소개
오늘 블로그에서는 전 세계 개발자에 대한 통찰력이 담긴 보물창고인 2017 Stack Overflow 개발자 설문조사에 대해 자세히 알아보겠습니다. 다섯 가지 주요 측면을 분석해 보겠습니다.
가장 인기 있는 프로그래밍 언어입니다.
프로그래밍 취미 보급
국가별 평균 개발자 급여
취미와 연봉의 관계.
국가별 평균 개발자 급여
이 분석은 개발자 커뮤니티의 추세를 강조하고 야심 찬 개발자, 채용 관리자 및 기술 애호가에게 실행 가능한 통찰력을 제공합니다.
주요 질문
분석을 안내하기 위해 우리는 세 가지 중요한 질문을 다루었습니다.
- 어떤 프로그래밍 언어가 가장 인기가 있나요?
- 개발자 급여를 국가별로 어떻게 비교하나요?
- 국가별 개발자 평균 연봉은 얼마인가요?
방법론
- 분석은 다음 단계를 활용하여 Python을 사용하여 수행되었습니다.
- 데이터 로드: 공개적으로 사용 가능한 CSV 파일에서 설문조사 데이터를 로드했습니다. 우리는 Pandas를 사용하여 CSV 파일에서 설문조사 데이터를 로드했습니다.
- 데이터 정리: 누락된 값을 제거하고 질문과 관련된 열에 집중했습니다. 누락된 값은 제거되었으며 질문과 관련된 열은 팬더를 사용하여 필터링되었습니다.
- 분석: Pandas의 도움으로 응답을 그룹화 및 계산하고, 평균을 계산하고, 데이터를 시각화하고, 평균을 계산하고, 데이터를 시각화하여 통계를 추출했습니다.
- 시각화: matplotlib를 사용하여 결과를 표시하기 위해 막대 차트를 만들었습니다.
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- 비즈니스 이해
- 데이터 이해
- 데이터 준비
- 모델링
- 평가
- 배포
결과
1. 가장 인기 있는 프로그래밍 언어
ProgramHobby 칼럼을 분석하여 2017년에 가장 많이 사용된 프로그래밍 언어 개발자를 확인했습니다.
상위 5개 언어:
SQL
자바스크립트
파이썬
PHP
자바
이 메뉴는 프로그래밍 언어 분야의 우위를 반영하여 SQL이 선두로 남아 있음을 보여줍니다.
2.프로그래밍 취미 보급
프로그래밍은 많은 개발자에게 단순한 직업이 아닙니다 - 또한 열정이기도 합니다. 2017 스택 오버플로 개발자 설문조사에서는 개발자가 취미로 프로그래밍에 참여하는 방법에 대한 몇 가지 흥미로운 통찰력을 공개했습니다.
예, 저는 취미로 프로그래밍합니다. 대다수의 응답자(6,000명 이상의 개발자)는 프로그래밍이 직장 밖에서 즐기는 취미라고 말했습니다.
예, 둘 다입니다. 상당수의 개발자가 프로그래밍을 취미로 삼고 오픈 소스 프로젝트에 기여하고 있습니다.
아니요: 소수의 응답자 그룹은 취미로 프로그램을 작성하지 않는다고 답했습니다.
예, 저는 오픈 소스 프로젝트에 기여합니다. 일부 개발자는 주로 오픈 소스 기여에 중점을 두고 커뮤니티 중심 이니셔티브에 대한 헌신을 보여줍니다.
프로그래밍 취미 분포 위 차트는 응답 분포를 보여주며, 개발자의 상당 부분이 전문적인 업무 범위 밖에서도 코딩에 대한 본질적인 동기를 갖고 있음을 강조합니다.
3. 국가별 개발자 급여
전 세계 개발자의 평균 급여를 결정하기 위해 급여 열을 조사했습니다.
평균 급여(USD) 기준 상위 5개 국가:
미국(버진 아일랜드 및 미국령 포함): $175,000
버뮤다: $150,000
우간다: $120,000
쿠웨이트: $115,000
앵귈라: $100,000
평균 급여(USD) 기준 상위 5개 국가 이 데이터는 고임금 지역에서 기회를 찾는 개발자에게 귀중한 통찰력을 제공합니다.
4.취미와 급여의 관계
취미로 프로그래밍하거나 오픈소스 프로젝트에 기여하는 것이 개발자 급여에 영향을 미치나요? 2017년 스택 오버플로 개발자 설문조사의 데이터를 바탕으로 몇 가지 흥미로운 통찰력을 발견할 수 있습니다.
데이터 스냅샷:
주요 관찰:
미국: 취미로 프로그래밍하고 오픈 소스 프로젝트에 기여하는 개발자는 평균 $130,000로 가장 높은 급여를 받습니다.
영국: 취미로 프로그래밍에 참여하고 오픈 소스에 기여하는 개발자는 취미로만 프로그래밍하는 개발자보다 더 높은 급여를 받습니다.
5.국가별 평균 개발자 급여
사진에는 국가별 개발자의 평균 급여에 대한 시각화가 있습니다.
결론
2017 스택 오버플로 개발자 설문조사는 개발자 커뮤니티에 대한 귀중한 정보를 제공합니다. 가장 수요가 많은 프로그래밍 언어를 탐색하든지 작업 장소를 고려하든 이러한 통찰력은 정보에 입각한 결정을 내리는 데 도움이 될 수 있습니다.
전체 분석이나 사용된 코드에 관심이 있다면 GitHub 저장소를 확인하세요.
행동 촉구
이러한 결과에 대해 생각이 있으십니까? 아래에 의견을 공유하거나 Github 토론에 참여해 주세요.
위 내용은 오버플로우 개발자 설문조사 분석의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

pythonlistsareimplementedesdynamicarrays, notlinkedlists.1) thearestoredIntIguousUousUousUousUousUousUousUousUousUousInSeripendExeDaccess, LeadingSpyTHOCESS, ImpactingEperformance

PythonoffersfourmainmethodstoremoveElementsfromalist : 1) 제거 (값) 제거 (값) removesthefirstoccurrencefavalue, 2) pop (index) 제거 elementatAspecifiedIndex, 3) delstatemeveselementsByindexorSlice, 4) RemovesAllestemsfromTheChmetho

Toresolvea "permissionDenied"오류가 발생할 때 오류가 발생합니다.

arraysarecrucialinpythonimageProcessingAstheyenableantureficient -manipulationand analysysofimagedata.1) ImagesAreconTortonumpyArrays, withGrayScaleImages2DarraysAndColorImagesS3darrays.2) arraysallowforvectorizedoperations, inablingastAdmentments bri

ArraysareSareSareStificerTanlistSforoperationsbenefitingfrom DirectMemoryAccessandfixed-sizestructures.1) AccessingElements : ArraysprovideConstant-timeaccessduetocontiguousUousUousSougues.2) 반복 : ArraysleAgeCachelocalityFasterItertion.3) Mem

ArraysareBetterForElement-WiseOperationsDuetOfasterAcccessandoptimizedimmentations.1) ArraysHaveCecontIguousMemoryFordirectAccess, 향상

Numpy에서 전체 배열의 수학적 작업은 벡터화 된 작업을 통해 효율적으로 구현 될 수 있습니다. 1) 추가 (ARR 2)와 같은 간단한 연산자를 사용하여 배열에서 작업을 수행하십시오. 2) Numpy는 기본 C 언어 라이브러리를 사용하여 컴퓨팅 속도를 향상시킵니다. 3) 곱셈, 분할 및 지수와 같은 복잡한 작업을 수행 할 수 있습니다. 4) 배열 모양이 호환되도록 방송 작업에주의를 기울이십시오. 5) NP.Sum ()과 같은 Numpy 함수를 사용하면 성능을 크게 향상시킬 수 있습니다.

Python에는 요소를 목록에 삽입하는 두 가지 주요 방법이 있습니다. 1) 삽입 (인덱스, 값) 메소드를 사용하여 지정된 인덱스에 요소를 삽입 할 수 있지만 큰 목록의 시작 부분에서 삽입하는 것은 비효율적입니다. 2) Append (value) 메소드를 사용하여 목록 끝에 요소를 추가하여 매우 효율적입니다. 대형 목록의 경우 Append ()를 사용하거나 Deque 또는 Numpy Array를 사용하여 성능을 최적화하는 것이 좋습니다.


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