Stack Overflowは毎年、ユーザーの調査を実施して、コミュニティとプラットフォームの開発に情報を提供しています。 今年、80,000人を超える開発者が、学習方法、使用するツールと言語を共有し、StackOverflowの方向性に役立つあらゆる種類のフィードバックを提供しました。 結果は、調査が実施された時点での開発者と開発のスナップショットも示しています。

の結果 2021スタックオーバーフロー調査 Stack Overflowによって提供された解説と洞察とともに、最近公開されました。 データサイエンス、データサイエンティスト、および多くのデータ関連のポジションすべてとそれらを埋める専門家に関連する、より興味深いデータポイントのいくつかを見ていきます。

開発者プロファイル

 
 
調査の最初のセクションでは、回答した開発者自身の特性に焦点を当てています。年齢や地理的位置などの人口統計情報。 彼らがコーディングしてきた期間。 彼らがどのようにコーディングを学んだか。 もっと。

調査の概要から直接引き出された、コードの学習と開発者の雇用に特に関連するいくつかの迅速で興味深い引用を、主要な開発者プロファイルの質問に対する回答頻度をまとめたいくつかのグラフとともに、以下で共有します。

たとえば、今年は、開発者が自分自身を教育する方法に大きな進化が見られました。 18歳未満のコーホートの増加するコホートでは、ビデオやブログなどのオンラインリソースは、本と学校を合わせたものよりも人気があります。この統計は、他のどの年齢のコホートにも当てはまりません。 全体として、この職業は新しい参加者でいっぱいで、50％以上が、35年未満のコーディングを行っていることを示し、XNUMX％以上が、XNUMX年未満の取引を行っていることを示しています。

図1。 2021スタックオーバーフロー調査の質問への回答「どのようにしてコーディングを学びましたか？「

回答者のほぼ60％がオンラインリソースからコーディング方法を学んだのは当然のことです。 若い回答者は、オンラインコース、フォーラム、その他のオンラインリソースから学ぶ傾向があります。 一方、年配の回答者は、学校や本などのより伝統的な媒体から学びました。

プロの開発者の81％がフルタイムで雇用されており、83年の2020％から減少しています。独立請負業者、フリーランサー、または自営業者であると答えたプロの開発者の割合は、9.5年の2020％から11.2年には2021％に増加しました。仕事の不安やより柔軟な仕事の取り決めへのシフト。

ここで、開発者の教育レベルに少し注意を向けます。

図2。 2021スタックオーバーフロー調査の質問への回答「次のうち、あなたが修了した最高レベルの正式な教育を最もよく表しているのはどれですか？「

全回答者の70％とプロの開発者の80％が何らかの高等教育を修了しており、学士号が最も一般的です。

開発者プロファイルセクションで説明されているその他のトピックには、人種、性的指向、地理的位置などの人口統計データが含まれます。

テクノロジー

 
 
次に、調査の要点である、開発者が現在使用している言語とテクノロジーに関する質問への回答に移ります。

ESL, ビジネスESL <br> 中国語/フランス語、その他

 
まず、言語、議論の余地のない一番の質問は、人々がこのレポートを手にしたときの回答を見たいと思っています。

では、回答者は過去XNUMX年間にどのプログラミング、スクリプト、マークアップ言語を開発に使用していますか？

図3。 2021スタックオーバーフロー調査の質問への回答「過去XNUMX年間に、どのプログラミング、スクリプト、およびマークアップ言語で大規模な開発作業を行いましたか。また、来年はどの言語で作業しますか。「

データサイエンスの種類に特に注意すべき点として、Pythonは回答の48.24％に含まれており、現在、開発者が最も使用している言語のXNUMXつです。

関心のあるデータサイエンス言語Rは図3の上位の回答には表示されませんが（回答のテールが長いためにカットされています）、Rは回答の5.07％に含まれていることに注意してください。

開発者が使用している言語を見てきましたが、言語開発者について知りたい 欲しいです 使用しますか？ 言語やテクノロジーを使って開発していないが、それを使って開発することに興味を示している開発者の割合。

図4。 2021スタックオーバーフロー調査の質問への回答「過去XNUMX年間に、どのプログラミング、スクリプト、およびマークアップ言語で大規模な開発作業を行いましたか。また、来年はどの言語で作業しますか。「

繰り返しますが、Rは図4の上位の回答には表示されないため、回答の2.82％に含まれていました。

そして、より洞察に満ちた「一緒に仕事をするvs一緒に仕事をしたいですか？「

ここで開梱するものはたくさんありますが、ここで私たちが発見した最も注目すべき傾向のいくつかを紹介します。 GoまたはRustで開発を開始または継続したいJavascript開発者は10万人を超えています。 Dartを使用したい開発者の大多数は、現在JavaScriptを使用しています。 また、PHPで作業したい開発者はSQL開発者だけです。

この情報はに格納されています インタラクティブな視覚化 これは、Stack Overflow DeveloperSurveyサイトで直接使用するのが最適です。

データベース

 
データベースに移ります…これは、データベース製品の使用を測定する同等の質問の結果です。

図5。 2021スタックオーバーフロー調査の質問への回答「過去XNUMX年間にどのデータベース環境で大規模な開発作業を行いましたか。また、来年はどのデータベース環境で作業しますか。「

これは非常に簡単ですが、SQLデータベースが上位3位、上位4位のうち5位を占めていることがわかります。これは、開発者によるSQLデータベースの重要な継続的な支持のようです。

クラウドプラットフォーム

 
クラウドプラットフォームに関しては、AWSが王様のようであり、GoogleCloudとMicrosoftAzureも市場で大きなシェアを持っています。

図6。 2021スタックオーバーフロー調査の質問への回答「過去XNUMX年間にどのクラウドプラットフォームで大規模な開発作業を行いましたか。また、来年はどのクラウドプラットフォームで作業しますか。「

興味深いことに、開発者が気に入っているクラウドプラットフォームと恐れているクラウドプラットフォームの比較は、開発者が使用したプラットフォームへの応答と非常によく一致しています。 また、IBMCloudとOracleCloudの採用率が低いことは、それを使用している開発者が再び使用することへの恐れと相関している可能性があると考えるのも不合理ではありません。

図7。 2021スタックオーバーフロー調査の質問への回答「過去XNUMX年間にどのクラウドプラットフォームで大規模な開発作業を行いましたか。また、来年はどのクラウドプラットフォームで作業しますか。「

その他のフレームワークとライブラリ

 
最も使用され、最も必要とされている他のフレームワークとライブラリの両方を見ると、データサイエンティストや機械学習エンジニア向けであるか、これらの専門家によって頻繁に使用されているものがいくつかあります。

Tensorflowは最も求められているライブラリですが、Pytorchはより愛されているライブラリです。 ここStackOverflowの.NETCoreユーザーとして、私たちはそれがトップの座にあることを嬉しく思います。

以下のライブラリとフレームワークのうち少なくとも7つは、データプロフェッショナルの実践に非常に関連しており、さらに可能性が高い、または可能性が高いと主張するのは簡単です。

図8。 2021スタックオーバーフロー調査の質問への回答「過去XNUMX年間に他のどのフレームワークとライブラリで大規模な開発作業を行いましたか。また、来年はどのフレームワークとライブラリで作業しますか？」

開発者が使用したいフレームワークとライブラリに注意を向けると、同じデータサイエンス関連ツールの多くがここにも表示されます。

図9。 2021スタックオーバーフロー調査の質問への回答「過去XNUMX年間に他のどのフレームワークとライブラリで大規模な開発作業を行いましたか。また、来年はどのフレームワークとライブラリで作業しますか？」

学習と問題解決

 
開発者として、行き詰まったらどうしますか？ 図10は、Googleが本当にあなたの友達であることを示しているようです。 私たちは皆それをします…

図10。 2021スタックオーバーフロー調査の質問への回答「あなたが問題で立ち往生したとき、あなたは何をしますか？「

給与

 
 
レポートから最後に確認するのは、給与データです。

全体的に見て、エンジニアリングマネージャー、SRE、DevOpsスペシャリスト、およびデータエンジニアは、最高の給与を受け取る傾向があります。 米国に焦点を当てると、給与スペクトルの下部にいくつかの違いが見られます。 米国では、モバイル開発者と教育者は、世界の開発者人口と比較した場合、他の職業に比べて給与が高い傾向があります。

図11。 2021スタックオーバーフロー調査の質問への回答「現在の総報酬（給与、ボーナス、特典、税金と控除前）はいくらですか？「

使用するツールやテクノロジーは、稼ぐ能力にどのような影響を与えますか？

レポートは、給与を相関させるためのいくつかの変数を提供します。 完璧なアプローチではありませんが、カテゴリを見てみましょう 他のフレームワークとライブラリ、これはデータサイエンティストが調査する興味深いデータポイントのようです。 このリストは、私たちが日常的に使用する可能性のある多くのライブラリとツールによって支配されているように思われます。

図12。 2021スタックオーバーフロー調査の質問への回答「現在の総報酬（給与、ボーナス、特典、税金と控除前）はいくらですか？「

単一のテクノロジーに基づいて給与を推定することは困難ですが、それでもトップテクノロジーを一緒に見ることは興味深いことです。

 
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