A COVID-19 surgiu em dezembro de 2019 através de um vírus desconhecido e de consequências inesperadas, ocasionando diversos óbitos pelo mundo. Para enfrentá-lo, diversas entidades tomaram medidas em nível individual e global. Dentre essas medidas, destacou-se o rápido desenvolvimento de vacinas para imunizar as populações. Especificamente no território brasileiro, todo o processo de vacinação foi monitorado pelo Sistema Único de Saúde através do Sistema de Informações do Programa Nacional de Imunizações (SIPNI), o que gerou um enorme volume de dados. Utilizar Ciência de Dados para analisar esses dados mostrou-se como uma metodologia promissora para trazer algum conhecimento útil e previamente desconhecido a respeito da COVID-19 e do impacto da vacinação na população. Tal metodologia utiliza habilidades estatísticas, computacionais e de domínio para gerar informações a partir de gráficos, classificações e previsões. Nesse sentido, o projeto ICODA (International COVID-19 Data Alliance) surge como uma iniciativa de colaboração global para responder à pandemia utilizando o poder dos dados. Como parte desse projeto, o presente trabalho se propôs a analisar os impactos da Campanha de Vacinação contra a COVID-19 no número de óbitos registrados nos municípios brasileiros. Dentro da aplicação do Ciclo de Vida de Ciência de Dados, especificamente na etapa de modelagem, percebemos que o modelo de Regressão de Poisson é o que melhor explica o número de óbitos ocorridos em vários municípios sete semanas após a vacinação. Após aplicar o modelo de Regressão de Poisson foi possível concluir que a redução do número de óbitos pode ser explicada pelo avanço da cobertura vacinal.