テクノロジーの急速な発展に伴い、プログラミング言語は現代社会に欠かせないものになりました。
Web サイト開発、モバイル アプリ、人工知能、組み込みシステムなど、プログラミング言語が重要な役割を果たします。
現在普及している AI 人工知能のほとんどは Python 言語を通じて実装されています。
PythonはAI技術フレームワークの基本言語として、他のプログラミング言語に比べて動的コンパイルが可能であり、開発効率が高いだけでなく、ネットワークの構築やデータ処理も可能です。
Python は、シンプルな構文と複数のシナリオでの汎用性により、近年最も人気のあるプログラミング言語となっています。
同様に、SQL (構造化照会言語) は、リレーショナル データベースに情報を保存および処理するために使用されるプログラミング言語です。
SQL を使用すると、ユーザーはデータのクエリ、データの挿入、更新、削除、データベース構造の定義と管理などのさまざまな操作を実行できます。
SQL を通じて、ユーザーはデータベースと簡単に対話して、データの保存、取得、保守を行うことができます。SQL 言語はシンプルな構文と豊富な機能を備えているため、開発者は大量のデータを効果的に管理できます。
したがって、IEEE Spectrum が発表した第 10 回年次トップ プログラミング言語リストでは、Python と SQL がそれぞれトレンドと求人で 1 位にランクされ、Spectrum のリストでも Python が 1 位になりました。
ランキングの解釈
Spectrum のランキングは、プログラミング言語に対する典型的な IEEE メンバーの関心とニーズを反映しています。
職種は、関連する仕事に現在必要とされるプログラミング言語のスキルを示し、傾向は現在特に人気がある、または評価されているプログラミング言語を表します。
プログラミング言語の中での Python の優位性は、より小規模でより専門化された言語を犠牲にして大きく増加しました。
Python は「何でも屋」プログラミング言語となっており、特定の分野では優れています。
たとえば、人工知能の分野では、強力で広範なライブラリにより Python がユビキタスになります。
ハイエンド コンピューティングではムーアの法則が薄れてきていますが、ローエンド マイクロコントローラーは依然としてパフォーマンス向上の恩恵を受けており、現在 70 セントの CPU で十分なコンピューティング パワーがあることを意味します。
Python は組み込み開発において競争力のある選択肢となっています。
長期的には、Python の立場も常に強化されます。
現在、多くの子供やティーンエイジャーが Python を使用して初めてのゲームを作成したり、初めての LED を制御したりしています。
これにより、より高度な分野にシームレスに移行でき、同じプログラミング言語を使用する仕事を見つけることもできます。
しかし、Python をマスターするだけでは、キャリアのニーズを完全に満たすには十分ではありません。
リストの「ジョブ」のランキングでは、SQL がリストのトップとなっています。これは、今日の分散アーキテクチャでは、大量のビジネスクリティカルなデータが SQL データベースに保存されているためです。
この情報を使って何かをしたい場合は、その情報を入手する方法を知らなければなりません。
しかし皮肉なことに、純粋な SQL プログラマーとしての仕事を見つけるのは難しいのです。雇用主は、SQL スキルと Java や C++ などの他の言語を組み合わせることを好みます。
一方、現在のランキング傾向では Python が文句なしのナンバーワンになっていますが、プログラミングが単一の文化になるには程遠いです。
Java とさまざまな C 系言語を組み合わせると、特に高パフォーマンスのタスクやリソースに依存するタスクにおいて、人気が Python を上回りました。
Python のインタープリタのオーバーヘッドは高すぎるため (この点で Python の競争力を高める多くの試みにもかかわらず)、他の理由で Python に簡単に統合できないソフトウェア エコシステムもあります。
たとえば、R は統計分析と視覚化のための言語で、ビッグ データの台頭とともに数年前に注目を集めました。
R 言語は強力ですが、習得するのは簡単ではありません。その構文は難解であり、関数はベクトル、リスト、その他の高レベルのデータ構造全体に対して実行されることがよくあります。
同様の分析機能やグラフィックス機能を提供する Python ライブラリもありますが、R 言語はその特異性により依然として人気があり、そのことが R スクリプトの移植を困難にしています。
大量の統計分析や学術研究が R 言語に基づいていることを考えると、これは重大な問題です。
この状況は Fortran と似ています。Fortran では、物理シミュレーションやその他の科学計算用の既存の検証コードの価値は、現存する最も古いプログラミング言語の 1 つの使用に関連するコストを常に超えてきました。
現在でも、人々は Fortran プログラマーとして仕事を見つけることができます。ただし、これらの仕事は主に米国連邦防衛研究所やオークリッジ国立研究所などのエネルギー研究所で行われるため、この仕事には機密保持許可が必要になる場合があります。
セキュリティ許可を取得できないが、それでも歴史のあるプログラミング言語を使いたい場合は、Cobol も選択肢の 1 つです。
これは Fortran と同様の理由です。エラーによってコストが高くつく場合でも、適切に動作するコードのインストール ベースが大規模に存在するためです。
多くの大手銀行は依然として Cobol プログラマーを必要としており、実際、市場には仮想通貨分野のポジションよりも Cobol マスターを求めているフィンテック開発者のポジションの方が多くあります。
これらの古い言語は、予期せぬ場所にも登場する可能性があります。たとえば、ラダー ロジックはもともと産業用制御アプリケーション用に作成されたものであり、通常は昔ながらのテクノロジと関連付けられています。
しかし、注目すべき新興航空宇宙企業の 1 つである Blue Origin は、ラダー ロジックのスキルを必要とする求人を掲載しています。
これは、ブースターと宇宙船に燃料を供給し、電力を供給し、テストするために必要な地上設備のクラスターに関連している可能性があります。
現在主流のプログラミングは Python ですが、Java 言語と C 言語には依然として独自の利点があり、一部の古い言語は代替不可能であることがわかります。
プログラミング言語が異なればニーズも異なるため、多様性を維持することが重要です。
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