Python은 2023년 프로그래밍 언어 목록을 계속해서 선도하고 있습니다! SQL이 작업 요구 사항에서 1위를 차지했습니다.

기술의 급속한 발전과 함께 프로그래밍 언어는 현대 사회에서 없어서는 안될 부분이 되었습니다.

웹사이트 개발, 모바일 애플리케이션, 인공 지능 또는 임베디드 시스템 등 프로그래밍 언어는 핵심적인 역할을 합니다.

현재 인기 있는 AI 인공지능의 대부분은 Python 언어를 통해 구현됩니다.

AI 기술 프레임워크의 기본 언어인 Python은 다른 프로그래밍 언어에 비해 동적으로 컴파일이 가능하여 개발 효율성이 높을 뿐만 아니라 네트워크 구축 및 데이터 처리도 가능합니다.

다양한 시나리오에서의 간단한 구문과 다양성으로 인해 Python은 최근 몇 년간 가장 인기 있는 프로그래밍 언어가 되었습니다.

마찬가지로 SQL(Structured Query Language)도 관계형 데이터베이스에 정보를 저장하고 처리하는 데 사용되는 프로그래밍 언어입니다.

SQL을 사용하면 사용자는 데이터 쿼리, 데이터 삽입, 업데이트, 삭제, 데이터베이스 구조 정의 및 관리를 포함한 다양한 작업을 수행할 수 있습니다.

SQL을 통해 사용자는 데이터베이스와 쉽게 상호 작용하여 데이터 저장, 검색 및 유지 관리를 수행할 수 있습니다. SQL 언어는 간단한 구문과 풍부한 기능을 갖추고 있어 개발자가 대용량 데이터를 효과적으로 관리할 수 있습니다.

이에 따라 IEEE Spectrum이 발표한 올해 10차 연간 상위 프로그래밍 언어 목록에서 Python과 SQL이 각각 트렌드와 직업에서 1위를 차지했으며, Spectrum의 목록에서는 Python이 1위를 차지했습니다.

순위 해석

Spectrum의 순위는 일반적인 IEEE 회원들의 프로그래밍 언어에 대한 관심과 수요를 반영합니다.

직업 카테고리는 현재 관련 직업에 요구되는 프로그래밍 언어 능력을 보여주며, 트렌드는 특히 인기가 있거나 가치가 높은 현대 프로그래밍 언어를 나타냅니다.

프로그래밍 언어 중에서 Python의 지배력이 강화되면서 더 작고 전문화된 언어가 희생되었습니다.

Python은 "만능" 프로그래밍 언어가 되었으며 일부 영역에서 탁월합니다.

예를 들어 인공 지능 분야에서는 강력하고 광범위한 라이브러리가 Python을 유비쿼터스로 만듭니다.

고급 컴퓨팅에서는 무어의 법칙이 약해지고 있지만 저가형 마이크로컨트롤러는 여전히 성능 개선의 이점을 누리고 있습니다. 이는 이제 70센트 CPU에서도 충분한 컴퓨팅 성능이 있다는 의미입니다.

그리고 Python은 임베디드 개발에서 경쟁력 있는 선택이 되었습니다.

장기적으로 Python의 입지도 강화되고 있습니다.

이제 많은 어린이와 청소년이 Python을 사용하여 첫 번째 게임을 작성하거나 첫 번째 LED를 제어하고 있습니다.

이를 통해 더 발전된 분야로 원활하게 이동하고 동일한 프로그래밍 언어를 사용하여 일자리를 찾을 수도 있습니다.

하지만 Python을 마스터하는 것만으로는 직업 요구 사항을 완전히 충족할 수 없습니다.

목록의 '직업' 순위에서는 SQL이 1위를 차지했습니다. 이는 오늘날의 분산 아키텍처에서는 대량의 비즈니스 크리티컬 데이터가 SQL 데이터베이스에 저장되기 때문입니다.

이 정보로 무엇이든 하고 싶다면 그것을 얻는 방법을 알아야 합니다.

그런데 아이러니한 점은 순수 SQL 프로그래머들이 일자리를 찾는 데 어려움을 겪는다는 것입니다. 고용주는 SQL 기술이 Java나 C++와 같은 다른 언어와 결합되는 것을 보고 싶어합니다.

한편, 현재 순위에서는 의심의 여지가 없는 1위가 Python이지만, 프로그래밍은 하나의 문화가 되기는 어렵습니다.

Java와 다양한 C 유사 언어가 결합되어 특히 고성능 또는 리소스에 민감한 작업에서 인기가 Python을 능가했습니다.

Python의 인터프리터 오버헤드가 너무 비싸기 때문에(비록 Python을 더 경쟁력 있게 만들려는 시도가 많지만), 다른 이유로 Python에 쉽게 통합되지 않는 소프트웨어 생태계도 있습니다.

예를 들어 R은 몇 년 전 빅데이터의 등장과 함께 두각을 나타낸 통계 분석 및 시각화에 사용되는 언어입니다.

R 언어는 강력하지만 배우기가 쉽지 않습니다. 구문은 난해하며 함수는 전체 벡터, 목록 및 기타 상위 수준 데이터 구조에서 수행되는 경우가 많습니다.

유사한 분석 및 그래픽 기능을 제공할 수 있는 Python 라이브러리가 있지만 R 언어는 그 특수성 때문에 여전히 인기가 높으며 이로 인해 R 스크립트를 이식하기가 어렵습니다.

대부분의 통계 분석과 학술 연구가 R 언어를 기반으로 하고 있다는 점을 고려하면 이는 심각한 문제입니다.

이 상황은 포트란과 비슷합니다. Fortran에서는 물리 시뮬레이션 및 기타 과학 계산을 위한 기존 검증 코드의 가치가 현존하는 가장 오래된 프로그래밍 언어 중 하나를 사용하는 데 드는 비용보다 항상 더 컸습니다.

오늘날에도 사람들은 여전히 ​​포트란 프로그래머로 일자리를 찾을 수 있습니다. 그러나 이러한 작업은 주로 미국 연방 국방 또는 Oak Ridge 국립 연구소와 같은 에너지 연구소에서 이루어지기 때문에 해당 작업에는 보안 허가가 필요할 수 있습니다.

보안 허가를 받을 수 없지만 여전히 약간의 역사가 있는 프로그래밍 언어를 선호한다면 Cobol이 또 다른 가능한 옵션입니다.

이는 Fortran과 비슷한 이유입니다. 오류로 인해 비용이 많이 드는 경우에도 잘 작동하는 설치된 코드 베이스가 많기 때문입니다.

많은 대형 은행에는 여전히 Cobol 프로그래머가 필요합니다. 실제로 시장에는 통화 분야의 직위보다 Cobol의 마스터를 찾는 핀테크 개발자 직위가 더 많습니다.

이러한 오래된 언어는 예상치 못한 곳에서도 나타날 수 있습니다. 예를 들어, Ladder Logic은 원래 산업 제어 애플리케이션을 위해 만들어졌으며 일반적으로 구식 기술과 관련되어 있습니다.

그러나 강력한 신흥 항공우주 기업 중 하나인 Blue Origin은 Ladder Logic 기술이 필요한 직위를 게시했습니다.

이는 부스터와 우주선에 연료를 공급하고 테스트하는 데 필요한 지상 장비 클러스터와 관련이 있을 수 있습니다.

Python이 현재 주류 프로그래밍이지만 Java 및 C 언어에는 여전히 장점이 있으며 일부 오래된 언어는 대체할 수 없다는 것을 알 수 있습니다.

다양한 프로그래밍 언어는 다양한 요구 사항을 충족하므로 다양성을 유지하는 것이 중요합니다.

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