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近日，全球著名的 IT 網(wǎng)站 Stack Overflow 根據(jù)數(shù)百萬開發(fā)者項目標簽的使用頻率，發(fā)布了一份編程語言的調(diào)查報告，試圖找出最不受歡迎的編程語言。沒想到開發(fā)者最想規(guī)避的編程語言中，PHP、Objective-C 和 Ruby 等語言紛紛上榜。

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說好的 PHP 是世界上最好的語言的呢?

前段時間，小編分享了GitHub2017年度報告，了解到當(dāng)下最流行的編程語言，那你知曉開發(fā)者中最不受歡迎的編程語言嗎?

開發(fā)者最討厭的編程語言

01最不受歡迎的編程語言

在 Stack Overflow 上，開發(fā)者可以創(chuàng)建屬于自己的“Developer Story”，用來記錄項目開發(fā)、獲得的成就等個人開發(fā)經(jīng)驗，相當(dāng)于簡歷，待發(fā)布之后也可以提升職場機遇。

在創(chuàng)建“Developer Story”時，可以添加喜歡或者不喜歡的語言標簽，而本調(diào)查報告的數(shù)據(jù)來源正是基于此。

將該數(shù)據(jù)作為衡量標準，并以特定的編程語言列表(并非是像 Android 這樣的平臺或是 JQuery 這樣的庫)進行篩選。

Stack Overflow 使用 Bayes 方法來預(yù)估這些平均值，最終發(fā)現(xiàn)開發(fā)者中最不受歡迎的語言前三名分別為 Perl、Delphi 和 VBA，緊隨其后的是 PHP、Objective-C、Coffeescript 和 Ruby。

如果此前看過有關(guān) Stack Overflow 的編程語言報告，就會發(fā)現(xiàn)，那些很少被標記為不受歡迎的編程語言往往就是使用率快速增長的語言。比如 R、Python、Typescript、Go 和 Rust 等語言增長率都比較高。

下面我們可以通過比較每種語言的增長與標記“dislike”的百分比進行驗證，橙色點表示最不受歡迎的語言。以下我們將統(tǒng)計數(shù)據(jù)限制在發(fā)達國家(如美國、英國、德國和加拿大)。

總體而言，語言的增長率與開發(fā)者“dislike”的頻率之間有一種關(guān)系。被標記為“dislike”標簽的編程語言占比在 3% 以上的，使用率越來越少，而最少被標記為“dislike”的 R、Rust、Typescript 和 Kotlin 語言使用率都在快速上升。

02那些開發(fā)者喜歡及不待見的技術(shù)

上述分析僅考慮編程語言，而不是操作系統(tǒng)、平臺或庫。那什么是開發(fā)者最不喜歡的技術(shù)?

據(jù)調(diào)查報告顯示，普遍喜歡的技術(shù)則包括：機器學(xué)習(xí)、Git、Python 3.x、HTML5 和 CSS3 。

開發(fā)者最不喜歡的技術(shù)包括 Internet Explorer、Visual Basic、Flash、COBOL、Fortran 和 Pascal 。

值得強調(diào)的是，以上并非是對某一語言的歧視，而僅僅是衡量哪些技術(shù)在至少一部分開發(fā)人員的使用過程中，是讓他們感覺到舒服還是負面的。

03獨立的標簽網(wǎng)絡(luò)

我們可以將所有這些標簽組合成一個故事，將其組織成一個網(wǎng)絡(luò)。在最近的一篇文章中，Julia Silge 展示了如何構(gòu)建一個技術(shù)網(wǎng)絡(luò)來代表整個軟件生態(tài)系統(tǒng)。

如果我們根據(jù)每個“dislike”標簽的對節(jié)點進行著色，我們可以了解生態(tài)系統(tǒng)的哪些部分比其他標簽更具爭議性。

通過將“Developer Story”標簽放在子生態(tài)系統(tǒng)中，我們發(fā)現(xiàn)有獨立的子系統(tǒng)的集群：微軟(以C # 和 .Net 為中心)、PHP(WordPress 和 Drupal 環(huán)繞)，和移動開發(fā)(特別是 Objective-C)。

操作系統(tǒng)的集群內(nèi)(右下)，我們可以看到，系統(tǒng)如 OSX 和 Windows 被標記為“dislike”，但標簽如 Linux、Ubuntu 和 Unix 卻并非如此。

04技術(shù)型的競爭之路

有意思的是，數(shù)據(jù)還體現(xiàn)了行業(yè)中存在的技術(shù)型競爭關(guān)系，像是 Linux 、OSX vs Windows，Git vs SVN，vim vs emacs ，React vs Angular 等。開發(fā)人員通常不愿意使用他們認為過時的東西，建議用更現(xiàn)代的技術(shù)來取代。

以上并不表示直接的因果關(guān)系，標簽不被程序員使用，導(dǎo)致它們被放棄。一種可能性是，如果人們感覺到語言已經(jīng)越來越受歡迎，就會很樂意公開表達自己的喜歡與不喜歡;另一種原因就是與時俱進，以新的更新替換舊而復(fù)雜的編程語言。

Python 成為數(shù)據(jù)科學(xué)家首選語言

數(shù)據(jù)平臺 Kaggle 近日發(fā)布了 2017 機器學(xué)習(xí)及數(shù)據(jù)科學(xué)調(diào)查報告，這也是 Kaggle 首次進行全行業(yè)調(diào)查。

該調(diào)查收集了1.6萬多問卷，問卷內(nèi)容包括在機器學(xué)習(xí)行業(yè)中最火的編程語言，以及如何更好的入門數(shù)據(jù)開發(fā)等。

下面就是其中一部分調(diào)查結(jié)果，如：

• Python 是最常用的工具， R 語言用戶的忠誠度更高。
• 數(shù)據(jù)科學(xué)家的年齡平均在30歲左右，但這種平均年齡在不同國家之間有所不同。例如，來自印度的平均受訪者年齡比澳大利亞的平均受訪者年齡年輕9歲。
• 獲得了碩士學(xué)位的受訪者占比最多，但那些收入超過 150K + 的，大部分獲得博士學(xué)位。

以下就是 Kaggle 報告內(nèi)容：

01年齡

本次調(diào)查對象的平均年齡在 30 歲左右。當(dāng)然，不同國家之間的數(shù)值會有所不同。例如，日本的機器學(xué)習(xí)從業(yè)者的年齡中位數(shù)為 33 歲。

全球全職工作者占比為 65.7%，中國為 53%， 其中，白俄羅斯的占比最高，全職工作者占比達到 75.5%。

02學(xué)歷

正常情況下，在數(shù)據(jù)科學(xué)工作中，獲得碩士學(xué)位的人數(shù)比例最高。但那些收入高于 150K+ 的人大部分取得博士學(xué)位。擁有碩士學(xué)位的開發(fā)者，年薪約 5.5 萬美元。

03全職薪資(年薪)

盡管在調(diào)查中發(fā)現(xiàn)，對于受訪者來說，“薪酬福利”的重要性不及“專業(yè)發(fā)展的機會”，但如果能了解到自己行業(yè)中的普遍薪資情況也是不錯的。調(diào)查發(fā)現(xiàn)，在美國，機器學(xué)習(xí)工程師的薪資是最高的。

在全球范圍內(nèi)，機器學(xué)習(xí)工程師的薪資中位數(shù)是 55,441 美元，不過由于很多人沒有全職工作(收入為 0)，所以這一數(shù)值還是存在一定誤差。

04最常使用的數(shù)據(jù)科學(xué)方法

Logistic 回歸是除了軍事和國安領(lǐng)域外，最常用的數(shù)據(jù)科學(xué)研究方法。它在軍事和國防安全領(lǐng)域以及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)領(lǐng)域使用更為廣泛。

05工作中最常使用什么工具?

Python 是數(shù)據(jù)科學(xué)家們最常用的語言，不過仍然有很大一部分數(shù)據(jù)科學(xué)家忠誠于 R 語言。

06最常使用的數(shù)據(jù)類型

關(guān)系型數(shù)據(jù)是開發(fā)者在工作中最常用的數(shù)據(jù)類型，因為大多數(shù)產(chǎn)業(yè)工程師都較青睞關(guān)系型數(shù)據(jù)。而學(xué)術(shù)研究者和國防安全產(chǎn)業(yè)則更青睞于文本和圖像。

Dirty Data (臟數(shù)據(jù))是從業(yè)者遇到的最大障礙。數(shù)據(jù)科學(xué)家一般最常見的困擾就是需要對數(shù)據(jù)進行大量的預(yù)處理工程。理解不同算法的能力不足也是困擾數(shù)據(jù)工作者的一大障礙。此外，缺乏一定有效管理和資金支持也是面臨的兩大外在困境。

Git 是他們最常用的代碼共享和托管方式 ，占比有 58.4%。但大公司的開發(fā)者更傾向于將代碼保留在本地，通過電子郵件的方式來共享代碼。而初創(chuàng)公司為了追求便捷可能更青睞于云共享。

當(dāng)你進入一個新的職業(yè)生涯時，了解別人成功的秘訣可以讓你少走很多彎路。以下是數(shù)據(jù)科學(xué)行業(yè)的前輩給出的幾條最有用的建議，希望對想要進入這個行業(yè)的人有一定幫助：

07入門數(shù)據(jù)科學(xué)最推薦先學(xué)哪門語言?

每個數(shù)據(jù)科學(xué)家都堅信自己選擇的語言是正確的。比如完全使用 Python 或 R 的人，他們分別最先推薦學(xué)習(xí)的語言分別為 Python 和 R。但是，同時使用 R 和Python的人中，推薦使用 Python 的人數(shù)是推薦學(xué)習(xí) R 語言的兩倍。

08數(shù)據(jù)科學(xué)學(xué)習(xí)平臺

數(shù)據(jù)科學(xué)是個變化極快的領(lǐng)域，業(yè)內(nèi)人員需要不斷更新知識體系，才可以在業(yè)內(nèi)保持一定地位，不被時代淘汰。Stack Overflow Q&A、Conferences 和 Podcasts 是已從業(yè)者經(jīng)常使用的學(xué)習(xí)平臺。

09開源數(shù)據(jù)獲取平臺

沒有數(shù)據(jù)就沒有數(shù)據(jù)科學(xué)。當(dāng)談到學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)科學(xué)時，知道如何找到開放數(shù)據(jù)集用于實踐項目是相當(dāng)重要的。dataset aggregators 正發(fā)展為數(shù)據(jù)科學(xué)社區(qū)成員中最頻繁使用的工具，排行第二的是谷歌搜索。

說到找工作，更多的人可能是到指定技術(shù)方向的招聘網(wǎng)站上找，但是根據(jù)多年數(shù)據(jù)科學(xué)領(lǐng)域工作經(jīng)驗的前輩們，直接聯(lián)系招聘者或通過自己的人際圈進入這個領(lǐng)域才是他們的首選。(注意：該報告包含多個國家的數(shù)據(jù)，可能存在收集不夠全面的情況，僅供參考。)

Python 的 14 張思維導(dǎo)圖

最后給大家分享 Python 的 14 張思維導(dǎo)圖(微信后臺回復(fù)關(guān)鍵詞“Python”下載)，結(jié)合這些思維導(dǎo)圖主要參考的資料，分享一下大神們的學(xué)習(xí)體驗，一方面可供初學(xué)者參考，另一方面，也便于大家結(jié)合思維導(dǎo)圖深入學(xué)習(xí)、理解、思考。

01總覽

02基礎(chǔ)知識

03數(shù)據(jù)類型

04序列

05字符串

06列表 & 元組

07字典 & 集合

08條件 & 循環(huán)

09文件對象

10錯誤 & 異常

11函數(shù)

12模塊

13面向?qū)ο缶幊?/strong>