State of Data 2024-2025 | Crash Course

5.217

Respondentes

R$10k

Salário mediano

67%

Remoto ou híbrido flex

93%

Usam GenAI

01 / O Contexto

5.217 profissionais revelam o mercado antes da explosão da IA

A pesquisa State of Data 2024 capturou respostas de 5.217 profissionais sobre salários, satisfação, trabalho remoto e IA generativa. É o maior dataset sobre o mercado de dados brasileiro.

Desde então, o mercado mudou. DeepSeek mostrou que modelos poderosos podem custar 95% menos. Agentes de IA executam tarefas autônomas. O ChatGPT virou commodity. Empresas que há um ano "estavam explorando IA" já estão reestruturando times.

Por que analisar dados de 2024 em 2026

Estes dados representam o baseline pré-aceleração da IA. Entender esse snapshot permite calibrar expectativas e identificar tendências que se intensificaram desde então.

Este crash course explora os principais insights da pesquisa:

Perfil demográfico — quem são os profissionais de dados no Brasil
Distribuição salarial — por função, senioridade, idade, região e porte de empresa
Satisfação e carreira — fatores de insatisfação, critérios de escolha de emprego e transição de carreira
Adoção de IA generativa — padrões de uso e acesso às ferramentas
Stack tecnológico — linguagens, ferramentas de BI, cloud e bancos de dados mais usados

01.5 / O Perfil

Homem, 25-34, Sudeste: o perfil dominante

Antes de falar de salários e carreiras, é importante entender quem são as 5.217 pessoas que responderam à pesquisa.

40%
O perfil típico
Homem branco, 25-34 anos, com pós-graduação, morando no Sudeste (40% só em São Paulo). A área ainda tem um longo caminho para a diversidade.

Onde trabalham

73%

CLT

48%

Empresas >3.000 funcionários

20%

Setor financeiro

18%

Setor de tecnologia

Concentração e oportunidade

O Sudeste e Sul concentram 80% dos profissionais de dados. Com o crescimento do trabalho remoto (67% híbrido ou 100% remoto), profissionais de outras regiões podem acessar oportunidades antes restritas geograficamente.

02 / O Dinheiro

De R$3,5k a R$18k: 5x de diferença em 4 promoções

O salário médio subiu 11,8% em 2024, mais que o dobro da inflação. A média, porém, esconde uma dispersão grande. A diferença entre o quartil inferior e o quartil superior ultrapassa 3x.

11,8%

Aumento médio em 2024

R$16k+

Top 23% dos profissionais

58,6%

Juniores até R$4k/mês

75,4%

Gestores acima de R$12k

Salário por função

A distribuição salarial varia bastante entre funções (n=2.957 com função definida):

Dispersão (P10-P90)

Faixa interquartil (P25-P75)

Mediana

Limite R$12k

Todos os Cargos

n=2.957

R$10k

27,6% acima R$12k

Analista de BI

n=396

R$5k

7,6% acima R$12k

Analista de Dados

n=955

R$7k

14,7% acima R$12k

Analytics Engineer

n=228

R$10k

36,0% acima R$12k

Cientista de Dados

n=681

R$10k

41,0% acima R$12k

Engenheiro de Dados

n=599

R$10k

39,1% acima R$12k

ML/AI Engineer

n=98

R$14k

51,0% acima R$12k

R$0 R$8k R$16k R$24k R$32k+

Teto salarial de Analista de Dados

14,7% dos Analistas de Dados ganham acima de R$12k, versus 39,1% dos Engenheiros de Dados. A diferença de 2,7x sugere que a transição para funções de engenharia pode ser um caminho para crescimento salarial.

Diferenças salariais por gênero e raça

Os dados mostram gaps salariais entre grupos demográficos:

Esses gaps existem mesmo controlando por nível de cargo. No nível sênior, mulheres pardas/pretas ganham 14,8% menos que homens brancos na mesma função.

Trajetória salarial por idade

O salário mediano cresce significativamente com a idade, estabilizando após os 35 anos:

Salário mediano por faixa etária

% que ganha acima de R$12k entre parênteses

R$1,5k 17-21 0,7%

R$5k 22-24 5,2%

R$10k 25-29 23,9%

R$10k 30-34 40,5%

R$14k 35-39 50,2%

R$14k 40-44 55,2%

R$14k 45-49 57,4%

R$14k 50-54 56,0%

R$12k 55+ 47,6%

Ponto de aceleração: início de carreira até 35 anos

A maior aceleração salarial ocorre entre 22 e 35 anos, quando a mediana salta de R$5k (22-24 anos) para R$14k (35-39 anos). Esse é o período crítico para investir em desenvolvimento de carreira.

Salário por região

A diferença regional é mais evidente quando olhamos para quem ganha acima de R$12k:

% ganhando acima de R$12k por região

Sudeste

38,9%

Centro-oeste

31,3%

Sul

29,3%

Nordeste

25,7%

Norte

22,8%

Salário por tamanho da empresa

Empresas maiores tendem a pagar mais:

% ganhando acima de R$12k por porte

3.000+

41,4%

1.001-3.000

37,0%

501-1.000

31,8%

51-100

31,1%

11-50

27,1%

1-10

~23%

Aplicação prática

Use estes dados como benchmark para negociação salarial. Se você está abaixo da mediana para sua idade, região e porte de empresa, há espaço para negociar. Gestores podem usar para auditar equidade interna.

03 / O Bloqueio

67% citam falta de crescimento — salário é só o segundo motivo

Entre os profissionais que se declararam insatisfeitos, 67,2% citaram falta de oportunidade de crescimento e aprendizado como principal motivo. Salário aparece em segundo lugar com 44,8%, seguido por falta de maturidade analítica da empresa com 31,8%.

"A proposta"

Você vai fazer relatórios
Usamos Excel e Power BI
Dados estão no SQL Server
Reuniões toda segunda
Promoção? Talvez em 2 anos

"A realidade"

Mesmas tarefas há 18 meses
Zero aprendizado novo
IA? "Estamos avaliando"
Sem budget para cursos
Feedback: "Continue assim"

"A proposta"

Você vai resolver problemas
Stack moderna (dbt, Airflow)
Data Lake + Warehouse
Ownership end-to-end
Promoção baseada em impacto

"A realidade"

Projeto novo a cada trimestre
Aprendizado contínuo
IA integrada ao workflow
Budget R$3k/ano p/ cursos
Feedback mensal + plano

↔

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Panorama por nível de senioridade

A progressão de carreira impacta muito mais que o salário (n=4.863 com senioridade definida):

Nível	Mediana	%>12k	Satisfeitos	Buscando	Sairia se RTO
Júnior n=868	R$3,5k	1,3%	62,0%	39,9%	63,2%
Pleno n=1.377	R$7k	9,3%	64,2%	39,3%	77,6%
Sênior n=1.573	R$14k	55,9%	73,0%	31,3%	83,3%
Gestor n=1.045	R$18k	75,4%	73,2%	27,7%	68,5%

Salário: Júnior → Gestor

+11pp

Satisfação: Sênior vs Júnior

83%

Sêniores sairiam se RTO

O que importa na escolha de emprego

Critérios de escolha de emprego (% que selecionou)

Salário

76%

Remoto

54%

Crescimento

30%

Benefícios

24%

Aprendizado

23%

Salário e remoto dominam

Salário (76%) e flexibilidade remota (54%) são os dois fatores decisivos. Empresas que não oferecem salário competitivo E flexibilidade terão dificuldade em atrair talentos.

O gap do trabalho remoto

Modelo atual

100% remoto 46%

Híbrido flex 21%

Híbrido fixo 17%

Presencial 16%

Modelo desejado

100% remoto 46%

Híbrido flex 43%

Híbrido fixo 9%

Presencial 2%

O problema do híbrido fixo

17% trabalham em modelo híbrido com dias fixos, mas apenas 9% desejam isso. Híbrido flexível tem demanda de 43% vs. oferta de 21%. Empresas com híbrido flexível têm vantagem competitiva.

03.5 / A Transição

Só 24% chegam a uma entrevista: o funil está quebrado

A pesquisa capturou 541 profissionais que ainda não trabalham com dados mas estão buscando entrar na área. Por que estão buscando?

34%

Migração de carreira

27%

Preparação profissional

20%

Primeiro emprego

19%

Outros motivos

O funil do processo seletivo

Dos 541 profissionais em transição:

Ainda não se candidatou

40%

216

Candidatou, sem entrevista

36%

195

1-3 entrevistas

17%

3+ entrevistas

Taxa de conversão

Apenas 24% do total chegaram a pelo menos uma entrevista (17% + 7% = 24%). Dos 60% que se candidataram, 36% foram rejeitados antes de qualquer conversa. A maioria é filtrada no currículo — isso reforça a importância de otimização de CV e presença no LinkedIn.

Cargos mais buscados

Cientista de Dados

36%

Analista de Dados

31%

Eng. de Dados

15%

Analista de BI

ML Engineer

Outros

Insight importante

Cientista de Dados é o cargo mais desejado (36%), mas Analista de Dados (31%) tem mais vagas no mercado. Quem mira em Analista pode ter mais chances de conseguir a primeira oportunidade.

O impacto dos layoffs em 2024

71%

Não tiveram layoffs

25%

Tiveram layoffs, não afetados

Foram demitidos

Contexto

1 em cada 4 profissionais de dados trabalha em empresa que passou por layoffs em 2024. A demanda por "skills de sobrevivência" (visibilidade, impacto mensurável) nunca foi tão alta.

04 / A Realidade da IA

93% usam IA, mas 57% sem governança

93% usam IA no trabalho

7% não usam

Cada quadrado = 1% dos profissionais

57%

Ferramentas gratuitas

20%

Empresa fornece ferramentas

63,6%

Uso descentralizado

Com governança formal

57% usando ferramentas gratuitas e sem política corporativa indica que a maioria do uso de IA generativa acontece sem governança formal.

Consideração de compliance

Ferramentas gratuitas de IA podem usar dados de input para treinamento. Empresas sem política formal de IA podem estar expostas a riscos de vazamento de dados corporativos.

Barreiras para adoção corporativa de IA

Oportunidade profissional

Profissionais que conseguem articular casos de uso, implementar com governança e demonstrar ROI atendem exatamente às três principais demandas das empresas.

Acesso a ferramentas de IA por faixa salarial

Não usa IA

Só gratuitas

Usa Copilot

Paga próprio

Empresa paga

R$1-2k

71%

R$4-6k

52%

14%

13%

14%

R$8-12k

40%

18%

15%

21%

R$16-20k

27%

17%

24%

28%

>R$40k

25%

23%

26%

Padrão claro: Uso exclusivo de ferramentas gratuitas cai de 71% → 25% conforme o salário sobe. Acesso via empresa sobe de 8% → 26%.

04.5 / O Stack

SQL no dia, Python no coração: o stack que paga

Quais tecnologias dominam o dia a dia? E quais os profissionais preferem usar?

Uso diário

SQL

60%

Python

56%

Java

Preferida

Python

90%

SQL

Outras

SQL vs Python

SQL é a linguagem mais usada (60%), mas Python é a mais desejada (90%). Isso indica que muitas tarefas ainda exigem SQL, mas profissionais querem migrar para fluxos baseados em Python.

Ferramentas de BI

Ferramenta preferida de BI

PowerBI

53%

Tableau

13%

Looker

Metabase

Outras

24%

Cloud e bancos de dados

Cloud preferida

AWS

32%

GCP

19%

Azure

16%

Não sei

32%

Bancos de dados (uso diário)

PostgreSQL

22%

Databricks

21%

SQL Server

20%

BigQuery

18%

Outros

19%

Foco estratégico

Se você quer maximizar empregabilidade: Python + SQL + PowerBI cobrem a maior parte das vagas. Para roles mais técnicos (DE/DS), adicione Airflow, Databricks e uma cloud (AWS é a mais demandada).

Skills com maior correlação salarial

Índice de correlação com salários acima de R$12k:

Spark / PySpark

Airflow / Dagster

dbt

Kubernetes / Docker

Terraform / IaC

Índice: % de profissionais com essa skill que ganham acima de R$12k, normalizado. Base: 2.957 respondentes.

Adoção de ferramentas por senioridade

O heatmap abaixo mostra o % de profissionais em cada nível que usam cada ferramenta. Ferramentas à direita diferenciam sêniors de júniors.

SQL

Python

PowerBI

Spark

dbt

Airflow

Sênior

95%

88%

65%

58%

52%

48%

Pleno

90%

75%

68%

32%

28%

22%

Júnior

78%

55%

72%

12%

100%

Insight chave

Spark, dbt e Airflow são os "diferenciadores": quase metade dos sêniors usa, mas menos de 10% dos júniors. Se você é júnior e quer acelerar, essas são as skills com maior alavancagem.

05 / Exercício

Qual estratégia dobra seu salário em 2 anos?

Com base nos dados apresentados, avalie qual estratégia faz mais sentido:

Cenário

Você é um profissional de dados em 2026. Quer dobrar seu salário nos próximos 2 anos. Com base nos dados do State of Data, qual é a melhor estratégia?

Selecione a melhor opção:

A) Fazer mais cursos de Python e SQL para fortalecer a base

B) Começar um MBA para ter credencial de gestão

C) Migrar para Engenharia de Dados + dominar IA aplicada ao workflow

D) Trocar de empresa para ganhar mais imediatamente

Sua estratégia:

Selecione uma opção ao lado para ver a análise.

Templates de negociação que funcionam

3 scripts prontos baseados nos dados de 5.217 profissionais + quiz de diagnóstico + checklist de carreira.

Quiz de diagnóstico

3 templates prontos

Checklist de carreira

06 / Quiz

3 perguntas para validar o que você aprendeu

Segundo a pesquisa State of Data, qual é o principal motivo de insatisfação dos profissionais de dados?

Salário abaixo do mercado

Falta de oportunidades de crescimento e aprendizado

Trabalho presencial obrigatório

Falta de ferramentas adequadas

67,2% dos insatisfeitos citam falta de crescimento como razão principal. Salário aparece em segundo lugar com 44,8%.

Qual é a diferença salarial entre Analistas de Dados e Engenheiros de Dados que ganham acima de R$12k/mês?

Diferença pequena (5-10%)

Engenheiros ganham 50% mais

Engenheiros têm 2,7x mais chance de estar nessa faixa

Não há diferença significativa

39,1% dos Engenheiros de Dados ganham acima de R$12k, versus 14,7% dos Analistas. A proporção é 2,7x maior.

Qual porcentagem dos profissionais usa IA generativa por conta própria (ferramentas gratuitas)?

25%

40%

57%

75%

57% usam ferramentas gratuitas por conta própria. Apenas 20% das empresas fornecem ferramentas pagas.

07 / Templates

3 templates para usar esta semana

Olá [NOME DO GESTOR], Gostaria de agendar uma conversa sobre minha remuneração. Contexto: - Estou na empresa há [X MESES/ANOS] - Meu salário atual é R$ [VALOR] - Segundo o State of Data 2024, a mediana para [CARGO] nível [SENIORIDADE] é R$ [VALOR DA PESQUISA] Minhas entregas recentes: - [PROJETO 1 + IMPACTO MENSURÁVEL] - [PROJETO 2 + IMPACTO MENSURÁVEL] Gostaria de discutir um ajuste para R$ [VALOR DESEJADO], alinhado com o mercado e minhas contribuições. Podemos conversar esta semana?

Olá [NOME DO GESTOR], Para nossa 1:1, preparei um resumo das minhas entregas recentes: PROJETOS CONCLUÍDOS: • [PROJETO 1]: [RESULTADO MENSURÁVEL - ex: reduziu tempo de X para Y] • [PROJETO 2]: [RESULTADO MENSURÁVEL - ex: identificou R$X em economia] EM ANDAMENTO: • [PROJETO 3]: previsão de conclusão [DATA] BLOQUEIOS: • [SE HOUVER - ex: aguardando acesso a X] DESENVOLVIMENTO: Segundo o State of Data 2024, profissionais que dominam [SKILL - ex: Spark/dbt/Airflow] têm salários 40%+ maiores. Gostaria de discutir oportunidades para desenvolver essa competência. Algo mais que você gostaria que eu priorizasse?

Olá [NOME], Vi que você trabalha como [CARGO] na [EMPRESA]. Estou [CONTEXTO - ex: migrando para dados / buscando crescer como DE / estudando X] e seu perfil chamou minha atenção por [MOTIVO ESPECÍFICO - ex: sua experiência com dbt / transição de área similar / conteúdo sobre X]. Se tiver 15 minutos para um café virtual, adoraria ouvir: • Como foi sua trajetória até [CARGO ATUAL]? • O que você faria diferente se estivesse começando hoje? Entendo se não for possível — agradeço de qualquer forma! Abraço

08 / Referência Rápida

8 ações de alto ROI + 6 erros que destroem carreiras

O que fazer

Migrar para Engenharia ou Ciência de Dados se você é Analista querendo >R$12k

Dominar IA aplicada ao trabalho (não só "usar ChatGPT")

Negociar com dados (use esta pesquisa como benchmark)

Priorizar empresas com trabalho remoto/híbrido flexível

Liderar iniciativas de IA na empresa (resolve os 3 bloqueios)

Trocar de empresa se estagnado (67% citam falta de crescimento)

Dominar SQL + Python (60% usam SQL diariamente, 90% preferem Python)

Buscar empresas maiores (41% em empresas 3000+ ganham >R$12k)

O que evitar

Ficar na zona de conforto como Analista esperando promoção automática

Usar IA gratuita com dados corporativos (risco de compliance)

Ignorar GenAI no seu workflow (93% já estão usando)

Negociar salário sem dados de mercado como referência

Investir em MBA achando que vai acelerar carreira em dados

Esperar a empresa "ficar pronta" para IA (elas estão 2 anos atrasadas)