Já pensou como a Netflix sabe exatamente qual série te recomendar? Ou como seu banco prevê uma fraude antes que ela aconteça? E se uma empresa quer saber por que seus clientes estão saindo, ou prever o que vai acontecer no próximo trimestre?
A resposta está em Data Science e Analytics.
Esses profissionais são os detetives do mundo digital — eles mergulham em montanhas de dados (bilhões de números!) e encontram padrões escondidos, tendências e respostas que valem milhões para as empresas. Eles transformam dados brutos em insights reais que mudam decisões de negócio.
E o melhor? O mercado está desesperado por talentos. Empresas de todos os tamanhos e setores — de startups a gigantes da saúde, finanças e varejo — estão investindo pesado em dados. Se você curte lógica, resolver problemas e ver o futuro através dos números, essa é a sua área!
O que vamos ver neste Post:
📊 Quick Stats: O Mercado em Números
| Métrica | Dado |
|---|---|
| Crescimento de vagas | +38% ao ano (2023-2026) |
| Salário médio analista | R$ 4.500 – R$ 8.000 |
| Salário cientista de dados sênior | R$ 15.000 – R$ 30.000+ |
| Empresas contratando | 92% das grandes corporações |
| Tempo médio pra primeiro emprego | 6-12 meses de estudo dedicado |
| Vagas remotas | 70% das posições são remote-friendly |
🤔 Data Science vs Analytics: Qual a Diferença?
Embora trabalhem juntos e usem muitas ferramentas em comum, Data Science e Analytics têm focos ligeiramente diferentes:
| Aspecto | Data Analytics | Data Science |
|---|---|---|
| Foco Principal | O que aconteceu? Por que aconteceu? (Análise descritiva e diagnóstica) | O que vai acontecer? Como podemos fazer acontecer? (Análise preditiva e prescritiva) |
| Objetivo | Entender o passado e presente para otimizar | Prever o futuro e criar soluções inovadoras |
| Ferramentas | SQL, Excel, Power BI, Tableau, Python (básico) | Python (avançado), R, Machine Learning, Deep Learning, Big Data |
| Habilidades | Visualização de dados, storytelling, SQL, estatística básica | Modelagem estatística, programação avançada, ML, arquitetura de dados |
| Perfil | Curioso, comunicativo, com visão de negócio | Curioso, com forte base matemática/programação, experimental |
| Exemplo | Analisar vendas do último trimestre e identificar produtos mais vendidos | Criar modelo que prevê quais clientes vão cancelar serviço no próximo mês |
Na prática: Muitos começam em Data Analytics e evoluem para Data Science. As habilidades são complementares e ter conhecimento em ambos te torna um profissional muito mais completo.
📜 Evolução Histórica: De Planilhas a Algoritmos Inteligentes
| Era | Tecnologia | Marco Histórico |
|---|---|---|
| 1960s-70s | Primeiros bancos de dados | IBM desenvolve sistemas relacionais |
| 1980s | Estatística computacional | Surgem SAS e SPSS para análise |
| 1990s | Data Warehousing, Data Mining | Empresas começam a minerar padrões em vendas |
| 2000s | Big Data, Web Analytics | Google Analytics, Hadoop, processamento de grandes volumes |
| 2010s | Machine Learning mainstream | Python/R explodem, Kaggle nasce, deep learning decola |
| 2020s | IA Generativa, MLOps | ChatGPT, Stable Diffusion, automação do ciclo de vida do ML |
Por que saber isso importa? Porque a área de dados está em constante evolução. O que era “futuro” há 5 anos é “básico” hoje. Aprender a aprender é sua maior habilidade.
🎓 Cursos Universitários: Sua Base Sólida
Graduações Ideais para Data Science & Analytics:
1. Ciência de Dados ⭐ (NOVO!)
Curso criado especificamente pra essa área — já está surgindo em várias universidades brasileiras.
👉 Ideal para: Quem quer formação 100% focada em dados, sem rodeios.
2. Estatística
Base matemática sólida, probabilidade, inferência — o coração de qualquer análise e modelagem.
👉 Ideal para: Quem gosta de matemática e quer entender a fundo os “porquês” dos dados.
3. Ciência da Computação
Programação avançada, algoritmos, estruturas de dados. Essencial para construir e otimizar modelos.
👉 Ideal para: Quem quer flexibilidade pra trabalhar com engenharia de dados e ML também.
4. Matemática Aplicada
Foco em modelagem matemática, otimização e algoritmos.
👉 Ideal para: Quem curte matemática pura e quer aplicar em problemas reais.
5. Sistemas de Informação / Análise e Desenvolvimento de Sistemas
Mistura tecnologia com gestão — você aprende a desenvolver e também a gerenciar processos de TI e dados.
👉 Ideal para: Quem gosta de tech e quer entender o lado de negócios, com foco em aplicação prática.
💡 Precisa de Faculdade?
Sim e não. Para cargos de cientista de dados em empresas grandes, um diploma ajuda muito (estatística ou computação). Mas a área valoriza muito portfólio e resultados reais. Muitos profissionais vêm de bootcamps ou são autodidatas.
Pós-graduações são comuns: Muita gente faz engenharia/administração na graduação e depois parte pra um mestrado ou especialização em Data Science ou Business Analytics.
🛠️ Stack Técnico: O Que Dominar
Linguagens Mais Usadas (2026):
| Linguagem | Uso Principal | Curva de Aprendizado | Demanda |
|---|---|---|---|
| Python 🐍 | Análise, ML, deep learning, automação | ⭐⭐ Fácil | 🔥🔥🔥🔥🔥 Dominante |
| SQL | Manipular bancos de dados (ESSENCIAL) | ⭐⭐ Fácil | 🔥🔥🔥🔥🔥 Obrigatório |
| R | Estatística avançada, visualizações complexas | ⭐⭐⭐ Médio | 🔥🔥🔥 Alta (academia, pesquisa) |
| Scala | Big Data (Apache Spark) | ⭐⭐⭐⭐ Difícil | 🔥🔥🔥 Alta (enterprise) |
| Julia | Computação científica, alta performance | ⭐⭐⭐⭐ Difícil | 🔥🔥 Nicho crescente |
Ferramentas e Bibliotecas Essenciais:
📊 Análise e Manipulação:
- Pandas, NumPy (Python)
- dplyr, tidyr (R)
📈 Visualização e BI:
- Matplotlib, Seaborn, Plotly (Python)
- ggplot2 (R)
- Tableau, Power BI, Looker Studio (BI tools)
🤖 Machine Learning:
- scikit-learn (ML clássico: regressão, classificação, clustering)
- TensorFlow, PyTorch (deep learning)
- XGBoost, LightGBM (modelos de árvore de decisão de alta performance)
☁️ Big Data & Cloud:
- Apache Spark, Hadoop
- AWS (S3, SageMaker, Redshift)
- Google Cloud (BigQuery, Vertex AI)
- Azure ML
Habilidades Técnicas por Nível:
| NÍVEL | Habilidades Técnicas | O Que Se Espera |
|---|---|---|
| 🌱 Analista Júnior (0-2 anos) | • Python/R básico • SQL intermediário • Pandas, NumPy • Estatística descritiva • Visualizações (matplotlib/seaborn) • Excel avançado • Git básico |
• Fazer análises exploratórias • Criar dashboards • Limpar e preparar dados • Documentar processos • Trabalhar sob supervisão |
| 🌿 Cientista/Analista Pleno (2-5 anos) | • ML clássico (regressão, classificação, clustering) • Feature engineering • Testes A/B • SQL avançado • Cloud básico (AWS/GCP) • Docker • APIs (criar e consumir) |
• Desenvolver modelos ML de ponta a ponta • Comunicar insights pra stakeholders • Escolher métricas corretas • Trabalhar com autonomia |
| 🌳 Cientista/Arquiteto Sênior (5+ anos) | • Deep Learning (CNNs, RNNs, Transformers) • MLOps (CI/CD pra modelos) • Arquitetura de dados • Big Data (Spark, Hadoop) • Deployment em produção • Liderança técnica |
• Definir estratégia de dados • Liderar projetos complexos • Mentorar time • Influenciar decisões de negócio |
🧠 Soft Skills: Além do Código
| Soft Skill | Por Que É Crucial | Como Desenvolver |
|---|---|---|
| 📊 Storytelling com Dados | 80% do seu trabalho é convencer pessoas do que você descobriu | Pratique apresentar análises pra amigos não-técnicos |
| 🎯 Business Acumen | Entender o negócio é o que separa júnior de sênior | Leia sobre a indústria, converse com stakeholders |
| 🤔 Pensamento Crítico | Dados mentem quando mal interpretados | Sempre pergunte: “Isso faz sentido no mundo real?” |
| 💬 Comunicação Clara | Você precisa traduzir “p-value” pra “vai dar lucro?” | Escreva relatórios, faça apresentações, crie blogs |
| 🧩 Curiosidade Científica | Melhores insights vêm de perguntas não-óbvias | Sempre pergunte “E se…?” e “Por que…?” |
| ⏰ Gestão de Projetos | Projetos de dados têm muito vai-e-vem | Aprenda Agile, use ferramentas (Notion, Jira) |
| 🤝 Colaboração | Trabalha com engenheiros, designers, PMs, C-level | Participe de projetos em grupo, hackathons |
Dica de Carreira: Um profissional de dados mediano tecnicamente, mas com ótima comunicação, impacta mais a empresa que um gênio que ninguém entende.
💰 Salários e Mercado de Trabalho (Brasil 2026)
Faixas Salariais:
🌱 Analista de Dados Júnior: R$ 4.000 – R$ 7.000/mês
🌿 Analista de Dados Pleno: R$ 7.000 – R$ 12.000/mês
🌳 Cientista de Dados Júnior: R$ 6.000 – R$ 10.000/mês
🌿 Cientista de Dados Pleno: R$ 10.000 – R$ 18.000/mês
💎 Cientista de Dados Sênior/Lead: R$ 18.000 – R$ 35.000+/mês
Empresas internacionais remotas: US$ 80k-150k/ano (R$ 33k-62k/mês)
Setores Que Mais Contratam:
- 🏦 Fintechs e Bancos (detecção de fraude, crédito, análise de risco)
- 🛒 E-commerce e Varejo (recomendação, precificação dinâmica, otimização de estoque)
- 🏥 Saúde (diagnósticos, descoberta de medicamentos, gestão hospitalar)
- 📱 Big Tech (tudo: desde publicidade até otimização de produtos)
- 🚗 Mobilidade (Uber, 99, logística de entregas)
- 🎬 Entretenimento (Netflix, Spotify: sistemas de recomendação)
🚀 3 Projetos Práticos Para Seu Portfólio
Projeto 1: Análise de Vendas de E-commerce
Nível: Iniciante (Analytics)
Dataset: Dados de vendas de uma loja online (Kaggle)
Aprende: SQL (consultas), Pandas (manipulação), Power BI/Tableau (dashboards)
Impacto: Identificar produtos mais vendidos, sazonalidade, clientes VIP.
Projeto 2: Previsão de Churn de Clientes
Nível: Intermediário (Data Science)
Dataset: Dados de clientes de uma telecom/streaming
Aprende: Regressão logística, feature engineering, validação de modelo (scikit-learn)
Impacto: Prever quais clientes vão cancelar e propor ações de retenção.
Projeto 3: Sistema de Recomendação de Filmes/Músicas
Nível: Avançado (Data Science)
Dataset: MovieLens, Last.fm
Aprende: Filtragem colaborativa, matrix factorization, deep learning (TensorFlow/PyTorch)
Impacto: É literalmente o que Netflix/Spotify fazem para personalizar a experiência do usuário.
📚 Cursos Não-Acadêmicos: Acelere Seu Aprendizado
Importante: Esses são cursos alternativos ou complementares à faculdade — ideais pra quem quer entrar rápido no mercado ou se especializar em tecnologias específicas.
🎓 Bootcamps Especializados (3-6 meses):
| Bootcamp | Duração | Investimento | Diferenciais |
|---|---|---|---|
| TripleTen (ex-Practicum) | 10 meses | R$ 10.000-15.000 | Foco em projetos reais, suporte de carreira |
| Tera | 6 meses | R$ 12.000-18.000 | Foco em UX Analytics, projetos com empresas |
| Data Science Academy | Flexível | R$ 3.000-8.000 | Cursos modulares, muito conteúdo em português |
| Digital Innovation One (DIO) | Flexível | Gratuito/Freemium | Bootcamps com empresas (Santander, Avanade) |
🌐 Plataformas de Cursos Online:
Internacionais:
| Plataforma | Preço | Melhor Para | Cursos Destaque |
|---|---|---|---|
| Coursera | US$ 49/mês | Certificados de universidades/empresas | Google Data Analytics, IBM Data Science Professional Certificate |
| DataCamp | US$ 25/mês | Aprendizado interativo com código | Career Tracks (Data Analyst, Data Scientist) |
| Udemy | R$ 30-200/curso (em promoção) | Aprender tecnologias específicas | “Python for Data Science and Machine Learning Bootcamp” |
| edX | Gratuito (certificado pago) | Cursos universitários online | HarvardX: Data Science Professional Certificate |
| Kaggle Learn | 100% Gratuito | Prática com datasets reais | Micro-cursos de Python, Pandas, ML |
Brasileiras:
| Plataforma | Preço | Melhor Para | Diferenciais |
|---|---|---|---|
| Alura | R$ 80-100/mês | Aprendizado contínuo em português | Trilhas guiadas (Data Science, Data Analytics), podcast DevCast |
| Data Science Academy | R$ 3.000-8.000 | Conteúdo aprofundado em português | Formações completas (Analista, Cientista, Engenheiro de Dados) |
| Curso em Vídeo (Gustavo Guanabara) | 100% Gratuito | Aprender o básico em português | Python, SQL – didática excelente |
📖 Documentações e Recursos Gratuitos:
- Kaggle – Competições, datasets reais, notebooks públicos pra aprender
- Google Colab – Jupyter notebook gratuito com GPU
- Towards Data Science (Medium) – Artigos diários sobre DS
- StatQuest (YouTube) – Estatística explicada de forma visual
- 3Blue1Brown – Matemática e ML com animações incríveis
💡 Estratégia Smart:
- Comece com gratuitos (Kaggle Learn, Curso em Vídeo, Google Data Analytics no Coursera)
- Invista em uma plataforma (DataCamp para prática, Alura para português)
- Use Udemy para lacunas específicas (tipo “preciso aprender Power BI AGORA”)
- Participe de competições Kaggle e construa seu portfólio no GitHub.
🔮 Tendências 2026 e Além
🤖 AutoML e DataOps – Ferramentas que automatizam partes do processo (mas ainda precisam de você!)
🧬 IA em Saúde – Diagnósticos por imagem, medicina personalizada
🌍 Dados Climáticos – Previsões, sustentabilidade
💬 LLMs Especializados – Modelos de linguagem treinados pra domínios específicos (médico, jurídico)
🔐 Privacy-Preserving ML – Treinar modelos sem expor dados sensíveis
⚡ Edge AI – Modelos rodando em dispositivos, não na nuvem
✅ Data Science & Analytics É Para Você?
Você provavelmente vai curtir se:
✔️ Adorava matemática e resolver problemas lógicos na escola
✔️ Fica fascinado quando descobre padrões e conexões
✔️ Gosta de programar, mas também de entender o “porquê” das coisas
✔️ Curte storytelling — contar uma história através de gráficos
✔️ Tem paciência pra limpar dados bagunçados (80% do trabalho!)
✔️ Adora aprender (a área muda MUITO rápido)
Provavelmente NÃO é pra você se:
❌ Odeia matemática com todas as forças
❌ Quer resultados instantâneos (projetos de dados levam tempo)
❌ Prefere tarefas bem definidas (dados é cheio de ambiguidade)
❌ Não gosta de se comunicar com pessoas
🎯 Seus Próximos Passos (Plano de 6 Meses)
Meses 1-2: Fundamentos Essenciais
✅ Python: variáveis, loops, funções (Curso em Vídeo ou freeCodeCamp)
✅ SQL: SELECT, JOIN, GROUP BY (DataCamp ou Curso em Vídeo)
✅ Pandas básico: carregar CSV, filtrar, agrupar
✅ Estatística descritiva: média, mediana, desvio padrão, correlação
✅ Projeto: Análise exploratória de um dataset simples (Titanic, Iris)
Meses 3-4: Análise e Visualização
✅ Power BI ou Tableau: criar dashboards interativos
✅ Estatística inferencial: testes de hipótese, regressão linear simples
✅ Visualizações avançadas (seaborn, plotly em Python)
✅ Projeto: Dashboard completo de vendas ou marketing para uma empresa fictícia.
Meses 5-6: Machine Learning e Portfólio
✅ scikit-learn: regressão, classificação (modelos básicos)
✅ Entender overfitting, train/test split, validação cruzada
✅ Fazer 2-3 projetos completos no GitHub (com READMEs profissionais)
✅ Participar de 1-2 competições Kaggle (começar pelas “Getting Started”)
✅ Montar LinkedIn otimizado e começar a aplicar para vagas júnior/estágio.
🎓 Conclusão: Dados São o Novo Petróleo (e Você Pode Ser o Geólogo)
Data Science & Analytics não é só sobre algoritmos e códigos — é sobre contar histórias que mudam empresas, otimizar processos que economizam milhões, e criar produtos que milhões de pessoas usam todo dia.
O mercado está faminto por profissionais. As empresas têm os dados, mas não sabem o que fazer com eles. Essa é a sua oportunidade.
Comece hoje com um projeto pequeno. Erre. Aprenda. Repita. Em 6 meses você pode estar fazendo entrevistas. Em 1 ano, mudando de carreira. Em 5 anos? Liderando times e tomando decisões que impactam milhões.
Os dados estão aí. Você vai ser quem transforma eles em valor? 🚀
📖 Glossário: Decodificando o Tecniquês de Data Science & Analytics
A-D
| Termo | O Que Significa | Exemplo Prático |
|---|---|---|
| Algoritmo | Sequência de passos que resolve um problema | Receita de bolo = algoritmo culinário |
| Análise Descritiva | Descrever o que aconteceu no passado | “Nossas vendas caíram 10% no último mês.” |
| Análise Diagnóstica | Explicar por que algo aconteceu | “As vendas caíram porque um concorrente lançou um produto similar.” |
| Análise Preditiva | Prever o que vai acontecer no futuro | “Prevemos que as vendas vão subir 5% no próximo trimestre.” |
| Análise Prescritiva | Recomendar ações para o futuro | “Para aumentar as vendas, recomendamos investir em marketing digital.” |
| API | Interface que permite sistemas conversarem | Puxar dados do Twitter pro seu código Python |
| Big Data | Dados tão grandes que Excel/ferramentas normais não aguentam | Todos os tweets do mundo = big data |
| Bias (Viés) | Quando modelo é tendencioso/injusto | IA que rejeita currículos de mulheres |
| Business Intelligence (BI) | Análise de dados do passado pra decisões | Dashboards mostrando vendas do mês |
| Churn | Taxa de clientes que cancelam serviço | Netflix perde 5% assinantes/mês = 5% churn |
| Classificação | Prever categorias (sim/não, gato/cachorro) | Spam ou não-spam? |
| Clustering | Agrupar coisas similares sem saber grupos antes | Agrupar clientes por comportamento parecido |
| Correlação | Quando duas coisas variam juntas | Venda de sorvete e temperatura (correlação positiva) |
| Cross-Validation | Testar modelo em várias divisões dos dados | Não usar sempre os mesmos dados de teste |
| Dataset | Conjunto de dados pra análise | Planilha com 10 mil linhas de vendas |
| Data Cleaning | Limpar dados sujos/errados | Remover linhas vazias, corrigir typos |
| Data Lake | Repositório gigante de dados brutos | Tudo jogado num balde, organiza depois |
| Data Warehouse | Repositório organizado de dados | Dados estruturados e prontos pra análise |
| Deep Learning | ML com redes neurais profundas (muitas camadas) | Reconhecimento facial, carros autônomos |
| Dashboard | Painel visual com KPIs e gráficos | Dashboard de vendas em Power BI |
E-M
| Termo | O Que Significa | Contexto Prático |
|---|---|---|
| Ensemble | Combinar vários modelos pra melhorar resultado | 3 modelos “votam” na previsão final |
| ETL | Extract, Transform, Load – pegar, limpar e guardar dados | Puxar dados da API, limpar e salvar no banco |
| Feature | Variável/coluna usada no modelo | Idade, renda, cidade = features |
| Feature Engineering | Criar novas features úteis dos dados originais | Criar “idade em décadas” a partir de “data de nascimento” |
| Ground Truth | Resposta real/correta | Saber que foto é realmente de gato (pra treinar modelo) |
| Hyperparameter | Configurações do modelo que você ajusta | Profundidade da árvore de decisão |
| Inferência | Usar modelo treinado pra fazer previsões novas | Modelo já pronto prevendo preço de casa nova |
| KPI (Key Performance Indicator) | Métrica principal de sucesso | E-commerce: taxa de conversão |
| Latency | Tempo de resposta do modelo | Quanto demora pra modelo dar resposta |
| Machine Learning (ML) | Computador aprende padrões sem ser programado explicitamente | Email aprender o que é spam sozinho |
| Matriz de Confusão | Tabela mostrando acertos e erros do modelo | Quantos gatos chamou de cachorro? |
| Modelo | Representação matemática que faz previsões | Fórmula que prevê preço baseado em área |
| MLOps | DevOps aplicado a Machine Learning | Automatizar deploy e monitoramento de modelos |
N-Z
| Termo | O Que Significa | Contexto Prático |
|---|---|---|
| Neurônio Artificial | Unidade básica de rede neural | Imita neurônio do cérebro |
| NLP (Natural Language Processing) | IA que entende linguagem humana | ChatGPT, tradutores automáticos |
| Normalização | Colocar dados na mesma escala | Idade (0-100) e salário (1k-100k) na mesma escala 0-1 |
| Outlier | Valor muito diferente dos outros | Pessoa com 2,30m de altura |
| Overfitting | Modelo decora treino mas erra no mundo real | Decorar questões da prova, mas não entender matéria |
| Pipeline | Sequência automatizada de passos | Limpar → Transformar → Treinar → Avaliar |
| P-value | Probabilidade de resultado ser por acaso | p < 0.05 = resultado estatisticamente significativo |
| Precisão (Precision) | Das previsões positivas, quantas estavam certas? | De 100 emails que chamei de spam, quantos eram? |
| Recall (Revocação) | Dos casos positivos reais, quantos eu peguei? | De 100 spams reais, quantos eu bloqueei? |
| Regressão | Prever número contínuo | Prever preço (R$ 250.000), temperatura (28°C) |
| Reinforcement Learning | Aprender por tentativa e erro com recompensas | Como videogame aprende a jogar |
| SQL | Structured Query Language | Linguagem pra consultar bancos de dados |
| Storytelling com Dados | Contar uma história com base em dados | Apresentar um dashboard de forma envolvente |
| Supervised Learning | Aprender com dados rotulados | Mostrar 1000 fotos de gatos dizendo “isso é gato” |
| Tensor | Array multidimensional (generalização de matriz) | Imagem colorida = tensor 3D |
| Test Set | Dados guardados pra testar modelo no final | Questões que você NÃO estudou pra ver se aprendeu |
| Training Set | Dados usados pra treinar modelo | Questões que você estuda |
| Transfer Learning | Usar modelo já treinado como base | Pegar modelo que sabe gatos e ensinar só raças |
| Underfitting | Modelo simples demais, não aprende | Tentar prever vendas com só 1 variável |
| Unsupervised Learning | Aprender sem rótulos, achar padrões sozinho | Agrupar clientes sem dizer quem é quem |
| Validation Set | Dados pra ajustar modelo durante treino | Simulado antes da prova final |
🔥 Jargões do Dia a Dia:
- “Garbage in, garbage out” = Dados ruins geram modelos ruins
- “Curse of dimensionality” = Mais features nem sempre é melhor
- “No free lunch” = Nenhum modelo é melhor em tudo
- “Leakage” = Quando dados de teste “vazam” pro treino (trapaça!)
- “Baseline model” = Modelo simples pra comparar
- “Production-ready” = Modelo pronto pra usar no mundo real
- “A/B test” = Testar duas versões pra ver qual melhor
- “Data drift” = Quando dados mudam com o tempo e modelo para de funcionar
- “Cold start problem” = Recomendar pra usuário novo sem histórico
- “Interpretability” = Conseguir explicar POR QUE modelo decidiu isso
💡 Dica de Sobrevivência: Você vai ouvir esses termos TODO DIA. Não precisa decorar — salve esse glossário e consulte sempre. Em 3 meses já sai natural! 🚀
Nota de Transparência
Este conteúdo foi produzido com suporte de ferramentas tecnológicas e revisão humana da Equipe Guia DELTA (Catia de Freitas e Emerson Silveira). As informações se baseiam em dados públicos, fontes confiáveis e análises próprias, com responsabilidade e sem promessas irreais de resultados.
