GoはPythonよりはるかに進んでおり、機械学習の人材は非常に不足しています。世界中の16,655人のプログラマーが真実を語ります

GoはPythonよりはるかに進んでおり、機械学習の人材は非常に不足しています。世界中の16,655人のプログラマーが真実を語ります

Go は開発者の間でますます人気が高まっています。

数年前、Didiのエンジニアから、DidiではGoが広く使われていると聞きました。昨年、Goはテンセント内で使用されているプログラミング言語のランキングで3位にランクされました。今日、専門能力開発スキル評価プラットフォームである HackerEarth が開始し、世界 76 の国と地域から 16,655 人の開発者が参加した「2020 年開発者調査レポート」は、次のような真実を伝えています。

学生にとっても、働くエンジニアにとっても、Go は「学ぶべき言語」で確実に第 1 位にランクされています。

Goの次点となる言語は大きく異なります。学生の場合はJavaScript(Node.js)、エンジニアの場合はPythonです。

3位は間違いなくKotlinです。どうやら、昨年 5 月に Android 開発の推奨言語になって以来、Android SDK および Java プログラミング言語ライブラリと互換性があり、IntelliJ (および Android Studio) で使用できる Kotlin が、ますます多くの開発者の心をつかんでいるようです。 Google の取り組みもその一環だ。昨年 Google Developer Days に参加したとき、Google のエンジニアたちがまだ、プログラマーが経営陣に Kotlin を採用するよう説得するのを手伝うために懸命に働いていたのを思い出す。

[[326535]]

しかし、開発者にとって、これは決して万能のアプローチではありません。最も重要なのは、言語が使いやすいことです。一方で、Go と Kotlin が実際に実用化されるまでには、まだ長い道のりがあります。開発者がすでに持っているプロフェッショナル プログラミング言語から判断すると、Python はすでにその 1 つです。結局のところ、Python は C++ を上回り、TIOBE プログラミング言語リストで 3 位にランクされています。

HackerEarth の学生とプロの開発者向けの既知のプログラミング言語のリストでは、C++ (62%) と SQL (52%) がトップにランクされています。Go と Kotlin はまだトップ 8 に入っていません。

言語を見た後は職業を見てみましょう。

多くの調査レポートでは、データサイエンスの割合は常に高くなっており、ここでも同様です。 HackerEarthの調査データによると、データサイエンスは学生とプロの開発者の両方で大きく先行しており、それぞれ63%と61%を占め、ネットワークセキュリティ(36%)とモノのインターネット(35%)をはるかに上回っています。一方、ブロックチェーンは4位(28%)と3位(32%)にランクされています。

データサイエンスは人工知能への依存度が高い職業です。しかし、これに反して、現在の開発者の全体的な経験は、「​​フルスタック開発は飽和状態になりつつあり、機械学習の人材は極めて不足している」ことを示しています。

上図から、1位と2位のフルスタック開発とバックエンドは経験年数が1〜3年であり、機械学習は明らかに最下位であることがわかります。 「世界中の組織が熟練労働者の不足を感じています。しかし、その不足は予想以上に深刻かもしれません。最近の調査によると、熟練労働者の不足は2008年以来最高レベルに達しています」とHackerEarthのCEO、サチン・グプタ氏は語った。

人材不足は当然、どのように成長するかという問題につながりますが、HackerEarth ではこの点についてもデータ統計を実施しました。学生開発者の 70% はスキル向上のためにオンライン コーディング プラットフォームを利用しており、YouTube シリーズやオンライン教育コースにも大きく依存しています。明らかに、80 年代から 90 年代初頭に生まれた人がプログラミングを学ぶ際に使用した参考書はすでに時代遅れになっています。

開発者調査レポートの全文を読むには、次のリンクからアクセスできます。

https://www.hackerearth.com/recruit/developer-survey/

<<:  人工知能のセキュリティ:将来の戦争のリスクと課題

>>:  企業はビッグデータ アルゴリズムを使用して効果的なリンクを構築できますか?

ブログ    

推薦する

知らないのに知っているふりをしないでください!機械学習とディープラーニングを理解しましたか?

機械学習とディープラーニングは人工知能の分野に属しますが、両者の間には大きな違いがあります。これら ...

...

強化学習は、抽象的思考を行うときに脳がどのように機能するかを明らかにする

[[418206]] 「すべての芸術はある程度抽象的である。」 20 世紀の世界的に有名な彫刻家ヘン...

究極のAlp​​haGo、DeepMindの新アルゴリズムMuZero、著者の解釈

この記事はLeiphone.comから転載したものです。転載する場合は、Leiphone.com公式...

...

8x7B オープンソース MoE が Llama 2 に勝ち、GPT-4 に迫る!欧州版OpenAIがAI界に衝撃を与え、22人の企業が半年で20億ドルの評価額を獲得

オープンソースの奇跡が再び起こりました。Mistral AI が初のオープンソース MoE 大規模モ...

AIと大量動画が出会うと、IBMは20秒で新時代への扉を開く

序文:約 60,000 時間のビデオから、ある人物の素晴らしい瞬間の 1 分を見つけるにはどうすれば...

ピリパインテリジェントファイナンス&タックス2018エンタープライズサービス+ウィズダムフォーラムが成功裏に終了

ピリパ・インテリジェンス・アンド・タックスが主催する2018年企業サービス+ウィズダムフォーラムが、...

...

企業チームのスキルは AI 導入の障壁となるのでしょうか?

人工知能は驚くべきことを実現できますが、いくつかの障害にも直面しています。 2021年に3,500人...

...

機械学習の最大の欠点を解決する?マックス・プランク研究所とグーグルが因果学習を再び研究

野球選手がボールを打つ様子を見ると、さまざまな要素間の因果関係を推測することができます。たとえば、野...

...

...

Microsoft の 37 ページの論文では、Sora をリバース エンジニアリングしています。どのような結論に達したのでしょうか。

現段階では、Sora に追いつくことが多くのテクノロジー企業の新たな目標となっている。研究者たちが興...