Python は 2023 年のプログラミング言語リストで引き続きトップを占めています。 SQLが求人需要リストのトップに

技術の急速な発展により、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。

ウェブサイト開発、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は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 言語を使用して実装されています。

AI技術フレームワークの基本言語であるPythonは、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、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。

シンプルな構文とさまざまなシナリオでの汎用性により、Python は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 (構造化クエリ言語) も、リレーショナル データベースに情報を保存および操作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、データのクエリ、挿入、更新、削除、データベース構造の定義と管理など、さまざまな操作を実行できます。

SQL を使用すると、ユーザーはデータベースと簡単に対話して、データを保存、取得、維持できます。 SQL 言語は構文がシンプルで機能が豊富なため、開発者は大量のデータを効率的に管理できます。

その結果、IEEE Spectrumが今年発表した第10回年間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ジョブで1位となり、SpectrumのリストではPythonがトップになりました。

ランキングの解釈

Spectrum ランキングは、プログラミング言語に対する IEEE メンバーの典型的な関心と需要を反映しています。

職種カテゴリは、関連する職種に現在必要なプログラミング言語のスキルを示し、トレンドは、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 Python が優位に立つようになったのは、主に、より小規模で専門的な言語を犠牲にしてきたからです。

Python は汎用的なプログラミング言語となり、特定の分野で優れています。

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 が広く普及しています。

ムーアの法則はハイエンドのコンピューティングでは徐々に弱まりつつありますが、ローエンドのマイクロコントローラは依然としてパフォーマンス向上の恩恵を受けており、現在では 70 セントの CPU で十分なコンピューティング能力を得ることができます。

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 の地位も常に強化されています。

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し、同じプログラミング言語を使用して仕事を見つけることもできます。

しかし、Python を習得するだけでは、キャリアのニーズを完全に満たすことはできません。

リストの「仕事」ランキングでは、SQL がトップです。これは、今日の分散アーキテクチャでは、大量の重要なビジネス データが SQL データベースに保存されるためです。

この情報を使って何かをしたいのであれば、それを入手する方法を知る必要があります。

皮肉なことに、純粋な SQL プログラマーは仕事を見つけるのに苦労します。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たスキルを求めています。

一方、現在のトレンドでは Python が文句なしのナンバーワンとなっているものの、プログラミングが単一の文化になるにはほど遠い状況です。

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やリソースに敏感なタスクの場合、Python よりも人気が高くなります。

Python のインタープリターのオーバーヘッドが高すぎるため (この点で Python をより競争力のあるものにする試みは数多く行われてきましたが)、一部のソフトウェア エコシステムは他の理由により Python に統合するのが容易ではありません。

たとえば、R は統計分析と視覚化のための言語であり、数年前にビッグデータの台頭とともに注目を集めるようになりました。

R 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、関数は多くの場合、ベクトル、リスト、およびその他の高レベルのデータ構造全体に対して動作します。

同様の分析機能とグラフィックス機能を提供する Python ライブラリはありますが、R はその特殊性により依然として人気があり、R スクリプトの移植も困難になっています。

大量の統計分析と学術研究が 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。

状況はFortranと同様です。物理シミュレーションやその他の科学計算用の Fortran の既存の実証済みコードの価値は、現存する最も古いプログラミング言語の 1 つを使用することに伴うコストを常に上回っています。

今日でも、Fortran プログラマーの仕事を見つけることができます。しかし、これらの仕事は主にオークリッジ国立研究所などの米国連邦防衛研究所やエネルギー研究所で行われるため、機密保持資格が必要になる場合があります。

セキュリティクリアランスを取得できないが、歴史のあるプログラミング言語を好む場合は、Cobol も選択肢の 1 つです。

これは Fortran の場合と同様の理由によるもので、エラーによるコストが高くて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、通貨の職種よりも FinTech 開発者の職種で Cobol を求めている人の方が多いのです。

これらの古い言語は、予期しない場所に現れることもあります。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開発されたもので、古いテクノロジに関連付けられることが多いです。

しかし、最も注目されている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ポジションを募集しています。

これは、ブースターや宇宙船に燃料、エネルギー、テストを供給するために必要な地上設備のクラスターに関係している可能性があります。

Pythonが現在の主流のプログラミング言語であるにもかかわらず、JavaやC言語にも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。

さまざまなプログラミング言語はさまざまなニーズを満たすため、多様性を維持することが重要です。