10 cursos de tecnologia mais buscados pelas empresas em 2024, segundo pesquisa

Descubra quais são os cursos de tecnologia mais procurados pelas empresas em 2023, com destaque para metodologias ágeis, ciência de dados e desenvolvimento de lideranças, segundo uma pesquisa recente.

Cursos sobre metodologias ágeis, gestão de projetos, ciência de dados e desenvolvimento de lideranças estão entre os mais procurados por empresas para seus funcionários no setor de tecnologia. Esses dados foram revelados na pesquisa Educação Tech & Eficiência Operacional das Empresas, realizada pela Alura em parceria com a FIAP.

A pesquisa, conduzida entre março e abril do ano passado, entrevistou 375 profissionais de TI, RH e treinamento de empresas em todo o Brasil. O objetivo foi avaliar a educação em tecnologia no país, identificando os cursos mais procurados, o investimento médio em educação e as estratégias adotadas pelas lideranças.

Segundo o relatório, a iniciativa mais comum das empresas é a aquisição de cursos e treinamentos pontuais, com 72% dos entrevistados alocando orçamento para essa atividade. Em seguida, 66,9% das empresas optam por plataformas de educação que oferecem trilhas de estudo e cursos.

Os resultados são positivos: 64,3% dos entrevistados notaram aumento na performance e produtividade após os investimentos em capacitação, e 45,6% observaram maior engajamento nas ações internas. Além disso, mais de 60% afirmam que os clientes percebem impactos positivos dos treinamentos, mesmo que indiretamente.

Quanto à transformação digital, 40,5% dos entrevistados classificam suas empresas em nível intermediário, com algumas áreas mais desenvolvidas que outras, mas ainda com espaço para melhorias.

Os 10 cursos mais buscados são:

1- Lógica de Programação em JavaScript

Introdução à lógica de programação com JavaScript. Ensina a desenvolver algoritmos, usar estruturas de controle como loops e condicionais, e trabalhar com variáveis e funções. Foca na sintaxe do JavaScript e na escrita de códigos eficientes.

2- Git e GitHub

Cobertura do uso de Git e GitHub. Ensina a rastrear mudanças no código, colaborar com desenvolvedores, gerenciar repositórios remotos, resolver conflitos de emergência, e utilizar práticas recomendadas de versionamento de código. Inclui comandos básicos e avançados de Git e recursos do GitHub.

3- Power BI

Treinamento no uso do Power BI para transformar dados em insights visuais. Ensina a importar e transformar dados, criar relatórios e dashboards, utilizar fórmulas DAX e compartilhar relatórios. Foca na conexão de fontes de dados e na criação de visualizações interativas.

4- Python

Introdução abrangente à programação em Python. Cobre variáveis, tipos de dados, estruturas de controle de fluxo, funções, módulos e bibliotecas padrão. Prepara os alunos para projetos em desenvolvimento web, automação e análise de dados.

5- Excel

Cobertura de funcionalidades essenciais e avançadas do Excel. Ensina a organizar e manipular dados, usar fórmulas e funções, criar gráficos e tabelas dinâmicas, e automatizar tarefas com macros. Inclui dicas para uso eficiente do Excel em contextos profissionais e acadêmicos.

6- HTML e CSS

Ensino de construção e estilização de páginas web com HTML e CSS. Cobre a estruturação de conteúdo, aplicação de estilos e design responsivo. Ensina a criar layouts web, posicionar elementos e garantir funcionalidade em diferentes dispositivos.

7- Scrum

Introdução ao Scrum, um framework ágil para gerenciamento de projetos. Ensina sobre os papeis, eventos e artefatos do Scrum, preparando os alunos para implementar Scrum em projetos reais e promover a colaboração e melhoria contínua.

8- Docker

Fundamentos do Docker para criação, distribuição e execução de aplicativos em contêineres. Ensina a criar imagens Docker, gerenciar contêineres, configurar redes e volumes, e utilizar Docker Compose. Facilita a criação de ambientes de desenvolvimento consistentes e a implantação de aplicativos.

9- Funções e Listas em Programação

Foco no uso de funções e listas em programação. Ensina a definir e chamar funções, passar argumentos, retornar valores, e usar listas para armazenar e manipular dados. Inclui exemplos práticos e exercícios para aplicação em problemas reais.

10- Python em Data Science

Utilização de Python para análise de dados e ciência de dados. Cobre bibliotecas essenciais como NumPy, Pandas, Matplotlib e Scikit-learn. Ensina a importar, limpar e manipular dados, realizar análises estatísticas, criar visualizações e construir modelos de machine learning.

Quanto aos temas considerados mais importantes, cursos sobre metodologias ágeis e projetos lideram a lista com 67,5%, seguidos por ciência de dados com 64,3% e desenvolvimento de lideranças com 64%. Completando a lista estão programação com 57,3% e DevOps com 49,6%.

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