formação em Microsoft Certified: Data Analyst Associate;
- Curso de formação em Microsoft Certified: Azure Database Administrator Associate;
- Bootcamp em Data Science, Data Analytics & Machine Learning.
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