A inteligência artificial trouxe novos protagonistas aos gramados: os cientistas de dados. Diferente do passado, quando treinadores e olheiros baseavam suas escolhas apenas na observação, atualmente algoritmos e grandes volumes de indicadores respaldam quase toda decisão relevante em boa parte das equipes profissionais.
Segundo relatório do portal esportivo Ge, mais da metade dos times da Série A do Brasileirão já utiliza departamentos de analytics para auxiliar processos em setores como scout, fisiologia, análise de mercado e monitoramento contínuo de atletas.
Veja a seguir como essa área vem conquistando destaque e o que faz.
O que faz um cientista de dados em clubes de futebol?
Veja como atua um cientista de dados no futebol. Imagem: Notícias Concursos
O papel desse especialista abrange desde a coleta e integração de dados vindos de jogos, treinos e dispositivos vestíveis, até a criação de indicadores próprios, painéis de análise e modelos preditivos capazes de antecipar padrões de desempenho. Entre suas principais tarefas destacam-se:
Analisar estatísticas detalhadas de partidas
Estudar padrões comportamentais e físicos
Propor indicadores de performance inéditos
Dar suporte à comissão técnica via relatórios e dashboards
Usar inteligência artificial para apoiar tanto departamentos médicos quanto de preparação física
Fornecer subsídios para contratações e avaliações periódicas de atletas
Como a Inteligência Artificial acelera a tomada de decisão?
Clubes profissionais apostam, cada vez mais, em inteligência artificial para reduzir o espaço da subjetividade. Com machine learning, avanços na análise computacional e fontes diversas de dados, tornou-se viável prever tendências de movimentação, antecipar cenários de jogo e recomendar alterações táticas.
Consultorias como a Ilumeo já apontam a presença do data science esportivo em áreas como:
Monitoramento da carga física e mensuração de fadiga
Análise automatizada de movimentação em campo
Controle técnico-tático durante treinos e partidas oficiais
Identificação de reforços a partir de algoritmos que consideram fatores técnicos, físicos e financeiros
Com base em estatísticas e tendências extraídas desses processos, dirigentes tomam decisões mais estratégicas, diminuindo riscos e aumentando a previsibilidade dos resultados.
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Caminhos para atuar com dados no futebol
A área ainda é recente, mas já há diversos caminhos de formação. Além dos cursos de graduação mais convencionais, como Ciência de Dados, Estatística, Inteligência Artificial, Matemática e Engenharia da Computação, há pós-graduações e certificações voltadas diretamente para o futebol.
A CBF Academy oferece, por exemplo, uma pós-graduação em Análise de Desempenho e Ciências de Dados no Futebol, destinada a gestores e aspirantes a cientistas de dados esportivos. Cursos desse perfil combinam conteúdos tecnológicos, estatísticos e também de gestão esportiva, preparando profissionais aptos a atuar em clubes de ponta.
O que se aprende em especializações voltadas para dados esportivos?
Estatística aplicada: compreensão de métricas, probabilidades e indicadores de desempenho
Coleta e tratamento de dados: integração de informações de diversas fontes (GPS, plataformas de estatística, sistemas de rastreamento)
Lógica de gestão esportiva: estrutura dos clubes, processos de base e fluxos de decisão internos
Ética e legislação: privacidade dos dados e uso responsável das informações de atletas
Programação: domínio de Python, R ou linguagens similares para criação de modelos e automação de análises
Visualização de dados: construção de dashboards e relatórios para facilitar decisões técnicas
Machine learning: uso de algoritmos para identificar padrões e prever resultados
Big Data: soluções para armazenamento e processamento em escala de grandes bancos de dados esportivos
Métricas de alto impacto: avaliação da contribuição efetiva dos atletas durante partidas e campeonatos
Recrutamento analítico: cruzamento de indicadores para sugerir potenciais contratações
Projetos práticos: resolução de problemas reais dos clubes, desde o monitoramento até a gestão de elenco
Desenvolvimento de carreira: habilidades interpessoais e comunicativas em cenários multidisciplinares
Mercado de trabalho: onde estão as oportunidades?
O cientista de dados não fica restrito a clubes de futebol. O mercado já inclui federações, empresas especializadas em tecnologia esportiva, plataformas de estatísticas, startups dedicadas à análise de performance, consultorias, casas de apostas regulamentadas e agências de scouting.
O crescimento das áreas de IA aplicada ao esporte deve criar novas funções e segmentos em constante renovação, tornando-se uma das carreiras mais promissoras para especialistas em tecnologia que desejam unir paixão e trabalho.
Remuneração
Segundo levantamentos recentes, o piso da remuneração média fica na casa dos R$ 7,3 mil, podendo ultrapassar R$ 18 mil para profissionais com mais experiência e atuação em segmentos altamente especializados. Projetos mais complexos e cargos de liderança tendem a remunerar ainda mais, principalmente em clubes de grande estrutura.
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