Construção de modelos preditivos, machine learning, e análise avançada. Mais técnico que Data Analytics, requer programação forte. Área em alta procura mas também alta competição.
Ideal para matemáticos, físicos, engenheiros e profissionais com forte background quantitativo. Salários mais altos mas timeline de reconversão mais longa.
Perfil Ideal
- Matemáticos, estatísticos, físicos
- Engenheiros (qualquer área)
- Economistas com forte quant background
- Researchers académicos
- Data Analysts que querem evoluir
Skills Necessárias
essenciais
base sólida
- Python (numpy, pandas, scikit-learn)
- Estatística & probabilidade
- Machine Learning algorithms
- SQL
- Data visualization
- Linear algebra basics
importantes
diferenciação
- Deep Learning (TensorFlow, PyTorch)
- Feature engineering
- Model evaluation & tuning
- Big Data (Spark)
- Git & version control
- Jupyter Notebooks
diferenciadoras
vantagem competitiva
- MLOps
- Cloud ML (AWS Sagemaker, Azure ML)
- NLP ou Computer Vision
- Production-level code
- Research papers (leitura)
- Advanced statistics
Timeline de Reconversão
Part-time
Com background STEM - Python + ML: 4-6 meses | Projects: 4-6 meses | Job-ready: 9-14 meses
Full-time
Full-time com STEM background - Job-ready: 5-7 meses
Mercado em Portugal
€25k-35k
Salário entry-level
Junior: €25.000-35.000/ano (média: €30.000/ano). Lisboa/Porto: +10-20%
€40k-60k
Remote para estrangeiro
Salários mais altos trabalhando remotamente para empresas internacionais
🟡 Alta mas específica
Procura
Procuram skills concretas. Mais oportunidades em Lisboa. Muitas vezes pedem experiência
🔴 Alta
Competição
Muita gente quer, mas poucos são bons. Portfolio forte é crucial
Investimento Médio
Existem diferentes níveis de investimento para aprender Data Science & Machine Learning. Desde recursos completamente gratuitos até bootcamps intensivos, cada opção tem o seu lugar dependendo dos teus objetivos e disponibilidade financeira.
Pronto para começar em Data Science & ML?
Descobre se esta é a área certa para ti. Faz a nossa avaliação gratuita e recebe um roadmap personalizado para a tua reconversão.
fazer avaliação grátis falar com especialistaPerguntas Frequentes
Não obrigatório, mas ajuda. Muitos Data Scientists têm mestrado/PhD em áreas STEM. Dito isto, com portfolio forte e skills comprovadas, podes entrar com licenciatura. Focanço-me mais em projetos práticos que em certificações académicas.
Data Analytics: análise de dados passados para insights (SQL, dashboards). Data Science: modelos preditivos e machine learning (Python, algoritmos complexos). Data Science é mais técnico, requer mais programação e matemática.
Para começar, foca em scikit-learn (mais simples). Quando evoluíres para Deep Learning, PyTorch é mais popular em research, TensorFlow em produção. PyTorch é mais fácil de aprender. Mas domina os basics primeiro.
Sim! Competições Kaggle no portfolio demonstram skills. Mas foca em explicar bem o teu processo (não só accuracy). Ter 2-3 projetos Kaggle bem documentados + 1-2 projetos próprios é excelente portfolio.
Sim, é mais difícil que outras áreas TI. Muitas empresas querem experiência. Estratégia: começa como Data Analyst (mais fácil entry) e evolui internamente para Data Scientist. Ou faz mestrado/bootcamp forte para acelerar entrada.