ChatGPT & Programação

Imagem mostra uma tela de computador com um código fonte genérico ao lado do logo do ChatGPT

O ChatGPT pode ajudar um programador de diversas maneiras, algumas delas são:

  1. Suporte para solução de problemas: Se um programador estiver enfrentando um problema técnico, ele pode usar o ChatGPT para obter ajuda para resolvê-lo. O ChatGPT pode oferecer informações e soluções para problemas comuns de programação, linguagens de programação, erros de sintaxe, entre outros.
  2. Referência técnica: O ChatGPT pode ser usado como uma fonte de referência técnica. Por exemplo, um programador pode perguntar ao ChatGPT sobre as melhores práticas de programação, a documentação de uma linguagem de programação específica, ou até mesmo informações sobre as diferenças entre várias tecnologias.
  3. Auxiliar na criação de código: O ChatGPT pode ajudar os programadores a escreverem melhor o código. Por exemplo, um programador pode usar o ChatGPT para obter sugestões sobre como otimizar seu código, como torná-lo mais eficiente, ou como implementar uma determinada funcionalidade.
  4. Teste de hipóteses: O ChatGPT pode ser usado para testar hipóteses de programação. Um programador pode usar o ChatGPT para perguntar se uma determinada abordagem é a melhor para resolver um problema, ou se uma determinada biblioteca é a melhor para realizar uma determinada tarefa.
  5. Compartilhamento de conhecimento: O ChatGPT pode ser usado para compartilhar conhecimento com outros programadores. Um programador pode usar o ChatGPT para compartilhar sua experiência e conhecimento com outros programadores, ou para obter informações e sugestões de outros programadores.

Em resumo, o ChatGPT pode ser um recurso valioso para programadores que desejam aprimorar suas habilidades, solucionar problemas técnicos e obter informações úteis sobre programação e tecnologia.

As Diferentes Profissões da Área de Dados

Com o aumento exponencial na quantidade de dados gerados e armazenados em todo o mundo, a demanda por profissionais qualificados capazes de lidar com essa enorme quantidade de informações também cresceu.

Entre os cargos mais procurados na área de dados, encontramos o analista de dados, engenheiro de dados e cientista de dados.

Cada uma dessas carreiras tem habilidades e responsabilidades diferentes, mas todas elas trabalham para ajudar as empresas a tomar decisões mais informadas e estratégicas.

Neste artigo, explicaremos a diferença entre as carreiras de analista de dados, engenheiro de dados e cientista de dados.

Analista de dados
O analista de dados é responsável por analisar conjuntos de dados para identificar padrões, tendências e insights que possam ajudar as empresas a tomar decisões melhores e mais informadas. Eles trabalham com uma variedade de fontes de dados, incluindo dados estruturados e não estruturados, e utilizam ferramentas e técnicas de análise de dados para transformar esses dados em informações úteis. O analista de dados é geralmente responsável por gerar relatórios, gráficos e visualizações de dados que ajudam as empresas a entender melhor o desempenho de seus negócios. Eles também podem ser responsáveis por identificar oportunidades de negócios com base em análises de dados.

Engenheiro de dados
O engenheiro de dados é responsável por projetar, construir e manter os sistemas de armazenamento e processamento de dados que permitem às empresas gerenciar grandes volumes de informações. Eles trabalham com uma variedade de tecnologias, incluindo bancos de dados, pipelines de dados, ferramentas de ETL (extração, transformação e carga) e sistemas de processamento em lote ou em tempo real. O engenheiro de dados é responsável por garantir que os dados estejam disponíveis e acessíveis apropriadamente para os usuários finais e aplicativos de negócios. Eles trabalham em estreita colaboração com cientistas de dados e analistas de dados para garantir que os dados estejam disponíveis para análise e relatórios.

Cientista de dados
O cientista de dados é responsável por desenvolver e aplicar modelos matemáticos, estatísticos e de aprendizado de máquina para identificar padrões e insights ocultos em grandes conjuntos de dados. Eles trabalham com uma variedade de fontes de dados, incluindo dados estruturados e não estruturados, e aplicam técnicas avançadas de análise de dados para resolver problemas complexos de negócios. O cientista de dados é responsável por projetar e executar experimentos para testar hipóteses e validar modelos. Eles trabalham em estreita colaboração com analistas de dados e engenheiros de dados para garantir que os dados estejam disponíveis e acessíveis para análise.

Conclusão
Embora haja sobreposição entre as responsabilidades dessas três carreiras, é importante destacar que cada uma tem habilidades e responsabilidades distintas. O analista de dados é responsável por analisar dados, o engenheiro de dados é responsável por gerenciar a infraestrutura de dados e o cientista de dados é responsável por aplicar técnicas avançadas

Produtos de Dados

Você sabe o que são produtos de dados?

Aprenda com nosso conteúdo!

Neste vídeo, você poderá assistir à gravação do nosso meetup sobre Gestão de Produtos de Dados, com a resposta para a nossa pergunta e também com muitas outras informações!

neste link, você pode baixar a nossa apresentação, onde você poderá estudar o assunto com mais detalhes, lendo os artigos referenciados durante a apresentação.

Bons estudos!

Para onde vai a carreira do DBA?

Ser um DBA nos dias de hoje é se perguntar: diante dos novos caminhos que surgem, para onde devo ir?

Ao contrário da foto, porém, o caminho que devemos seguir ainda não existe, ele está sendo criado por todos nós, neste exato momento.

Esta indagação surge por conta das diversas mudanças que a área de TI tem sofrido ao longo dos últimos anos. De maneira simplificada, podemos dizer que o mundo de TI sofreu uma revolução em sua maneira de trabalhar quando as equipes de desenvolvimento pararam de acreditar em modelos fechados e não iterativos para adotar um modo ágil de trabalhar, focando nas entregas contínuas, iterativas e na interação entre as pessoas.

A mudança do modelo Waterfall para o Ágil protagonizada pelos desenvolvedores levou os Gerentes de Projeto a mudarem sua forma de trabalho também. Antes focados em processos e estimativas rígidas, estes passaram a adotar o Scrum como framework de trabalho para gerenciar seus projetos.

Em seguida, as equipes de infraestrutura começaram a ficar por fora da revolução ágil, visto que os desenvolvedores estavam cada vez mais rápidos na entrega de software aos clientes, levando o antigo processo burocrático de gerenciamento de ambiente a se tornar mais ágil e fluído, dando origem ao movimento Devops.

Paralelo a isso tudo, vimos a passagem do tempo no próprio modo de gerenciar nosso hardware. Se antes tínhamos servidores, estes passaram a ser virtualizados (ainda que dentro dos próprios datacenters) e por fim passaram a sequer ficar fisicamente dentro da própria empresa, indo para a nuvem.

Somados todos estes pontos, não é de se admirar que as coisas tenham mudado também para os DBAs. Tarefas que antes dependiam de conhecimento técnico e tempo de um expert na área, foram disponibilizadas aos clientes finais através de cliques do mouse nas consoles das principais nuvens do mercado.

Neste momento nós (DBAs) estamos justamente dentro desta névoa, saindo do nosso antigo mundo e indo para este novo mundo mais alinhado com os modos de trabalho de todos os nossos colegas de trabalho (desenvolvedores, gerentes de projeto, infraestrutura, etc) e por isso talvez não seja tão simples identificar claramente os novos caminhos, mas pelo que já podemos perceber, estes caminhos passam por:

Mudança de Mindset

Esta talvez seja a mais importante. DBAs são famosos por serem sempre a favor do “status quo”, bloqueando mudanças no ambiente. E não sem razão. Todo DBA, provavelmente, tem uma história para contar sobre um desenvolvedor que derrubou um ambiente com um patch emergencial mal feito. Mas esta é a questão. Erros acontecem, com ou sem planejamento. O que nós temos que ter em mente é que devemos dispor de processos e ferramentas que nos permitam validar automaticamente as mudanças antes de as aplicarmos e voltar a um estado anterior de estabilidade rapidamente, caso algum bug ocorra.

Cloud Advisor

Você já parou para contar quantas features cada player de nuvem oferece para que possamos utilizar bancos de dados na nuvem? Eu nunca contei, mas são muitas variações. Temos variações no modo de oferta do hardware, do sistema de armazenamento, do tipo de serviço (IaaS e Paas), do tipo de tecnologia (SQL, NoSQL, etc), da forma de cobrança (algumas cobram por espaço utilizado, outras por dados transferidos), da curva de aprendizado, etc.

Isso sem contar que as ofertas de nuvem, embora relativamente parecidas, são bem diferentes em seus detalhes, detalhes estes que influenciam diretamente na escolha e na precificação dos itens.

Por isso, os DBAs devem conhecer as diferentes possibilidades e ajudar às empresas a realizarem as melhores escolhas diante de cada cenário. Por exemplo: você sabia que ao invés de subir um serviço PaaS de SQL Server (relativamente caro) você pode instalar o mesmo em uma máquina Linux de custo mais baixo e que, dependendo da versão do SQL Server, você sequer precisará pagar por licenciamento?

Devops

As práticas de Devops como infraestrutura como código e builds contínuas podem e devem ser adaptadas aos bancos de dados, aumentando a produtividade do DBA e a qualidade dos projetos que necessitam commitar códigos SQL e manter a versão dos mesmos alinhada com a versão da build do software.

Database Development

Bancos de dados são compostos por tabelas, dados, queries, procedures e, opcionalmente, por features extensíveis como geolocalização, suporte a xml e json, suporte a dados binários etc.

O DBA pode tanto realizar quanto orientar as equipes em obterem uma melhor modelagem, melhor performance em queries e procedures e aconselhando quanto aos recursos “built-in” que podem facilitar as necessidades dos desenvolvedores, visando sempre a melhor performance e escalabilidade da aplicação.

Disaster Recovery e Alta Disponibilidade

Embora seja mais fácil criar ambientes de Disaster Recovery e Alta Disponibilidade (em algumas nuvens isto pode ser feito com um simples clique) estas arquiteturas tem que ser planejadas e, principalmente, testadas, visando que a equipe saiba qual procedimento executar em caso de problemas no ambiente, tornando a recuperação mais rápida e diminuindo o downtime da aplicação em casos de desastre (lembrando que no mundo digital, em muitos casos, downtime na aplicação significa parada total na entrada de receitas para a empresa).

Performance Benchmarking

Neste quesito eu ainda preciso realizar testes mais “científicos”, porém já notei em experiências pessoais que existem diferenças de performance entre nuvens e entre máquinas on-premisse com a mesma configuração.

Nos casos em que trabalhei, em alguns cenários as máquinas em nuvem (de mesma configuração que a on-premise) possuíam uma performance pior, o que nos obrigava a comprar máquinas maiores e, consequentemente, mais caras.

Este tipo de trabalho é especialmente interessante quando a empresa está avaliando a troca do seu fornecedor de nuvem.

Squads

Popularizada pelo Spotify, esta metodologia de formação de times tem influenciado diversas startups ao redor do mundo. Ao quebrar os sistemas da empresa em micro-serviços e definir squads como responsáveis por cada micro-serviço, a empresa está de fato se dividindo em “mini-empresas”, onde cada squad tem um relativamente elevado nível de autonomia.

Porém, se cada squad realmente trabalhar de maneira totalmente autônoma e sem guidance, o resultado podem ser diversos tipos de tecnologia sendo usados, o que dificulta a contratação de novas pessoas, tanto para o desenvolvimento quanto para o suporte, sem contar na curva de aprendizado maior caso haja troca de integrantes entre squads.

Neste cenário, os DBAs podem ajudar selecionando um range de tecnologias a serem utilizadas, montando ferramentas de monitoramento dos ambientes e também ajudando os times nos quesitos levantados nos tópicos anteriores.

Novas Tecnologias

Redshift, Spanner e Aurora são só alguns bancos de dados que não existiam há poucos anos atrás. As diferentes nuvens tem se diferenciado ao oferecer diversos tipos de novas tecnologias (não apenas bancos de dados) e estas novas tecnologias possuem características próprias para resolver determinados problemas.

Estar antenado com estas mudanças para sugerir às equipes a utilização das mesmas também é uma tarefa desenvolvida pelo DBA neste novo cenário.

Conclusão

Este artigo é a minha opinião sobre o tema e, embora longo, com certeza não abrange todas as variáveis. E você, qual é a sua opinião? Por quais caminhos você tem visto o DBA trilhar ou acredita que o DBA irá trilhar nos próximos anos?