
Como ser analista de sistemas: faculdade, habilidades, salário e mercado
Fábio Nunes | 15/07/26Muitas vagas pedem curso superior completo ou em andamento na área de tecnologia. Entenda!
Entenda o que faz um cientista de dados no futebol, como a Inteligência Artificial está transformando os clubes, quais cursos ajudam na formação e quanto ganha esse profissional.
Em resumo:
Veja mais informações a seguir!

A transformação digital chegou aos gramados. Se antes as decisões dos clubes eram tomadas principalmente com base na observação de treinadores e olheiros, hoje algoritmos, bancos de dados e modelos de Inteligência Artificial fazem parte da rotina de diversas equipes profissionais.
O crescimento da análise de dados no futebol abriu espaço para uma carreira relativamente nova no esporte brasileiro: a de cientista de dados.
Esses profissionais são responsáveis por coletar, organizar e interpretar grandes volumes de informações para apoiar decisões relacionadas a desempenho, contratações, preparação física, prevenção de lesões e análise de adversários.
Segundo levantamento publicado pelo portal esportivo Ge, departamentos de analytics já fazem parte da rotina de mais da metade dos clubes da Série A do Campeonato Brasileiro.
As informações produzidas pelos cientistas de dados são utilizadas em áreas como scout, fisiologia, análise de mercado e monitoramento de atletas.
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O cientista de dados transforma informações em conhecimento estratégico.
No futebol, isso pode envolver atividades como:
Na prática, esse profissional trabalha com grandes bases de dados geradas por jogos, treinos, GPS, sensores corporais, vídeos e plataformas especializadas.
+ Análise de dados no futebol: veja pós-graduações para entrar na área
A evolução da IA acelerou ainda mais a demanda por especialistas em dados no futebol.
Estudos acadêmicos apontam que o avanço do machine learning, do poder computacional e da coleta de dados permitiu que clubes passassem a analisar comportamentos individuais e coletivos de maneira muito mais detalhada.
A tecnologia é utilizada para identificar padrões de movimentação, prever cenários de jogo e apoiar decisões técnicas e estratégicas.
Segundo a consultoria Ilumeo, o Data Science já é empregado em áreas como:
O uso dessas informações permite que clubes tomem decisões baseadas em evidências, reduzindo a dependência de percepções subjetivas.
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Não existe um único caminho para se tornar cientista de dados no esporte.
As formações mais comuns incluem cursos de graduação como:
Além da graduação, muitos profissionais buscam especializações voltadas especificamente para o futebol.
A própria Confederação Brasileira de Futebol, por meio da CBF Academy, oferece uma pós-graduação em Análise de Desempenho e Ciências de Dados no Futebol.
O programa é direcionado a gestores, analistas e cientistas de dados interessados em atuar na indústria do futebol e tem foco em métricas de performance, tomada de decisão baseada em dados e otimização de resultados esportivos.
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A formação costuma unir conhecimentos de tecnologia, estatística e gestão esportiva.
Entre os principais temas abordados estão:
Os alunos aprendem a interpretar métricas, probabilidades, correlações e indicadores utilizados na avaliação de jogadores e equipes.
O conteúdo envolve coleta, organização e integração de informações provenientes de partidas, treinos, plataformas estatísticas e sistemas de rastreamento.
Compreensão da estrutura dos clubes, dos processos de contratação, das categorias de base e dos objetivos estratégicos de cada departamento.
Discussões sobre privacidade de dados, uso responsável de informações de atletas e conformidade com legislações e normas esportivas.
+ Pós em gestão esportiva: como entrar no mercado do futebol
Uso de linguagens como Python e R para manipulação de dados, criação de modelos estatísticos e automação de análises.
Desenvolvimento de dashboards, gráficos e relatórios para facilitar a tomada de decisão por comissões técnicas e dirigentes.
Aplicação de algoritmos para identificar padrões, gerar previsões e automatizar análises de desempenho.
Estudo de arquiteturas capazes de armazenar e processar grandes volumes de dados esportivos.
Avaliação de indicadores modernos que ajudam a mensurar a contribuição real de cada atleta durante as partidas.
Uso de modelos analíticos para encontrar jogadores compatíveis com as necessidades técnicas e financeiras dos clubes.
Desenvolvimento de soluções práticas para problemas reais do futebol utilizando dados.
Aprimoramento de competências técnicas e comportamentais, incluindo comunicação, trabalho em equipe e processos seletivos.
Embora muitos associem a profissão exclusivamente aos clubes, o mercado é mais amplo.
As oportunidades incluem:
Com o crescimento da IA aplicada ao esporte, a tendência é que novas funções continuem surgindo nos próximos anos.
A remuneração varia conforme experiência, porte da empresa e especialização do profissional.
O piso médio está na faixa de R$ 7,3 mil, enquanto profissionais mais experientes podem superar R$ 18 mil mensais.
Em mercados especializados, como o futebol profissional, a remuneração pode variar conforme o orçamento dos clubes, a complexidade dos projetos e o nível de responsabilidade do cargo.
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A análise de dados deixou de ser uma tendência para se tornar parte da estrutura de muitos clubes profissionais.
O crescimento dos departamentos de analytics, aliado ao avanço da Inteligência Artificial, está ampliando o espaço para cientistas de dados no esporte.
Esses profissionais ajudam a transformar informações em decisões mais precisas, influenciando desde contratações até estratégias de jogo.
Para quem gosta de tecnologia, estatística e futebol, a área reúne conhecimentos de diferentes disciplinas e oferece oportunidades em um mercado que continua em expansão.
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