Resultados 2023#

A pesquisa de 2023 ficou aberta entre 01/03/2023 e 15/04/2023. Este ano teve como característica uma dificuldade não esperada em obter a participação da comunidade. Em 2023, a participação foi menos da metade das respostas obtidas na pesquisa de 2022.

Tudo começou ano passado, 2022, com o objetivo de conhecer melhor a comunidade e a responder algumas questões relativas a formação e a salários. Em 2023, várias perguntas foram acrescentadas para dar maior visibilidade ao trabalho remoto, mas também a frameworks e bibliotecas usadas pela comunidade.

A pesquisa Python no Brasil é um trabalho voluntário, organizado por Nilo Menezes e que conta com o apoio da comunidade. Não há qualquer utilização comercial da pesquisa, os dados não servem para organizar campanhas de marketing, nem são compartilhados com terceiros. Todos os resultados, depois de anonimizados, ficam disponíveis para que outras pessoas possam analisá-los e cheguem a suas próprias conclusões.

Agradecimentos#

Este ano foi bem difícil de organizar a pesquisa. Eu foquei muito no programa da pesquisa em si e com minha mudança de contratos além de problemas de saúde não foi tão fácil. A principal dificuldade foi enfrentar a crítica de alguns membros da comunidade e tentar fazer o marketing da pesquisa, sem soar como um marketeiro. O chatGPT ajudou com alguns twittes :-D

Mas não teríamos nem mesmo o resultado de 2023 sem a ajuda de membros da comunidade que deram força e ajudaram com a divulgação.

Gostaria de agradecer ao Felipe Cifali e ao Paulo Haddad, administradores do grupo Python Brasil no Telegram. Ao Eduardo Mendes que também apoiou a pesquisa e apanhou junto comigo recolhendo as críticas da comunidade e me ajudando a ajustar as perguntas. Fábio Bairronuevo que ajudou muito na divulgação e também dando retorno. A Débora Azevedo pelas dicas e pela disponibilidade de responder minhas perguntas via Telegram. Outras pessoas também ajudaram a divulgar via Twitter, como o Ingo (La Sombra), Hélio Loureiro, entre outros, humanos e bots (Bolha Dev!) :-D. Ao Filipe Deschamps, único influencer que realmente se importou em responder a mensagem de participação e que deu algumas dicas de onde divulgar a pesquisa.

Este ano, o professor Fernando Masanori não pode nos ajudar pois estava convalescente, melhoras Masanori. Aos professores do grupo PythonBrEdu (privado) que fizeram o beta test do Quest 2 e também me ajudaram com o ajuste das questões. Ao professor Adorilson Bezerra que mais uma vez participou ativamente na campanha.

A todas as pessoas que ajudaram na pesquisa e principalmente a todos que a responderam.

Declaração#

Fazer uma pesquisa não é tão fácil quanto parece. Todo cuidado foi tomado para deixar os resultados disponíveis e anônimos. Se você encontrar algo que é privado ou que não deveria ser divulgado, por favor me contacte no Telegram (@lskbr) que atualizo o arquivo.

Esta pesquisa foi realizada com o apoio da comunidade Python do Brasil e do exterior, porém não constitui uma pesquisa oficial e não tem qualquer relação com a Python Software Foundation ou com a Associação Python Brasil. Todas as opiniões e interpretações deste artigo foram baseadas nos dados coletados e na minha interpretação dos resultados.

A pesquisa#

Em 2023, a meta era de obtermos 1000 participações, já que em 2022 quase chegamos a 900. No entanto, o resultado foi mais magro, mesmo deixando a pesquisa aberta por mais 15 dias (em 2022 foi apenas durante o mês de março).

Ainda assim, conseguimos bastante feedback da comunidade e os resultados são interessantes.

Em 2023, tivemos participação em quase todos os estados do Brasil, salvo Roraima (0,3% da população brasileira). Um ponto de ação pode ser justamente investir nos estados que pouco participaram para organizar campanhas de divulgação da linguagem Python.

Comparando-se a participação por estado com a população nacional, temos a diferença absoluta e relativa.

Acredito que a reduzida participação tenha sido causada por 3 fatores:

1. Novo programa de pesquisas que requer login
2. Baixa quantidade de mensagens no grupo do Telegram
3. Pouca participação da comunidade em repassar as mensagens

O Novo Programa#

O novo programa foi desenvolvido para resolver os problemas encontrados na pesquisa de 2022. O principal deles era a falta de recursos para tratar adequadamente perguntas com múltiplas respostas. Por exemplo, se você escolhesse mais de um editor de textos, não tínhamos como saber qual era o editor mais usado entre eles. Em 2022, algumas pessoas praticamente marcaram todas as respostas, o que dificultava ainda mais analisar o resultado.

O programa, chamado de Quest 2, foi desenvolvido para web e para substituir o Google Forms, usado em 2022. Usando TypeScript e Vue 3, em pouco tempo, um programa mínimo foi criado. O backend foi escrito em Python com FastAPI e rodando na AWS com uma função Lambda e um banco de dados DynamoDB. Para dar suporte ao tratamento dos dados, vários scripts foram escritos, usando Pandas, como os que baixavam os resultados do dia e criavam o mapa do Brasil, estatísticas por estados e o indicador de participação, postado diariamente no Twitter e nos grupos.

A pesquisa foi duramente criticada e algumas pessoas até fizeram campanha contra devido a exigência de login. Vários campos foram marcados como opcionais, pois as pessoas não queriam sequer identificar a cidade onde moravam. Em respeito a comunidade, o campo cidade foi marcado como opcional e não foi incluído nos resultados públicos. É bem complicado rodar uma pesquisa com muitos campos opcionais, pois compromete a análise dos resultados finais. Não perguntar a cidade dificulta saber se a pessoa mora na capital ou no interior do estado, por exemplo. O nível de desconfiança de algumas pessoas também é exacerbado. Admiro ainda mais quem é capaz de realizar trabalhos voluntários nos dias de hoje, tem ficado cada vez mais complicado.

Como explicado no vídeo que acompanhou a campanha, o login foi exigido por várias razões, mas as principais eram garantir que o site não seria abusado (várias pessoas respondendo à pesquisa ou mesmo usando bots) e deixar os usuários editarem suas próprias respostas. Reafirmo que em momento algum a ideia foi de coletar emails ou de criar uma campanha publicitária qualquer. Além disso, a lei europeia de gestão de dados (GDPR), similar a lei brasileira, exige alguns cuidados e dá direitos às pessoas de terem seus dados apagados. Impossível apagar os dados de alguém que você não consegue identificar! Como moro na Bélgica e os servidores rodam na Alemanha, não tinha como escapar. Ah, podia rodar no Brasil, mas seria mais caro e complicado para mim… não moro no Brasil há 17 anos! Como disse, difícil fazer trabalho voluntário hoje em dia :-D

O novo programa também possibilitou a criação de cadeias de perguntas, onde uma resposta poderia habilitar ou desabilitar uma sequência de respostas. Outra lição aprendida durante a pesquisa de 2022, onde não fazia sentido perguntar o salário de uma pessoa sem emprego! As questões com este tipo de seleção foram usadas para reduzir a quantidade de perguntas submetidas a cada pessoa. Outro exemplo, se você mora no Brasil, não precisa responder a perguntas sobre o exterior! Acredito que este tenha sido um dos recursos mais interessantes do Quest 2.

O controle de múltiplas respostas foi desenvolvido para resolver o problema de não podermos saber qual das respostas era a mais importante. Por exemplo, quando perguntamos em 2022: Qual versão de Python você utiliza? A pessoa poderia responder 3.10, 3.6 e 2.7, mas não teríamos como saber qual das três era a mais utilizada. Com o novo programa, este problema foi resolvido com a possibilidade de se ordenar as respostas e com isso dar peso a cada opção. Por exemplo, ao escolher 3.10, 3.6 e 2.7 nesta ordem, a pessoa escolheu 3 respostas. Para calcular o peso, somei 1 + 2 + 3 = 6 e utilizei este valor para calcular a importância de cada questão. Depois foi só dividir pela posição invertida da resposta, por exemplo, a primeira resposta tem peso 3/6 (50%), a segunda 2/6 e a terceira 1/6. Acredito que este controle por si só tenha contribuído para uma boa melhoria na qualidade dos resultados, embora sua apresentação e principalmente como explicar sua utilização ainda precisem ser melhorados em uma próxima pesquisa.

Baixa quantidade de mensagens no grupo do Telegram#

Os meses de março e abril de 2023 foram bem parados em número de mensagens no grupo Python Brasil.

Entre janeiro e abril de 2023, podemos ver nos gráficos de utilização que houve uma baixa no número de usuários ativos. Aqui, um usuário ativo é aquele que posta ao menos uma mensagem no dia.

Se a redução é sazonal ou ligada a outros eventos, difícil de saber com certeza. Na mesma época da pesquisa, o chatGPT começou a circular e talvez uma parte das pessoas que postavam no grupo tenham migrado para esta nova ferramenta, uma vez que os resultados já são muito bons para perguntas básicas.

O número de mensagens durante janeiro e abril também tiveram uma grande baixa, mas podemos perceber que no início dos anos, a quantidade de mensagens é mais baixa que durante o mês de outubro, por exemplo.

A pesquisa foi anunciada no grupo da Python Brasil, mas com sucesso bem limitado. Em 2023, a mensagem para participar da pesquisa não foi pinada pelos administradores do canal, provavelmente devido a suspeita de utilização dos dados comercialmente ou simples pressão de membros contra a realização da pesquisa. Isto também pode explicar a baixa participação, embora não creia que tenha sido a maior influência. O canal tem esvaziado e formas adicionais de atingir a comunidade precisam ser encontradas, principalmente entre a crescente comunidade de ciência de dados, normalmente organizadas em outros grupos.

O canal Python Brasil no Telegram foi um dos que gerou maior retorno em termos de impacto e quantidade de respostas, com mais de 20.000 participantes, cada post teve entre 4900 e 6800 visualizações! Tentei postar uma vez por semana, para não virar spam no canal.

O grupo de Python do LinkedIn também foi utilizado como meio de anúncio, mas com resultados mais limitados, mesmo tendo mais de 30.000 membros.

Pouca participação da comunidade em repassar as mensagens#

A impressão é que a pesquisa chegou em um mau momento e que foi mal recebida por uma boa parte da comunidade. Talvez seja só uma impressão, mas muitas pessoas hesitaram em repassar a pesquisa e ajudar com a campanha. Rodar a pesquisa no fim do verão pode não ter ajudado também.

Ainda não entendi o nível de desconfiança da comunidade onde algumas pessoas exigiam provas de como os dados seriam utilizados, etc. Tanta agressividade contra um trabalho voluntário ainda não me entra na cabeça. Mesmo a utilização dos dados sendo protegida pela RGPD, não foi suficiente. Em 2024, uma campanha antes da pesquisa deverá ser organizada para deixar os objetivos bem claros.

Da minha parte, podem ficar tranquilos que os dados foram divulgados e anonimizados como prometido. Nenhuma utilização comercial da minha parte será feita com os dados desta pesquisa. Os emails e contas na Auth0 serão destruídos até o fim do mês.

Resultados#

Vamos aos resultados! Apresento alguns gráficos e faço comentários em cada pergunta/resposta. Você também pode baixar os resultados brutos e assim gerar sua própria análise.

Alguns gráficos estão disponíveis no formato PNG, outros em SVG. O estilo da página pode alterar o tamanho de algumas imagens, mas normalmente elas são bem grandes, basta clicar com o botão direito para visualizá-las no tamanho original em outra aba.

Qual(is) versão de Python você usa como principal atualmente?#

Aqui temos uma agradável surpresa, a comunidade abraçou a versão 3.11 do Python, com quase 36% de utilização, seguida das versões 3.10 e 3.9. Em 2022, o resultado foi um pouco diferente, com as três últimas versões tendo resultados bem próximos. Outro ponto importante é que a versão 2.7 caiu em desuso (e já era sem tempo).

A rápida adoção de novas versões mostra que a comunidade acredita no processo de desenvolvimento e adota as novas versões assim que estas são lançadas. Sabemos que nada é perfeito e que às vezes precisamos esperar que as dependências sejam atualizadas antes de migrarmos, mas é um sinal promissor.

Que sistema operacional você usa?#

Aqui o resultado é praticamente o mesmo de 2022, Windows em primeiro lugar e Linux logo em seguida. Sorte da comunidade que o Python roda bem em Windows e Linux, além de macOS claro.

Que equipamento(s) você usa para programar?#

Aqui um aumento na participação de notebooks e uma redução na quantidade de desktops. A participação de celulares caiu de 5.9% em 2022 para 2.27% em 2023, mas talvez este resultado seja explicado pela população atingida pela pesquisa.

Qual IDE ou editor de texto você mais utiliza quando programa em Python?#

Qual o IDE ou editor de texto mais utilizado para programar em Python é uma questão recorrente no grupo e talvez uma das dúvidas de quem está começando a usar a linguagem. Em 2023, o Visual Studio Code da Microsoft afirma sua dominação, comendo a participação dos outros editores, aumentando de 41.1% em 2022 para 58.9% em 2023! O PyCharm continua bastante utilizado, mas caiu de 27.9% em 2022 para 23.4% em 2023. Honorável participação do vim que caiu apenas de 7.6% para 6.22%, ficando em terceiro lugar na pesquisa. Uma das maiores quedas foi a do Sublime que caiu de 7.3% em 2022 para 2.18% em 2023.

Eu mesmo migrei do Sublime para o Visual Studio Code da Microsoft. A quantidade de extensões e o fato de ser multiplataforma ajuda muito. Neste momento, estou escrevendo o post no Visual Studio Code, usando uma extensão que faz pré-visualização de markdown ao mesmo tempo que escrevo.

A Microsoft já mostrou seus dentes no passado, principalmente em situações de monopólio. Vamos ver se a empresa realmente mudou e vai deixar o Visual Studio Code continuar se desenvolvendo com base no que querem os desenvolvedores.

Para que você usa Python?#

Como em 2022, temos uma grande participação de pessoas que ainda estão estudando programação. Seguidos de Web e Ciências de dados, também sem mudanças importantes desde o ano passado.

Esta pergunta é seletiva e dá acesso a perguntas mais específicas em algumas áreas, o que explica a participação diferente nas respostas seguintes.

Como esta pergunta tem várias opções, segue a tabela para melhor visualização dos valores. Aqui o peso foi calculado como descrito anteriormente, baseado na quantidade de respostas e na ordem destas.

Quais frameworks web você utiliza?#

Esta pergunta foi feita apenas para quem escolheu Web na pergunta anterior. Não tenho dados de 2022 para comparação, mas pode-se perceber a dominação do Django como principal framework web com 54.1% seguido do novo “juju” da comunidade, a FastAPI com 21.1%. Uma surpresa é que a FastAPI, mesmo sendo um framework novo, já aparece na frente do Flask (tradicional concorrente do Django).

FastAPI conseguiu unir os frameworks async, baseados e inspirados no Flask além da enorme facilidade de se começar a usá-lo. Palmas para os desenvolvedores que criaram um excelente framework e que não esqueceram de documentá-lo. O backend da pesquisa já foi escrito usando FastAPI, PynamoDB e Mangum, tudo rodando em uma função Lambda na AWS.

Quais frameworks GUI você utiliza?#

A GUI tem caído em popularidade, principalmente frente às facilidades da web, mas é uma necessidade corrente e frequente. Quase todas as semanas temos pessoas que perguntam no grupo qual framework utilizar.

O QT parece ser o campeão, seguido do TKInter que é distribuído junto com o Python. PySimpleGUI em terceiro, seguido da Kivy. Como 17.9% marcou Outro como resposta, provavelmente uma opção importante foi deixada fora da lista ou simplesmente há grande diversidade de frameworks GUI utilizados pela comunidade.

Quais provedores de cloud (nuvem) você utiliza?#

Aqui não há surpresas, com AWS (Amazon Web Services), Google Cloud e Microsoft Azure nas primeiras posições. A utilização da AWS é de quase 50%, mas apenas 5% dos participantes afirmam usar Python para aplicações em nuvem. Esta área vai provavelmente crescer nos próximos anos com a competição de serviços serverless e hospedagem de containers mais baratos.

Que banco de dados você utiliza?#

Nos bancos de dados mais utilizados, a primeira posição ficou com o PostgreSQL com 31.7%, seguido do SQLite 25.9% e do MariaDB/MySQL com 14%. Todos os 3 primeiros colocados são bancos de dados relacionais baseados em SQL tradicionais, sendo o PostgreSQL um dos mais genéricos, mas com suporte a campos JSON e a índices especializados que possibilitam busca completa em texto e pesquisas baseadas em localização, entre outros recursos.

Quanto a bancos NOSQL, temos o MongoDB (6.6%), Redis (4.9%), DynamoDB (1.48%) e Cassandra (1.26%) nos primeiros lugares, mas com uma baixa participação se comparados com os bancos de dados SQL.

Que ferramentas/aplicativos você faz extensões/plugins com Python?#

Em termos de plugins, ainda não temos o conjunto de opções apropriado, 65.5% das respostas foram outros. Cython, Blender, GIMP e FreeCAD são respectivamente as 4 primeiras ferramentas em que a comunidade usa Python para criar extensões ou plugins.

Quais frameworks/bibliotecas/ferramentas você mais utiliza para ciência de dados?#

Ciência de dados é uma área em que Python é muito forte e já é a segunda mais utilizada pela comunidade. Como cada cientista ou engenheiro de dados utiliza várias ferramentas, definir a mais importante é difícil. Neste quesito a possibilidade de oferecer múltiplas escolhas com ordenação foi bem útil. As ferramentas mais utilizadas foram Jupyter, Pandas e NumPy.

Esta pergunta pode servir de base para quem está começando com ciência de dados, ao menos para se ter um leque de opções de que bibliotecas/frameworks olhar primeiro.

Para que você utiliza Python com ciência de dados/inteligência artificial?#

Machine Learning, Big Data, Web Scrapping e Visão computacional foram as áreas mais usadas. Surpresa com o ChatGPT que havia sido lançado quase em paralelo com a pesquisa.

Você utiliza tipos (typing) em Python?#

O suporte a declaração de tipos em Python não é novidade, mas é um assunto que divide a comunidade. Algumas pessoas não tem ideia ainda do que seja, outras simplesmente detestam a ideia. Python é desde o início uma linguagem script, interpretada e que não precisa declarar tipos, embora seja tipada. Typing dá suporte a uma declaração opcional de tipos que ajudam editores de texto e IDEs a sugerir ou dar dicas melhores sobre o código, além de serem utilizados em projetos maiores para análise estática de código e para detectar erros.

Exemplo:

def a(b: int) -> str:
    return str(b + 1)

A pesquisa mostra que boa parte da comunidade, sequer conhece typing (37%). 30% declara utilizar, 25% não utiliza, mas conhece. 6% não pode mais viver sem tipos e 1% é contra a utilização de type hints.

Você utiliza match/case em Python?#

O suporte a match dá acesso ao casamento de padrões ou pattern matching no Python. É um recurso relativamente novo, tendo sido introduzido no Python 3.10.

Exemplo:

match a:
    case 1:
       print("Um")
    case 2:
       print("Dois")
    case [3, "Três"]:
       print ("Três")
    case _: # Default
       print ("Não conheço este número")

Diferente do type hints, aqui a maioria das respostas (42%) diz que conhece o recurso, mas que não o utiliza. 38% sequer sabe que ele existe e apenas 20% dizem usar. Será interessante ver os resultados de 2024 para verificar se este recurso passa a ser mais conhecido, uma vez que pode começar a ser utilizado em cursos e se tornar mais comum.

Como você aprende/aprendeu Python?#

Nas formas de aprender Python, temos um aumento dos autodidatas, de 23.7% em 2022 para 32% em 2023. Cursos livres logo em segundo lugar com 31.7%. Uma queda na participação dos vídeos de 19% para 10%.

As formas de estudar e aprender estão em constante evolução. Nos anos seguintes, esta questão precisa ser mais bem detalhada, pois mesmo o autodidata precisa de materiais para estudar. Em 2024, teremos outras opções para diferenciar o suporte de estudo/aprendizado do método de estudo em si. Isso será feito para desambiguar vídeos de cursos livres por exemplo.

Qual foi sua primeira linguagem de programação?#

Sem nenhuma surpresa, Python foi a primeira escolha (31%), seguida de C (20%) e Pascal (15%).

A presença de Pascal e Basic me trazem boas lembranças já que eram muito utilizadas nos anos 80!

Em que ano você começou a programar?#

Aqui confirmamos que a maioria dos participantes começou a programar há pouco tempo, entre 2016 e 2020, seguidos do grande grupo entre 2000 e 2015.

Além de Python, você utiliza atualmente outras linguagens de programação?#

Javascript é a linguagem mais utilizada por quem trabalha com Python, depois de Python, claro. As posições seguintes ficam com Java, C e C++. Outras linguagens obtiveram 20%, o que confirma a grande variedade de linguagens utilizadas pela comunidade.

Novas linguagens como Go (5.47%) e Rust (1.79%) também aparecem na pesquisa. Vamos ver como esse mix evolui em 2024.

Há quanto tempo você é membro do Python Brasil (grupo do Telegram https://t.me/pythonbr)?#

Aqui, tivemos uma mudança em relação a 2022. Em 2022, 41% dos que responderam à pesquisa não eram membros do grupo Telegram Python Brasil. Em 2023, apenas 32% não eram membros. Isto confirma a impressão de que a pesquisa não foi muito divulgada fora do grupo. Como em 2022, a grande maioria (35%) é membro há menos de 1 ano (soma de Menos de 1 ano, Menos de 6 meses e Menos de 3 meses).

O que você gosta no grupo Python Brasil (Telegram)?#

Aqui os resultados falam por si mesmos. O grupo, embora pouco frequentado, segue amigável, graças a comunidade e ao trabalho dos moderadores.

O que você não gosta no grupo Python Brasil (Telegram)?#

Você sabia que temos uma Associação Python Brasil?#

Aqui a associação é reconhecidamente desconhecida da maioria, mas este resultado já era esperado, uma vez que o objetivo da associação é bem específico (apoiar a comunidade na organização de eventos).

Selecione sua ocupação principal. Você pode escolher mais de uma opção e ordená-las.#

Esta é uma das questões mais complicadas da pesquisa. Como o texto das opções é grande, ele foi reduzido em alguns gráficos.

Sexo ou identidade de gênero atual#

Sem dúvida a questão mais polêmica. Acho que hoje ninguém sabe como fazer esta pergunta sem ofender alguém.

A ideia de colocar esta questão veio do feedback recebido em 2022, onde não tínhamos como diferenciar os salários entre homens e mulheres. É uma questão complexa, pois para pesquisa não interessa o sexo que a pessoa nasceu, mas como ela se apresenta a sociedade. Talvez uma modificação no Quest que possibilite a criação de perguntas e sub-perguntas no futuro. Dependendo do retorno da comunidade, esta questão será removida em 2024.

A esmagadora maioria é do sexo masculino, o que impossibilita a correta utilização estatística dos resultados. Mas os dados estão disponíveis e espero que análises mais específicas sejam feitas no futuro. Aqui o retorno da comunidade, como sempre, é muito importante.

Qual seu mais alto diploma?#

Outra questão complicada, pois algumas pessoas queriam responder com várias opções. O objetivo da pesquisa não é substituir o curriculum Lattes da pessoa, mas criar categorias que possam ser exploradas. No meio da pesquisa, a categoria universitário foi adicionada a pedidos, embora não seja um diploma, é uma categoria importante no Brasil, onde as pessoas começam a trabalhar antes de se formarem e às vezes nunca se formam. Eu passei vários anos no nível universitário e sei como é esse período pré-diploma.

Tipo de escola você cursou antes de entrar na faculdade#

Em que país você mora atualmente?#

Em que país você mora?#

Questão apresentada apenas para quem escolheu a opção Exterior na questão anterior.

Um pequeno desvio para Bélgica, devido a minha participação e perturbação com os amigos para responderem a pesquisa. Pessoal do EuroPyBR que o digam :-D

Em qual estado você mora?#

Questão apresentada apenas para quem mora no Brasil.

Grande participação de São Paulo, o estado mais populoso do Brasil e que tem a comunidade mais ativa. O Amazonas também teve uma grande participação, devido ao PyNorte e ao fato que sou nativo deste estado, o que torna contactar amigos e colegas mais fácil.

Se você participa de algum grupo regional, qual?#

Aqui o trabalho de normalização foi complicado, como acontece com todo campo livre. Alguns grupos foram citados várias vezes, pois a pessoa participava de mais de um, nestes casos, a participação foi contabilizada em outros.

Indique o tipo ou natureza de seu contrato de trabalho#

A grande maioria ainda está no contrato tradicional de trabalho (CLT) ou são funcionários públicos. Mas podemos perceber uma grande participação de pessoas que trabalham com firma, em diferentes formas, seja MEI, PJ, etc.

Qual sua remuneração mensal bruta em reais?#

Uma das questões que deram origem a esta pesquisa. Temos um grande grupo com salários até R$6.000,00. Estes resultados fazem mais sentido quando quebrados por nível de educação e cargo, apresentado mais abaixo.

Como você trabalha hoje?#

O trabalho remoto ainda mostra grande força. Hoje há uma tendência ao trabalho híbrido, mas é uma questão que deve ser acompanhada em 2024.

A empresa na qual você trabalha remotamente fica em outro país?#

Muita gente que trabalha remoto, consegue trabalhar do Brasil. Uma oportunidade para quem quer ganhar mais e já fala outras línguas.

Em que país fica a empresa para qual você trabalha?#

Dos que trabalham remoto para empresas do exterior, vemos os Estados Unidos como o principal país. Isto pode ser explicado pela proximidade do fuso horário e da cultura, além claro da posição de liderança dos EUA em tecnologia.

Seu título atual no emprego (ou último) é/era#

Qual o nível do seu cargo atual?#

Como está seu nível de inglês?#

Caminhos entre formação e cargos#

Aqui uma combinação de três perguntas que geram um gráfico interativo, um diagrama Sankey (nem sempre visível quando acessado de um telefone celular). Lendo da esquerda para a direita, você pode ver quantos sêniors fizeram quais estudos e que tipo de emprego conseguiram ao final. Você pode explorar o diagrama com o mouse.

Os mesmos dados, mas com o nível do cargo e o nível de formação.#

E o nível de ensino com a forma de emprego obtida.#

País de residência, educação e média de salário#

Aqui vemos que o nível de educação é muito importante, tanto no Brasil quanto exterior. Há uma progressão salarial com o nível de ensino.

A separação entre CLT/PJ, etc pode ser feita analisando-se os dados brutos, mas a média é bem interessante.

Brasil#

No caso do Mestrado, a média é um pouco menor que a de especialização, mas isto pode se explicar talvez pela escolha da carreira acadêmica. Normalmente, os pós-graduados são empregados na indústria que paga melhores salários.

Exterior#

No exterior a condição dos pós-graduados muda um pouco, com mestres recebendo mais até que doutores. A diferença é provavelmente ligada a opção acadêmica dos doutores, no caso, só temos um(a) que respondeu a pesquisa no exterior. Outra explicação é que a pessoa ainda está fazendo doutorado ou pós-doutorado.

No exterior, temos poucos dados e os resultados devem ser lidos com esta limitação em mente.

Você já apresentou palestras na Python Brasil?#

Esta questão será provavelmente removida em 2024.

Lições aprendidas#

• Marcar questões que serão publicadas: deixar claro a quem participa quais campos serão divulgados junto com os resultados finais.

• Reduzir a quantidade de questões.

• Organizar a campanha de divulgação nas redes sociais e procurar pessoas que possam fazê-lo.

• Repensar a questão sobre sexo e identidade de gênero.

• Desambiguar as formas de aprender x meios de suporte.

• Procurar novas formas de divulgar a pesquisa.

• Explicar desde o início como os dados serão utilizados, privacidade, etc. Se possível, organizar uma pré-campanha explicando o que será feito.

• Mudar o mês da pesquisa de março para outubro.

• Melhorar o Quest 2 para possibilitar sub-questões.

• Melhorar e tornar o controle de múltiplas escolhas mais acessível.

Dados brutos#

Como prometido, segue o link para baixar os dados brutos da pesquisa:

Clique no link abaixo para baixar os dados brutos:

• CSV Zipado

Palavras finais#

Tudo dando certo, a pesquisa será repetida em 2024. É muito importante a participação da comunidade para confirmar o interesse neste tipo de pesquisa e para ajudar com novas questões.

O que realmente faltou em 2023 foi alguém para ajudar com a divulgação da pesquisa nas redes sociais. Se alguém quiser ajudar ou mesmo trocar ideias sobre a pesquisa de 2024, pode me contactar.

Eu espero que a comunidade utilize esses dados e forneça resultados ainda melhores.

Até 2024!