導入
今日のブログでは、世界中の開発者に関する洞察の宝庫である 2017 年の Stack Overflow Developer Survey について詳しく説明します。 5 つの重要な側面を分析します:
最も人気のあるプログラミング言語。
プログラミングホビーの配信
各国の開発者の平均給与
趣味と給料の関係
国別の開発者の平均給与
この分析は、開発者コミュニティの傾向を浮き彫りにし、意欲的な開発者、採用担当者、技術愛好家に実用的な洞察を提供します。
重要な質問
分析の指針となるように、次の 3 つの重要な質問に取り組みました。
- 最も人気のあるプログラミング言語はどれですか?
- 開発者の給与は各国でどのように比較されますか?
- さまざまな国の開発者の平均給与はいくらですか?
方法論
- 分析は、次の手順を利用して Python を使用して実行されました。
- データの読み込み: 公開されている CSV ファイルから調査データを読み込みました。 CSV ファイルから調査データを読み込むためにパンダを使用しました。
- データ クリーニング: 欠損値を削除し、質問に関連する列に焦点を当てました。パンダを使用して欠損値が削除され、質問に関連する列がフィルタリングされました。
- 分析: パンダの助けを借りて、回答のグループ化とカウント、平均の計算、データの視覚化、平均の計算、データの視覚化によって洞察が抽出されました。
- 視覚化: matplotlib を使用して結果を表示するために棒グラフが作成されました。
*CRISP - DMをフォロー *
- ビジネスの理解
- データの理解
- データの準備
- モデリング
- 評価
- 展開
調査結果
1. 最も人気のあるプログラミング言語
ProgramHobby 列を分析することで、2017 年に使用された上位のプログラミング言語開発者を特定しました。
上位 5 言語:
SQL
JavaScript
パイソン
PHP
ジャワ
このメニューは、SQL が依然としてリーダーであり、プログラミング言語における SQL の優位性を反映していることを示しています。
2.プログラミング趣味の発信
多くの開発者にとって、プログラミングは単なる職業ではなく、情熱でもあります。 2017 年の Stack Overflow Developer Survey では、開発者が趣味としてプログラミングにどのように取り組んでいるかについて、いくつかの興味深い洞察が明らかになりました。
はい、趣味としてプログラミングしています。回答者の大多数 (6,000 人を超える開発者) は、プログラミングは仕事以外で楽しんでいる趣味であると述べています。
はい、両方です。かなりの数の開発者が、趣味としてのプログラミングとオープンソース プロジェクトへの貢献を組み合わせています。
いいえ: 少数の回答者グループは、趣味としてプログラミングをしていないと回答しました。
はい、私はオープンソース プロジェクトに貢献しています。開発者の中には、主にオープンソースへの貢献に重点を置き、コミュニティ主導の取り組みへの取り組みをアピールしている人もいます。
プログラミング趣味の分布上のグラフは回答の分布を示しており、開発者のかなりの部分が、専門的な取り組み以外でも本質的にコードを書くことに動機を持っていることが強調されています。
3. 各国の開発者の給与
世界中の開発者の平均給与を決定するために、Salary 列を調べました。
平均給与 (USD) で上位 5 か国:
米国 (ヴァージン諸島および米国領土を含む): 175,000 ドル
バミューダ: 150,000ドル
ウガンダ: 120,000ドル
クウェート: 115,000ドル
アンギラ: 100,000ドル
平均給与上位 5 か国 (USD) このデータは、高賃金地域での機会を求める開発者に貴重な洞察を提供します。
4.趣味と給与の関係
趣味としてのプログラミングやオープンソース プロジェクトへの貢献は開発者の給与に影響しますか? 2017 年の Stack Overflow Developer Survey のデータに基づいて、いくつかの興味深い洞察を明らかにすることができます。
データのスナップショット:
主な所見:
米国: 趣味としてプログラミングを行い、オープンソース プロジェクトに貢献する開発者が最も給与が高く、平均は 13 万ドルであると報告されています。
イギリス: 趣味としてプログラミングとオープンソースへの貢献の両方に取り組む開発者は、趣味としてのみプログラミングを行う開発者よりも高い給与を獲得しています。
5.国別の開発者の平均給与
この図では、国別の開発者の平均給与を視覚化しています。
結論
2017 Stack Overflow Developer Survey では、開発者コミュニティの貴重な一面を垣間見ることができます。最も需要の高いプログラミング言語を検討している場合でも、どこで働くかを検討している場合でも、これらの洞察は情報に基づいた意思決定に役立ちます。
完全な分析や使用されているコードに興味がある場合は、GitHub リポジトリをチェックしてください。
行動喚起
これらの調査結果について何か考えはありますか?以下でコメントを共有するか、Github でのディスカッションに貢献してください。
以上がtack Overflow 開発者アンケート分析の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

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Numpyの配列全体の数学的操作は、ベクトル化された操作を通じて効率的に実装できます。 1)追加(arr 2)などの簡単な演算子を使用して、配列で操作を実行します。 2)Numpyは、基礎となるC言語ライブラリを使用して、コンピューティング速度を向上させます。 3)乗算、分割、指数などの複雑な操作を実行できます。 4)放送操作に注意して、配列の形状が互換性があることを確認します。 5)np.sum()などのnumpy関数を使用すると、パフォーマンスが大幅に向上する可能性があります。

Pythonでは、要素をリストに挿入するための2つの主要な方法があります。1)挿入(インデックス、値)メソッドを使用して、指定されたインデックスに要素を挿入できますが、大きなリストの先頭に挿入することは非効率的です。 2)Append(Value)メソッドを使用して、リストの最後に要素を追加します。これは非常に効率的です。大規模なリストの場合、append()を使用するか、dequeまたはnumpy配列を使用してパフォーマンスを最適化することを検討することをお勧めします。


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