転職や副業で有利な言語は?最新人気ランキングをずばり開発経験20年以上のマットが独断で評価!
おはよう!今日はプログラミング言語の人気ランキングです。
今日皆さんに最新のランキングを紹介。今後エンジニアとして、必要とされる人材であり続けるためにも未来を見て行きましょう!
プログラマーの格言
良い設計仕様は, 一人の天才よりも三人の凡人を求める。
悪い設計仕様は, 百人の凡人よりも一人の天才を求める。
名もなきエンジニア
機械学習の必要な数式は、以下の記事で詳しく説明。
この記事でわかること
最新の人気言語ランキング
マット視点だと、まずは一つの言語を覚えて、それ以外は応用で読み替えるのがお勧め。例えばJavaを覚えてC++へ、JavaScriptをおぼえてTypescriptへ、Javaを覚えてkotlinへなど。ひとつの軸(言語思考)ができると、知識の引き出しからたくさん情報が繋がるので難しくないよ! でもたくさんの言語があって、流行り廃りもあるので将来に向けてどの言語を選ぶかは、「稼ぐ力(会社でステップアップ、転職に有利、副業で稼ぐ)」や「守る力(リストラ対象から外れる、副業で残業分を稼ぐ)」に大きく関係するね。
では早速最新の人気言語をみてみよう!
1位(と4位)は、C/C++言語
1972年に開発されたコンパイル型プログラミング言語。コンパイル型プログラミング言語とは人間が書いたプログラムをコンピューターが理解できる形式に変換してくれるプログラミング言語。レジェンドともいる歴史ある言語であり、未だに根強い人気!一度習得すればロボットや組み込みIoTソフトウェアなど幅広い分野で活躍できるよ。特にC++言語はC言語にオブジェクト指向を加えたプログラミング言語。オブジェクト指向とは簡潔にいうとモノ(オブジェクト)とそのモノと振る舞いをスッキリを定義すること。C++言語はこのオブジェクト指向によって効率よくプログラミングができるように作られているよ。Googleの「Chorme」で使用されるなど、Webアプリや業務システムにこの C++言語は使われているね。C++はC言語の省メモリ且つ高速なプログラムも書ける上に、Java/Kotlinのようなエレガントなプログラムをかける良いを集めた言語だね。
2位は、人気のJava!
プログラミングの世界に数ある開発言語の中でも需要が高く、処理能力の高さから大規模なWebアプリでも用いられることが多い「Java」!”Write once, run anywhere”というスローガンが示すとおり、Javaはプログラムを実装すればコンピューターやOSに依存せず動作するという特徴があります。MacOSやWindowsといったOS間での互換性はもちろん、最近ではスマーフォンなどでもJavaによるアプリケーションが使われているよ。
他の言語と比べて理解しやすく、コード行数も他言語少なくて済むためプログラミング初心者におすすめだね。Pythonは膨大な数学的データを扱う数学ライブラリが豊富で、AIやディープラーニングに用いる機会が多いよ。
1991年に開発されたオープンソースで運営されているスクリプト型プログラミング言語。Pythonは読みやすく書きやすいプログラミング言語として作成されたため、少ないコードで簡潔にプログラムを書けるよ!
他の言語と比べて理解しやすく、コード行数も他言語少なくて済むためプログラミング初心者におすすめだね。Pythonは膨大な数学的データを扱う数学ライブラリが豊富で、AIやディープラーニングに用いる機会が多いよ。
最新の検索されているプログラミング言語ランキング
やはりディープラーニングやスクリプト言語が流行りだした、2013年からは「Python」が圧倒的人気だね。「Python」は仕事の自動化もできるし、クラウド(サーバーサイド)やアプリ(クライアントサイド)でも使えるからね。そしてなによりディープラーニングなどの、高機能な機械学習用ライブラリが豊富なことが要因だね。この「Python」人気で、減ったのがおそらく「C#」と「Java」だね。
Web APIの要となるのは「JavaScript」。サーバサイドの言語がGoとかPHPやJavaServletなどがたくさん存在しているの対して、JQuery,Vue.js,TypeScriptなどの基本となるのが「JavaScript」。
2025年 将来性のある言語は?
プログラミング学習者が、今後Python、JavaScriptなどいくつかの言語を学習しなければならないというのは変えがたい事実だね。残りの言語、例えばJava,C/C++はどうかな?たくさんの選択肢がある中、学ぶための努力に値する言語はどれだろうか?
歴代のプログラミング言語 NO1 2003年から2020年
マット視点では、長期のスキルセットで役立つのは、次の3つだね。
- C/C++言語
- Python
- JavaScript
あくまでもマットの意見だよ。でも上記言語が流行りの言語の源流となり、派生となり増えているのが一番の理由だね。同じ源流であれば新しい派生言語がでてきても1か月程度で身に着けられるよ!
少し先進的な言語で、WEB関連の会社に入るのであれば次がおすすめ。
- Go言語
- Kotlin or Flutter
ちなみに、今後将来性のあるPythonやC++言語を身に着けて、AIやディープラーニングを学ぶとよいことがあるのか?に答えるよ
その答えは、Yes。
なぜなら「人工知能ビジネス総調査」[1]によると、2020年度(見込)のAIビジネスの国内市場だけでも1兆1,084億円もの規模だね。[1]株式会社富士キメラ総研
世界を見ると2019年、CB Insights AI 100によると、3つの大陸、18の産業からAI企業が選出されているね。この中の一部新興企業のうち9社が大企業に買収され、4社がユニコーン(売却)になったね。とくにMicrosoft、Oracle、HSBC、General Electricなどとパートナーシップを結んだ企業も多いね。
つまり、AIやディープラーニングを学んで企業や復職で働けば、将来性のある企業とともにステップアップできるよ。
例えばMicrosoftが2018年に買収を表明したコードホスティングサービス「GitHub」で今、もっともコントリビューター人口が増えているプログラミング言語は、Googleが公式にサポートしているAndroidアプリ開発言語「Kotlin」だね。
Kotlinは約1年前にGoogleの公式サポート言語に追加された。それまで、公式にサポートされている言語はJavaとC++だけだったので、Kotlinにも注目だね。なぜKotlinやFlutterが中もされるかと言えば、ズバリ!マルチOS対応だね。AndroidやiOSなどに分かれたアプリを一つの開発言語で共通に開発したいから。もちろんJavaも一部対応でできていたけど、不十分なんだ。
では、最新の情報から「学ぶ必要が無い言語」はあるのか?一緒に考えて行こう!
- Perl
- Objective-C
- CoffeScript
あくまでの2021年の傾向として、上記は置き可能な言語の登場や、より高位(上位)の言語が登場して包括されたので敢えて選ぶ必要は少なくなったね。
自分にあったプログラミングの学び方
初心者には、独学で難しい機械学習本を1ページ目から読み始めるのはおすすめしないよ!マットがおすすめするのは、オンラインで効率よくビデオや凝縮されたテキストでコースをざっと理解する事。ひとはだれでも、一緒に学ぶと理解が進みモチベーションが保ちやすよね。こちらのコースを学んだあとに、おすすめ書籍を参考書として使ってね!
マットのおすすめのオンラインコースは、Udemyなどのオンラインスクールがおすすめ。もちろん一人で、Python入門から始まり、統計数学・シグモイド関数、ニューラルネットワークを進めてよいけど、結構大変。
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まずおすすめその1は、次の順番だよ。まずはマストアイテム”Python“ヘビ!だね。このスクリプト言語は非常にシンプルで、C++やJavaと比較してもプログラミング行数が圧倒的に少なく、簡潔にかけるよ。
次におすすめその2は、Pythonを使った機械学習の入門編だね。
最後のおすすめはその3は、
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- Python3の基本の習得できます。
- 応用編の講義もありますので、簡単なアプリケーション開発に必要なスキルを習得できます。
- Pythonicなコードのスタイルを身に付けることができます。
このコースでは、Python3の基礎である入門コースを一通り終えた後に、今後のアプリケーション開発に役立つためのPythonのテクニックやデーターベースアクセス(SQLite, MySQL, MongoDB, SQLAlchemy, memcached, Hbase, neo4j etc)、WEB(Flask, socket, RPC etc)、インフラ自動化(Fabric, Ansible)、並列化(スレッド、マルチプロセス)、テスト(Unittest, pytest, Tox, Selenium, etc)、暗号化(pycrypto, hashlib)、グラフィック(turtle, Tkinter)、データ解析(numpy, pandas, matplotlib, scikit-learn), キューイングシステム(ZeroMQ, Celery)、非同期処理(asyncio)などのPythonを使った応用編を取り入れているよ!
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- 簡単な機械学習のコードを書けるようになります。
- Pythonの基礎的なプログラミング技術が身につきます。
- ビジネス上必要な人工知能の基礎知識が身につきます。
- 有名な機械学習ライブラリが扱えるようになります。
- 機械学習と関連した簡単な数学の知識が身につきます。
- 人工知能全般についての知識が身につきます。
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