13 pontos por xguru 2024-08-08 | 3 comentários | Compartilhar no WhatsApp
  • Pesquisa realizada em maio de 2024 com 65.437 desenvolvedores

Perfil dos desenvolvedores

  • 66% dos desenvolvedores têm diploma de bacharelado/mestrado ou mestrado/doutorado, mas apenas 49% aprenderam a programar na escola
  • 82% dos desenvolvedores disseram que a opção mais escolhida para aprender código foram recursos online
  • Melhores recursos online para aprender a programar: documentação técnica (84%), Stack Overflow (80%), tutoriais em texto (68%) etc. É surpreendente que a IA também tenha ficado em 37%
  • 38% dos respondentes programam há mais de 15 anos; o total de anos de programação se distribui em 5-9 anos (27,1%), 10-14 anos (20,1%), 1-4 anos (13,6%), 15-19 anos (11,8%), 20-24 anos (9,2%)
  • Média de anos programando: executivos e gerentes têm em média mais de 15 anos, desenvolvedores backend e full-stack têm 10-11 anos, engenheiros de dados 10,46 anos, profissionais de marketing/vendas 9,98 anos, desenvolvedores frontend 7,92 anos
  • Tipos de desenvolvedor: full-stack (30,7%), backend (16,7%), estudantes (8,6%) e frontend (5,6%) lideram. Desenvolvedores frontend caíram de 6,6% no ano passado para 5,6%, enquanto aumentou a proporção de estudantes, aplicações embarcadas e pesquisadores acadêmicos
  • 37% dos respondentes têm entre 25 e 34 anos; entre desenvolvedores profissionais isso sobe para 42%, e entre pessoas aprendendo a programar a proporção caiu de 17% em 2022 para 12% neste ano

Tecnologias

  • JavaScript se manteve como a linguagem de programação mais popular em todos os anos, exceto 2013 e 2014
    • Linguagens populares: JavaScript (62,3%), HTML/CSS (52,9%), Python (51%), SQL (51%), TypeScript (38,5%), Rust (12,6%)
  • Bancos de dados: PostgreSQL (48,7%), MySQL (40,3%), SQLite (33,1%), Microsoft SQL Server (25,3%), MongoDB (24,8%)
  • Nuvem: Amazon Web Services (48%), Microsoft Azure (27,8%), Google Cloud (25,1%), Cloudflare (15,1%), Firebase (13,9%)
  • Frameworks e tecnologias web: Node.js (40,8%), React (39,5%), jQuery (21,4%), Next.js (17,9%), Express (17,8%)
  • Outros frameworks e bibliotecas: .NET (25,2%), NumPy (21,2%), Pandas (20,7%), .NET Framework (16,4%), Spring Framework (11,1%)
  • Outras ferramentas: Docker (53,9%), npm (49,6%), Pip (32,4%), Homebrew (22,3%), Make (20,8%)
  • Ambientes de desenvolvimento integrados: Visual Studio Code (73,6%), Visual Studio (29,3%), IntelliJ IDEA (26,8%), Notepad++ (23,9%), Vim (21,6%)
  • Ferramentas assíncronas: Jira (51,4%), Confluence (31,6%), arquivos Markdown (29,1%), Trello (19%), Notion (18,2%)
  • Ferramentas síncronas: Microsoft Teams (53,1%), Slack (43,9%), Zoom (40%), Discord (38,4%), Google Meet (37,2%)
  • Sistemas operacionais: Windows (pessoal 59,2%, trabalho 47,6%), MacOS (pessoal 31,8%, trabalho 31,8%), Ubuntu (pessoal 27,7%, trabalho 27,7%), Android (pessoal 17,9%, trabalho 8,4%), WSL (pessoal 17,1%, trabalho 16,8%)
  • Ferramentas de busca e desenvolvimento com IA: ChatGPT (82,1%), GitHub Copilot (41,2%), Google Gemini (23,9%), Bing AI (15,8%), Visual Studio Intellicode (13,6%), Claude (8,1%)
  • Linguagens de programação, scripting e marcação preferidas: Rust (82,2%), Python (67,6%), JavaScript (58,3%), SQL (67,4%), TypeScript (69,5%)
  • Bancos de dados preferidos: PostgreSQL (74,5%), SQLite (62,7%), MySQL (52,5%), MongoDB (55,4%), Redis (67%)
  • Tecnologias com os maiores salários: Erlang ($100,636), Elixir ($96,000), Clojure ($95,541), Nim ($94,924), Ruby ($90,221)

IA

  • Uso de ferramentas de IA no processo de desenvolvimento: neste ano, 76% usam ou planejam usar ferramentas de IA, e atualmente 61,8% já as utilizam
  • Opinião sobre ferramentas de IA: 72% mostraram uma postura positiva ou muito positiva em relação ao uso de ferramentas de IA no desenvolvimento, queda em relação aos 77% do ano passado
  • Benefícios das ferramentas de IA: aumento de produtividade (81%), maior velocidade de aprendizado (62,4%), mais eficiência (58,5%), melhoria na precisão do código (30,3%), melhor gestão da carga de trabalho (25%)
  • Confiança na precisão das ferramentas de IA: 43% confiam na precisão da IA, enquanto 31% são céticos. Quem está aprendendo a programar confia mais na precisão da IA do que desenvolvedores profissionais (49% vs. 42%)
  • Uso de IA no fluxo de trabalho de desenvolvimento: ferramentas de IA são usadas principalmente para escrever código (82%), busca (67,5%), depuração e ajuda (56,7%) e documentação de código (40,1%). No futuro, a área de maior interesse para uso de IA é testes de código (46%)
  • Se ferramentas de IA representam ameaça ao próprio trabalho: 70% dos desenvolvedores profissionais não veem a IA como ameaça ao trabalho, e 68,3% do total dos respondentes também acham que a IA não ameaça seus empregos
  • Questões éticas mais importantes da IA: 79,4% apontaram informações falsas e desinformação nos resultados de IA como o maior problema ético, e atribuição de fontes veio em seguida com 64,7%
  • Principais desafios no uso de ferramentas de IA: falta de confiança nas saídas ou respostas (66,2%), falta de contexto sobre a base de código (63,3%), ausência de políticas adequadas (31,5%), falta de educação e treinamento adequados (30,7%)

Trabalho

  • Ambiente de trabalho: híbrido (42%), remoto (38%), presencial (20%)
  • Tamanho da empresa: 47% dos respondentes trabalham em organizações com menos de 100 funcionários; freelancers (6,1%), 29 pessoas (10,4%), 1019 pessoas (8,9%), 20~99 pessoas (21,2%)
  • Salário por tipo de desenvolvedor: executivos sêniores ($127K), Dev Advocate ($124K), gerentes ($115K), Dev Ex ($109K), SRE ($99K), infraestrutura de nuvem ($96K), blockchain ($85K), especialistas em segurança ($78K), engenheiros de hardware ($76K), engenheiros de dados ($76K)
  • Principais motivos para programar fora do trabalho: programar como hobby (68,3%), desenvolvimento profissional ou aprendizado autodirigido (39,5%), contribuir para projetos open source (25,2%), trabalho freelance/contratado (19,3%), ideia de negócio (15%), escola ou estudos (13%), não programam fora do trabalho (11,9%)