De planilhas a códigos: o salto tecnológico do profissional financeiro
- Duilio Alves de Moraes
- 28 de out.
- 5 min de leitura
Atualizado: 29 de out.
Você já parou para pensar por que Python [uma linguagem de programação] está aparecendo cada vez mais como requisito em vagas financeiras?
Estamos falando de posições de analista e gerente financeiro, cargos que até pouco tempo atrás exigiam apenas domínio de Excel, DRE e orçamento.
Mas o mercado mudou. E rápido!
Hoje, o profissional financeiro que entende apenas de planilhas corre o risco de ficar para trás.
A nova geração de analistas e gestores não apenas interpreta números: eles programam, automatizam, integram dados e projetam cenários.
O domínio de Python virou uma ponte entre o financeiro tradicional e o universo de dados, e quem atravessa essa ponte tende a ocupar o futuro da profissão.
No meu novo artigo, compartilho dados sobre o avanço do uso de Python na área financeira, os motivos que levaram as empresas a exigir essa competência e o que isso representa para a carreira de quem atua com planejamento e gestão financeira.
Leia o artigo completo e tire suas próprias conclusões.
Agora quero saber: Você acredita que Python já é uma habilidade essencial para profissionais financeiros? Ou ainda vê isso como um diferencial restrito a quem atua com dados e tecnologia?
Por que o Python está se tornando a nova linguagem das finanças corporativas?
Nos últimos anos, tenho observado com atenção uma transformação significativa nas exigências para cargos de analista e gerente financeiro. Tradicionalmente focados em contabilidade, controle, DRE e orçamento, esses papéis agora incorporam com maior frequência competências que historicamente pertenciam mais ao universo de dados e tecnologia. Dentre essas, o domínio em Python desponta como habilidade cada vez mais valorizada, e vale refletirmos por que isso está acontecendo, quais desafios traz e como as empresas e profissionais podem se preparar.
Primeiro, é importante entender o contexto. O ambiente financeiro hoje já não se restringe à leitura de planilhas estáticas ou ao fechamento de mês. A abundância de dados, de mercado, operacionais, de clientes, e custos, exige análise, automação, visualização e previsão. Python, com sua versatilidade, bibliotecas robustas (como Pandas, NumPy, scikit‑learn) e capacidade de integração com plataformas de dados, se encaixa perfeitamente nesse novo perfil.
Além disso, há dados que confirmam essa tendência. Por exemplo, um estudo publicado no JOURNAL OF INFORMATION SYSTEMS APPLIED RESEARCH sobre anúncios de emprego em posições de business-intelligence e analytics entre 2014-2019 indicou que a menção à competência em Python cresceu de cerca de 2,3% para 10,7% no período 2014-2018, e em 2019 o requisito apareceu em 31,5% dos anúncios. O artigo 6 Key Areas for Data Analysts in the Financial Sector do site medium.com aponta que, entre profissões de analistas de dados em 2024, Python aparece em cerca de 31,2% das vagas. Ainda que esses números não sejam específicos para FP&A ou GERÊNCIA financeira tradicional, indicam com clareza que o perfil técnico está ganhando força também no âmbito financeiro.
Segundo artigo publicado pela NC State University, para cargos de “quantitative analyst”, por exemplo, identificou-se que mais de 56% das vagas listavam Python como competência definidora. Em outro levantamento de 2025, observou-se que o número de empregos em serviços financeiros que mencionavam Python triplicou em dois anos, de cerca de 270 para mais de 800, segundo o disruptionbanking.com
Diante desse panorama, por que as empresas estão exigindo Python para funções de análise ou gestão financeira? Há pelo menos quatro razões principais:
Automação e eficiência: tarefas manuais de reconciliação, consolidação, geração de relatórios e controle de dados podem ser automatizadas, reduzindo erros, liberando tempo e aumentando a agilidade da equipe. Exemplos incluem extração de dados de diversas fontes, tratamento e apresentação em dashboards ou relatórios.
Maior volume e complexidade de dados: as corporações acumulam dados operacionais, financeiros, históricos, de mercado e cliente. Profissionais que sabem programar são mais aptos a manipular grandes volumes, aplicar modelos de previsão, fazer análise de séries temporais e simular cenários.
Transformação digital da área financeira: a função financeira deixou de ser apenas “fechamento + relatório” e passou a atuar como parceiro estratégico do negócio, com foco em previsão, risk-management, análise de variáveis e suporte à decisão. Assim, o gestor financeiro ou analista precisa combinar domínio técnico, visão de negócio e habilidade de comunicar insights. Um estudo da thebigjob.com aponta crescimento de mais de 200% ou 300% para papéis híbridos “finança-tecnologia”.
Valorização do diferencial competitivo: profissionais que além de Excel, conhecem linguagens como Python, conseguem explorar dados de forma mais sofisticada, participar de projetos de analytics, machine learning ou automação de processos — o que agrega valor à empresa e abre oportunidades.
Para você que atua como analista ou gerente financeiro, ou aspira a essas posições, o que isso significa na prática? Aqui vão algumas reflexões:
Não se trata de que Excel, o Power BI, ou a interpretação de DRE deixem de ser relevantes, longe disso. Mas hoje o “novo Excel” da área financeira inclui a capacidade de ligar planilhas a scripts, automatizar extratos, cruzar múltiplas bases de dados e construir cenários com alguma codificação.
Profissionais que mantêm apenas habilidades tradicionais podem ver suas oportunidades limitadas ou menos competitivas à medida que os processos das empresas evoluem. Em contrapartida, quem investir em se familiarizar com Python, entender lógicas de dados, poderá atuar com mais autonomia, participar de iniciativas de transformação e entregar resultados diferenciados.
Do ponto de vista de carreira, especialmente para quem está em níveis de senioridade (como os de gerente), ter fluência técnica ou ao menos poder dialogar com equipes de dados, TI ou analytics, passa a ser um grande diferencial, não apenas para contratar, mas para liderar.
Do ponto de vista prático, vale buscar projetos internos: automatizar alguma rotina repetitiva, extrair e manipular dados além do que está no Excel, criar relatórios que cruzem dados estruturados e não-estruturados, explorar bibliotecas financeiras em Python (para modelagem, previsões, risco) etc. Esse tipo de iniciativa demonstra proatividade, capacidade de inovação e alinhamento aos objetivos estratégicos da organização.
Claro, existem desafios: muitos profissionais financeiros não têm background em programação; a curva de aprendizado é real; há resistências culturais em algumas organizações onde o “modo tradicional” prevalece. Um estudo observou que, apesar do reconhecimento do valor do Python nas finanças, a aplicação em departamentos financeiros ainda está limitada em muitos casos por falta de treinamento operacional ou por falta de diretrizes claras para a transformação tecnológica.
Ou seja, conhecer Python não virou uma formalidade isolada, mas representa uma porta de entrada para uma nova camada de atuação financeira orientada a dados, automatizada, integrada ao negócio, e estratégica. Para quem analisa, planeja e decide, como no seu caso, ter essa ponte entre finanças e tecnologia amplia a relevância e permite atuar não só como “controlador de números” mas como “facilitador de decisões”. E em um mercado cada vez mais competitivo e acelerado, esse é um diferencial real.
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