{"id":55327,"date":"2020-01-18T00:00:00","date_gmt":"2020-01-17T21:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/prohoster.info\/blog\/blog_prohoster\/samye-vostrebovannye-navyki-v-professii-data-engineer"},"modified":"2020-02-18T14:03:26","modified_gmt":"2020-02-18T11:03:26","slug":"samye-vostrebovannye-navyki-v-professii-data-engineer","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/prohoster.info\/pt\/blog\/administrirovanie\/samye-vostrebovannye-navyki-v-professii-data-engineer","title":{"rendered":"As habilidades mais demandadas na profiss\u00e3o de engenheiro de dados","gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"text"}]},"content":{"rendered":"

De acordo com estat\u00edsticas de 2019<\/a><\/noindex>, a profiss\u00e3o de engenheiro de dados atualmente \u00e9 uma das que mais cresce. O engenheiro de dados desempenha um papel cr\u00edtico nas organiza\u00e7\u00f5es \u2013 ele cria e mant\u00e9m pipelines e bancos de dados, que s\u00e3o usados para processar, transformar e armazenar dados. Quais habilidades s\u00e3o essenciais para os profissionais desta \u00e1rea? A lista \u00e9 diferente do que \u00e9 exigido de cientistas de dados? Voc\u00ea descobrir\u00e1 tudo isso em meu artigo.<\/p>\n

Analisei an\u00fancios de emprego para a posi\u00e7\u00e3o de engenheiro de dados na forma como eles estavam em janeiro de 2020, para entender quais habilidades tecnol\u00f3gicas s\u00e3o mais populares. Em seguida, comparei os resultados obtidos com as estat\u00edsticas de an\u00fancios para a posi\u00e7\u00e3o de cientista de dados \u2013 e algumas diferen\u00e7as interessantes surgiram.<\/p>\n

Vamos direto ao ponto \u2013 aqui est\u00e3o as dez principais tecnologias que s\u00e3o mais mencionadas nos an\u00fancios de emprego:<\/p>\n

\"As<\/p>\n

Menciona tecnologias nos an\u00fancios para a posi\u00e7\u00e3o de engenheiro de dados em 2020<\/i><\/p>\n

Vamos entender.
\n<\/a><\/noindex><\/p>\n

Responsabilidades do engenheiro de dados<\/h4>\n

\nAtualmente, o trabalho realizado pelos engenheiros de dados \u00e9 extremamente importante para as organiza\u00e7\u00f5es \u2013 essas pessoas s\u00e3o respons\u00e1veis pelo armazenamento de informa\u00e7\u00f5es e as organizam de maneira que outros colaboradores possam trabalhar com elas. Os engenheiros de dados constroem pipelines para permitir a obten\u00e7\u00e3o de dados, seja em fluxo ou em lotes, de v\u00e1rias fontes. Em seguida, os pipelines realizam opera\u00e7\u00f5es de extra\u00e7\u00e3o, transforma\u00e7\u00e3o e carregamento (em outras palavras, processos ETL), tornando os dados mais adequados para uso posterior. Finalmente, os dados s\u00e3o entregues a analistas e cientistas de dados para um processamento mais aprofundado. Por fim, os dados chegam aos pain\u00e9is informativos, relat\u00f3rios e modelos para aprendizado de m\u00e1quina.<\/p>\n

Pesquisei informa\u00e7\u00f5es que me permitiram concluir quais tecnologias s\u00e3o as mais demandadas no trabalho de um engenheiro de dados atualmente.<\/p>\n

M\u00e9todos<\/h4>\n

\nColetei informa\u00e7\u00f5es de tr\u00eas sites de busca de emprego \u2014 SimplyHired<\/a><\/noindex>, Indeed<\/a><\/noindex> e Monster<\/a><\/noindex> e observei quais palavras-chave aparecem em associa\u00e7\u00e3o com \"engenheiro de dados\" nos textos de vagas destinadas a residentes dos EUA. Para essa tarefa, utilizei duas bibliotecas Python \u2014 Requests<\/a><\/noindex> e Beautiful Soup<\/a><\/noindex>. Inclu\u00ed palavras-chave que estavam na lista anterior para an\u00e1lise de vagas para o cargo de data scientist, assim como aquelas que selecionei manualmente ao ler an\u00fancios de emprego para data engineers. O LinkedIn n\u00e3o foi inclu\u00eddo entre as fontes, pois fui banido de l\u00e1 ap\u00f3s a \u00faltima tentativa de coletar dados.<\/p>\n

Para cada palavra-chave, contei a porcentagem de ocorr\u00eancias em rela\u00e7\u00e3o ao n\u00famero total de textos em cada um dos sites separadamente, e depois calculei a m\u00e9dia entre as tr\u00eas fontes.<\/p>\n

Resultados<\/h4>\n

\nAbaixo est\u00e3o trinta termos t\u00e9cnicos da \u00e1rea de data engineering com os maiores \u00edndices em todos os tr\u00eas sites de vagas.<\/p>\n

\"As<\/p>\n

Aqui est\u00e3o os mesmos n\u00fameros, mas apresentados em forma de tabela:<\/p>\n

\"As<\/p>\n

Vamos por partes.<\/p>\n

Vis\u00e3o geral dos resultados<\/b><\/p>\n

Tanto SQL quanto Python aparecem em mais de dois ter\u00e7os das vagas analisadas. Essas duas tecnologias s\u00e3o as mais sensatas para se estudar em primeiro lugar. Python<\/a><\/noindex> \u2013 uma linguagem de programa\u00e7\u00e3o muito popular, usada para manipula\u00e7\u00e3o de dados, cria\u00e7\u00e3o de sites e escrita de scripts. SQL<\/a><\/noindex> significa Structured Query Language (linguagem de consulta estruturada); trata-se de um padr\u00e3o implementado por um grupo de linguagens, utilizado para extrair dados de bancos de dados relacionais. Ela foi criada h\u00e1 muito tempo e se demonstrou extremamente robusta.<\/p>\n

O Spark \u00e9 mencionado em aproximadamente metade dos an\u00fancios de emprego. Apache Spark<\/a><\/noindex> \u2013 \u00e9 um \"motor anal\u00edtico unificado para processamento de grandes dados com m\u00f3dulos integrados para streaming, SQL, aprendizado de m\u00e1quina e processamento de grafos\". Ele \u00e9 especialmente popular entre aqueles que trabalham com grandes volumes de dados.<\/p>\n

AWS aparece em cerca de 45% dos textos de vagas. Trata-se de uma plataforma de computa\u00e7\u00e3o em nuvem desenvolvida pela Amazon, detentora da maior fatia de mercado entre todas as plataformas de nuvem.
\nEm seguida, est\u00e3o Java e Hadoop \u2013 um pouco mais de 40% para cada um deles. Java<\/a><\/noindex> \u2013 uma linguagem amplamente utilizada e testada em batalha, que em uma pesquisa com desenvolvedores no Stack Overflow de 2019<\/a><\/noindex> ocupou o d\u00e9cimo lugar entre as linguagens que mais assustam os programadores. Em contraste, Python foi o segundo entre as linguagens mais amadas. O controle da linguagem Java \u00e9 feito pela Oracle, e tudo que voc\u00ea precisa saber sobre ela pode ser entendido neste print da p\u00e1gina oficial de janeiro de 2020.<\/p>\n

\"As
\n
\nComo se eu tivesse viajado no tempo<\/i>
\nApache Hadoop<\/a><\/noindex> usa um modelo de software MapReduce com clusters de servidores para grandes dados. Agora, esse modelo est\u00e1 sendo cada vez mais abandonado.<\/p>\n

A seguir, vemos Hive, Scala, Kafka e NoSQL - cada uma dessas tecnologias \u00e9 mencionada em um quarto das vagas apresentadas. Apache Hive \u00e9 um programa de armazenamento de dados que \"facilita a leitura, escrita e gerenciamento de grandes conjuntos de dados localizados em reposit\u00f3rios distribu\u00eddos, utilizando SQL\". Scala<\/a><\/noindex> \u2013 uma linguagem de programa\u00e7\u00e3o amplamente utilizada no trabalho com grandes dados. Em particular, o Spark foi criado com Scala. No j\u00e1 mencionado ranking de linguagens de programa\u00e7\u00e3o assustadoras, Scala ocupa a d\u00e9cima primeira posi\u00e7\u00e3o. Apache Kafka<\/a><\/noindex> \u2013 uma plataforma distribu\u00edda para processamento de mensagens em fluxo. \u00c9 muito popular como meio de transmiss\u00e3o de dados.<\/p>\n

Bancos de dados NoSQL<\/a><\/noindex> se op\u00f5em ao SQL. Eles se distinguem por serem n\u00e3o relacionais, n\u00e3o estruturados e possu\u00edrem escalabilidade horizontal. NoSQL ganhou alguma popularidade, no entanto, o fren\u00e9tico entusiasmo por essa abordagem, at\u00e9 profecias de que ela substituiria o SQL como a principal paradigma de armazenamento, parece estar no passado.<\/p>\n

Compara\u00e7\u00e3o com os termos nas vagas de data scientist<\/h4>\n

\nAqui est\u00e3o trinta termos tecnol\u00f3gicos mais comuns entre empregadores na \u00e1rea de ci\u00eancia de dados. Essa lista foi obtida pelo mesmo m\u00e9todo que descrevi acima para engenharia de dados.<\/p>\n

\"As<\/p>\n

Men\u00e7\u00f5es de tecnologias em vagas para a posi\u00e7\u00e3o de data scientist em 2020<\/i><\/p>\n

Em termos gerais, comparado ao conjunto de vagas considerado anteriormente, houve um aumento de 28% (12.013 contra 9.396). Vamos ver quais tecnologias s\u00e3o mencionadas nas vagas para data scientists com menos frequ\u00eancia do que para data engineers.<\/p>\n

Mais populares em engenharia de dados<\/b><\/p>\n

No gr\u00e1fico abaixo est\u00e3o as palavras-chave com uma diferen\u00e7a m\u00e9dia de valores superior a 10% ou inferior a -10%.<\/p>\n

\"As<\/p>\n

As maiores diferen\u00e7as na frequ\u00eancia das palavras-chave entre data engineer e data scientist<\/i><\/p>\n

O maior crescimento \u00e9 observado na AWS: na engenharia de dados, ela aparece 25% mais frequentemente do que na ci\u00eancia de dados (aproximadamente 45% e 20% do total de vagas, respectivamente). A diferen\u00e7a \u00e9 significativa!<\/p>\n

Aqui est\u00e3o os mesmos dados de uma maneira um pouco diferente - no gr\u00e1fico, os resultados para a mesma palavra-chave nas vagas para as posi\u00e7\u00f5es de data engineer e data scientist est\u00e3o lado a lado.<\/p>\n

\"As<\/p>\n

As maiores diferen\u00e7as na frequ\u00eancia das palavras-chave entre data engineer e data scientist<\/i><\/p>\n

O pr\u00f3ximo grande salto que observei foi no Spark \u2013 os engenheiros de dados frequentemente precisam trabalhar com grandes volumes de dados. Kafka<\/a><\/noindex> tamb\u00e9m cresceu 20%, ou seja, quase quatro vezes em compara\u00e7\u00e3o com os resultados para vagas de cientista de dados. A transfer\u00eancia de dados \u00e9 uma das principais responsabilidades de um engenheiro de dados. Finalmente, o n\u00famero de men\u00e7\u00f5es aumentou em 15% na \u00e1rea de engenharia de dados para Java, NoSQL, Redshift, SQL e Hadoop.<\/p>\n

Menos populares em engenharia de dados<\/b><\/p>\n

Agora vamos ver quais tecnologias s\u00e3o menos populares nas vagas para engenheiros de dados.
\nA queda mais acentuada em compara\u00e7\u00e3o com a \u00e1rea de ci\u00eancia de dados ocorreu com R<\/a><\/noindex>: l\u00e1 ele aparecia em cerca de 56% das vagas, aqui \u2013 apenas 17%. Impressionante. R \u00e9 uma linguagem de programa\u00e7\u00e3o que \u00e9 popular entre cientistas e estat\u00edsticos, al\u00e9m de ocupar o oitavo lugar no ranking das linguagens que causam medo.<\/p>\n

SAS<\/a><\/noindex> tamb\u00e9m aparece nas vagas para engenheiro de dados de forma significativamente menos frequente \u2013 a diferen\u00e7a \u00e9 de 14%. SAS \u00e9 uma linguagem propriet\u00e1ria projetada para trabalhar com estat\u00edsticas e dados. Um ponto interessante: de acordo com os resultados da minha pesquisa sobre vagas para cientistas de dados<\/a><\/noindex>, ultimamente ela perdeu muita for\u00e7a \u2013 mais do que qualquer outra tecnologia.<\/p>\n

Demandadas tanto na engenharia de dados quanto na ci\u00eancia de dados<\/b><\/p>\n

Vale ressaltar que oito das dez primeiras posi\u00e7\u00f5es nos dois conjuntos coincidem. SQL, Python, Spark, AWS, Java, Hadoop, Hive e Scala est\u00e3o entre os dez principais tanto para a ind\u00fastria de engenharia de dados quanto para a ci\u00eancia de dados. No gr\u00e1fico abaixo, voc\u00ea pode ver as quinze tecnologias mais populares entre os empregadores de engenheiros de dados, e ao lado \u2013 seus \u00edndices em vagas para cientistas de dados.<\/p>\n

\"As<\/p>\n

Recomenda\u00e7\u00f5es<\/h4>\n

\nSe voc\u00ea deseja trabalhar com engenharia de dados, eu recomendaria que voc\u00ea aprendesse as seguintes tecnologias \u2013 as listarei em ordem de prioridade aproximada.<\/p>\n

Estude SQL. Eu recomendo fortemente o PostgreSQL, pois ele \u00e9 de c\u00f3digo aberto, muito popular na comunidade e est\u00e1 em fase de crescimento. Como usar a linguagem, voc\u00ea pode descobrir no livro My Memorable SQL \u2013 sua vers\u00e3o piloto est\u00e1 dispon\u00edvel aqui<\/a><\/noindex>.<\/p>\n

Domine Python, mesmo que n\u00e3o no n\u00edvel mais avan\u00e7ado. O livro My Memorable Python \u00e9 voltado para iniciantes. Ele pode ser comprado em Amazon<\/a><\/noindex>, c\u00f3pia eletr\u00f4nica ou f\u00edsica, a sua escolha, ou voc\u00ea pode baix\u00e1-lo em formato pdf ou epub neste site<\/a><\/noindex>.<\/p>\n

Assim que voc\u00ea se familiarizar com o Python, avance para o pandas \u2013 uma biblioteca de Python usada para limpeza e processamento de dados. Se voc\u00ea est\u00e1 visando um emprego em uma empresa que exige habilidades em Python (e a maioria delas exige), pode ter certeza de que o conhecimento em pandas ser\u00e1 considerado padr\u00e3o. Estou atualmente finalizando um guia introdut\u00f3rio para trabalhar com pandas \u2013 voc\u00ea pode se inscrever<\/a><\/noindex>, para n\u00e3o perder o momento do lan\u00e7amento.<\/p>\n

Domine a AWS. Se voc\u00ea deseja se tornar um engenheiro de dados, n\u00e3o pode se dar ao luxo de estar sem uma plataforma de nuvem, e a AWS \u00e9 a mais popular entre elas. Os cursos da Linux Academy<\/a><\/noindex>, quando eu estava estudando engenharia de dados no Google Cloud<\/a><\/noindex>, tenho certeza de que eles tamb\u00e9m t\u00eam bons materiais sobre a AWS.<\/p>\n

Se voc\u00ea j\u00e1 dominou toda essa lista e quer se destacar ainda mais aos olhos dos empregadores como engenheiro de dados, sugiro adicionar o Apache Spark para lidar com grandes volumes de dados. Embora a minha pesquisa sobre vagas de ci\u00eancia de dados tenha mostrado uma queda no interesse, ela ainda aparece em quase todas as segundas oportunidades para engenheiros de dados.<\/p>\n

Por fim<\/h4>\n

\n, espero que esta vis\u00e3o geral das tecnologias mais requisitadas para engenheiros de dados tenha sido \u00fatil para voc\u00ea. Se voc\u00ea estiver interessado em saber como est\u00e3o as vagas para analistas, leia outro artigo meu<\/a><\/noindex>. Boa engenharia!
\n
Fonte: habr.com<\/a><\/p>","protected":false,"gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"html"}]},"excerpt":{"rendered":"

\u0421\u043e\u0433\u043b\u0430\u0441\u043d\u043e \u0441\u0442\u0430\u0442\u0438\u0441\u0442\u0438\u043a\u0435 2019 \u0433\u043e\u0434\u0430, data engineer \u043d\u0430 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0439 \u043c\u043e\u043c\u0435\u043d\u0442 \u044f\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u043f\u0440\u043e\u0444\u0435\u0441\u0441\u0438\u0435\u0439, \u0441\u043f\u0440\u043e\u0441 \u043d\u0430 \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u0443\u044e \u0440\u0430\u0441\u0442\u0435\u0442 \u0431\u044b\u0441\u0442\u0440\u0435\u0435 \u0432\u0441\u0435\u0445 \u043f\u0440\u043e\u0447\u0438\u0445. Data engineer \u0438\u0433\u0440\u0430\u0435\u0442 \u0432 \u043e\u0440\u0433\u0430\u043d\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438 \u043a\u0440\u0438\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438 \u0432\u0430\u0436\u043d\u0443\u044e \u0440\u043e\u043b\u044c \u2013 \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u0435\u0442 \u0438 \u043f\u043e\u0434\u0434\u0435\u0440\u0436\u0438\u0432\u0430\u0435\u0442 \u0432 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0447\u0435\u043c \u0441\u043e\u0441\u0442\u043e\u044f\u043d\u0438\u0438 \u043f\u0430\u0439\u043f\u043b\u0430\u0439\u043d\u044b \u0438 \u0431\u0430\u0437\u044b \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u044e\u0442\u0441\u044f \u0434\u043b\u044f \u043e\u0431\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0438, \u0442\u0440\u0430\u043d\u0441\u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0438 \u0445\u0440\u0430\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445. \u041a\u0430\u043a\u0438\u0435 \u043d\u0430\u0432\u044b\u043a\u0438 \u043d\u0443\u0436\u043d\u044b \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u0438\u0442\u0435\u043b\u044f\u043c \u044d\u0442\u043e\u0439 \u043f\u0440\u043e\u0444\u0435\u0441\u0441\u0438\u0438 \u0432 \u043f\u0435\u0440\u0432\u0443\u044e \u043e\u0447\u0435\u0440\u0435\u0434\u044c? \u041e\u0442\u043b\u0438\u0447\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f […]<\/p>\n","protected":false,"gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"html"}]},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[688],"tags":[],"class_list":["post-55327","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-administrirovanie"],"aioseo_notices":[],"aioseo_head":"\n\t\t\n\t\n\t\n\t\n\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\n","aioseo_head_json":{"title":"\ud83e\udd47As habilidades mais requisitadas na profiss\u00e3o de engenheiro de dados | ProHoster","description":"Segundo estat\u00edsticas de 2019, a profiss\u00e3o de engenheiro de dados \u00e9 atualmente uma das mais demandadas.","canonical_url":"https:\/\/prohoster.info\/pt\/blog\/administrirovanie\/samye-vostrebovannye-navyki-v-professii-data-engineer","robots":"max-image-preview:large","keywords":"","webmasterTools":{"miscellaneous":""},"schema":null,"og:locale":"pt_PT","og:site_name":"ProHoster | \u041a\u0443\u043f\u0438\u0442\u044c \u043d\u0430\u0434\u0435\u0436\u043d\u044b\u0439 \u0445\u043e\u0441\u0442\u0438\u043d\u0433 \u0434\u043b\u044f \u0441\u0430\u0439\u0442\u043e\u0432 \u0441 \u0437\u0430\u0449\u0438\u0442\u043e\u0439 \u043e\u0442 DDoS, VPS VDS \u0441\u0435\u0440\u0432\u0435\u0440\u044b","og:type":"article","og:title":"\ud83e\udd47\u0421\u0430\u043c\u044b\u0435 \u0432\u043e\u0441\u0442\u0440\u0435\u0431\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u043d\u0430\u0432\u044b\u043a\u0438 \u0432 \u043f\u0440\u043e\u0444\u0435\u0441\u0441\u0438\u0438 data engineer | ProHoster","og:description":"\u0421\u043e\u0433\u043b\u0430\u0441\u043d\u043e \u0441\u0442\u0430\u0442\u0438\u0441\u0442\u0438\u043a\u0435 2019 \u0433\u043e\u0434\u0430, data engineer \u043d\u0430 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0439 \u043c\u043e\u043c\u0435\u043d\u0442 \u044f\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u043f\u0440\u043e\u0444\u0435\u0441\u0441\u0438\u0435\u0439, \u0441\u043f\u0440\u043e\u0441 \u043d\u0430.","og:url":"https:\/\/prohoster.info\/pt\/blog\/administrirovanie\/samye-vostrebovannye-navyki-v-professii-data-engineer","og:image":"https:\/\/prohoster.info\/wp-content\/uploads\/2021\/11\/logo-350.jpg","og:image:secure_url":"https:\/\/prohoster.info\/wp-content\/uploads\/2021\/11\/logo-350.jpg","og:image:width":350,"og:image:height":350,"article:published_time":"2020-01-17T21:00:00+00:00","article:modified_time":"2020-02-18T11:03:26+00:00","article:publisher":"https:\/\/www.facebook.com\/prohoster","article:author":"https:\/\/www.facebook.com\/prohoster"},"aioseo_meta_data":{"post_id":"55327","title":null,"description":null,"keywords":null,"keyphrases":null,"primary_term":null,"canonical_url":null,"og_title":null,"og_description":null,"og_object_type":"default","og_image_type":"default","og_image_url":null,"og_image_width":null,"og_image_height":null,"og_image_custom_url":null,"og_image_custom_fields":null,"og_video":null,"og_custom_url":null,"og_article_section":null,"og_article_tags":null,"twitter_use_og":false,"twitter_card":"default","twitter_image_type":"default","twitter_image_url":null,"twitter_image_custom_url":null,"twitter_image_custom_fields":null,"twitter_title":null,"twitter_description":null,"schema":{"blockGraphs":[],"customGraphs":[],"default":{"data":{"Article":[],"Course":[],"Dataset":[],"FAQPage":[],"Movie":[],"Person":[],"Product":[],"ProductReview":[],"Car":[],"Recipe":[],"Service":[],"SoftwareApplication":[],"WebPage":[]},"graphName":"","isEnabled":true},"graphs":[]},"schema_type":null,"schema_type_options":null,"pillar_content":false,"robots_default":true,"robots_noindex":false,"robots_noarchive":false,"robots_nosnippet":false,"robots_nofollow":false,"robots_noimageindex":false,"robots_noodp":false,"robots_notranslate":false,"robots_max_snippet":null,"robots_max_videopreview":null,"robots_max_imagepreview":"large","priority":null,"frequency":null,"local_seo":null,"seo_analyzer_scan_date":null,"breadcrumb_settings":null,"limit_modified_date":false,"reviewed_by":null,"ai":null,"created":"2021-02-28 13:45:53","updated":"2022-09-30 07:37:35","focus_keyword":null,"additional_keywords":null,"truseo_locale":null},"gt_translate_keys":[{"key":"link","format":"url"}],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/prohoster.info\/pt\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/55327","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/prohoster.info\/pt\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/prohoster.info\/pt\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/prohoster.info\/pt\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/prohoster.info\/pt\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=55327"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/prohoster.info\/pt\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/55327\/revisions"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/prohoster.info\/pt\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=55327"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/prohoster.info\/pt\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=55327"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/prohoster.info\/pt\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=55327"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}