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日本のほとんどの企業が、社内の自動化用ならJAVA一択のような気もしますが
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ついに市民権どころか誰もが使いたい存在に。15年前からPython使っていた身としては感慨深い結果です。特にデータ解析、機械学習分野で注目され始めたのが5~10年前。今もその利用方法が利用を牽引していますし、これからAI活用が実運用フェーズに移るにつれ、さらに利用が加速するでしょう。その昔パイソン使ってる人は尖ってる人が多く、その頃立ち上げたPyDataコミュニティーで一緒にPythonを盛り上げた仲間とは今もいい繋がりです。日本の中核的パイソンコミュニティである、PyCon.jpのファウンダーの寺田さんとはこの前ポッドキャストにお呼びしたので一聴を(そしてできれば苦境に立たされているPSFに寄付を) https://podcasts.apple.com/jp/podcast/%E3%82%B7%E3%83%90%E3%82%BF%E3%82%A2%E3%82%AD%E3%83%A9%E3%81%AEcafe%E3%81%A7ai%E3%81%9F%E3%81%84/id1544367446?l=en&i=1000505245600
言語は何を達成したいかによって選択肢が変わります。機械学習やディープラーニングをしたいのであればいまはほぼPython一択(といったら本当は言い過ぎなのだけど、実質そうなっています)。

ゲームやスマホアプリを作りたいとなればまた違う言語が必要となるでしょう。

できればC/C++/Javaなどのコンパイル言語とPython/Perl/Rubyなどのスクリプト言語をどれか1つずつある程度極めるとその後の学習がスムースに進みやすいです。あとは、言語そのものを学ぶだけでなくデバッガやプロファイラやバージョン管理の方法を学ぶことも大切です。

(補足)
むかーしの言語もそれなりに人気があることについて。
過去の資産が大量にあるものの、保守管理・別言語への書き換えできるひとがいなくなっている場合があるのでそれなりのニーズがあるそうです。
(cons "そか " (cons "そろそろ" (cons "授業で" (cons "使いますかねぇ、" (cons "機械系でも " (cons "就職に役立つのなら"))))))

なにをするソフトウェアを書くヒトが今沢山必要とされてるのか、がよく分かるランキングではありますねぇ

あ、追記
コレ↑はパイソンじゃありませんよ(念の為) ランキング最下位にも現れないであろう古代言語ですよ
追記オワリ
昨年からPythonとAIについて思いっきり文系出身ですがラーニングしています。色んな方のコメントやアドバイスでコース修了前なのですが、いまはHTML/CSSを思いっきり勉強していて、次はJavaの予定です。実際に試してみたい場がやはりなくて、ボランティアでもいいので実際の業務をしてみたいのが今の心境です。とりあえず半年間はそんな感じで1日2-3時間は頑張ります。(最近24時間じゃ1日足りなくて、昨日も5時までオンラインコースやってました)clubhouseで実際の仕事の事とか空き時間に聞いています。是非日本のデジタル化とITの分野に少しでも貢献したいです。
私はプログラミング言語に関しては大学以来、手につけていないのですが学びたいことの一つです。とりあえず去年Pythonに手をつけてみました。
社内にプログラミングをはじめ、テクノロジーに対するナレッジが薄いので、どうやったらDXにつながるかを模索した結果、自身がそういったテクノロジー実装をするしかないということはわかりました。自ら学ぶこと。

これからプログラミングについては恐らくテクノロジーによってハードルが下がってくるであろう中で、今全てをキャッチアップするにはコストがかかりすぎるのも事実です。
ただ、プログラミングに対する概念くらいは最低限学んでいたいなぁと。
みんながみんな、というわけにはいかないけど、概念を知ることでテクノロジーの民主化は進むのではないでしょうか。
それはしいては企業のDX、アップデートにつながるのです。

テクノロジーに興味を持つことは未来を見ることであり、とても大切な視点ではないでしょうか。
プログラミングで重要なのは、挑戦なのは、
言語選定ではなく
【他人の力を借りる技術】です。

具体的には、
●既存フレームワークやライブラリ、クラウドサービスなどを理解して、自分の仮説に適用させて検証する力。その精度を高めるセンス。

●未来を先取りし、既設アーキテクチャの真髄と不足を感じとり、応用する地頭。

●仮説通り行かなかったトラブルに怒らず、謙虚に向き合い、心折らずに粘り強く解決まで推し進める心。

●謙虚に愚直に積み上げた経験を他のエンジニアの為に惜しみなく、分かり易く提供する精神。

●オブジェクト指向やデザインパターンなど、多くの知恵をそのまま活用して、見易いコードで他人の理解を助ける協調性。これがあれば、ベテランの知恵も借りやすくなります。

なにより、
●自分が「何をしたいか」を知ることが最初です。
ランキングではなく、したい事への適用しやすさで言語を選ぶのが近道です。後々、セキュリティや可用性、保守品質が 自分にとって必要になる事を見据えて、どの言語が自分の成長と伴に発展できるか、見極めるのが 大事だと思います。

プログラミング言語も、他人が創ったもの。
プログラミングは他人の力を借りる事で成り立っています。
他人の意図を精度良く感じ取り、活用し、貢献するのが、成長に必要だと考えています。
製薬などの一部の業界を除けば、AI・データサイエンス関連ではPythonを使うのが当たり前という風潮はありますよね(製薬などはRのほうが使われるイメージありますが)。ただし、市民権を得るレベルになると新たな言語が出てくるのは世の常で、この記事のリストにはいませんが、今後はデータ分析界隈ではJuliaがのびてくると思われます。
Python は見た目通りに動くし、書き方も柔軟。
最初に使ったのは Windows CE上かなー

最近はHSLS(シェーダー言語)とC#ばかり使ってるけど😄
第2位は 20代はC++、30代はJavaと年代で異なる結果に。
COBOLを学びたい人たちって何者、、、?