Этот проект является частью программы Udacity Data Science Nano Degree. Подробный анализ с вспомогательным кодом можно найти в моем репозитории GitHub.

Введение

Ежегодный опрос разработчиков Stack Overflow — это главный ресурс для людей, которые пишут код по всему миру. Каждый год они публикуют результаты публично, и собранные данные могут быть очень информативными, чтобы дать представление обо всем, от любимых инструментов программирования разработчиков, зарплат до предпочтений в работе и удовлетворенности работой.

Мне было особенно любопытно узнать, как разные языки программирования сказываются на разработчиках в разных странах, как это влияет на их зарплату и на их удовлетворенность работой. В этой записной книжке я проведу предварительный анализ результатов опроса 2017 года, чтобы ответить, в частности, на следующие вопросы:

  • Какова средняя зарплата для каждого языка программирования? И какой язык программирования в среднем приносит наибольшую пользу?
  • Какова средняя удовлетворенность работой для каждого языка программирования? И какой язык программирования в среднем приносит наибольшее удовлетворение от работы
  • Какие языки программирования были самыми популярными в топ-5 стран (по количеству участников опроса) среди языков, с которыми работали, и языков, с которыми хотели работать?

Языки программирования и их влияние на заработную плату

Как видно из рисунка 1.0 выше, в среднем Clojure имеет тенденцию давать самую высокую заработную плату, в то время как такие языки, как Java, SQL или Visual Basic, как правило, имеют сравнительно более низкую заработную плату. Это имеет смысл, так как Clojure не так хорошо известен, и поэтому языки, известные немногим, будут пользоваться большим спросом по сравнению с более популярными языками. То же самое можно сказать и о Smalltalk, поскольку они получают значительно более высокие зарплаты, чем остальные.

Языки программирования и их влияние на удовлетворенность работой

Как видно из рисунка 2.0 выше, в среднем Smalltalk дает наибольшую удовлетворенность работой, в то время как такие языки, как Java, VB.NET или Visual Basic, как правило, имеют сравнительно более низкую удовлетворенность работой. Это может быть связано с приведенным выше наблюдением за заработной платой, поскольку более высокая заработная плата может коррелировать с более высокой удовлетворенностью работой.

Популярность языков программирования во всем мире

Я решил посмотреть на топ-5 стран, в которых были поданы заявки на участие в опросе, и изучить, какие языки программирования являются самыми популярными в настоящее время, с которыми работают профессиональные разработчики, и с какими языками они хотят работать.

Как видно из рисунка 3.0 выше, JavaScript, как правило, является самым популярным языком программирования, с которым в настоящее время работают профессиональные разработчики. SQL следует за ним. По сравнению с языками программирования, с которыми хотят работать профессиональные разработчики (на рис. 3.1), кажется, что JavaScript по-прежнему является наиболее популярным, однако Python имеет больший прирост по сравнению с предыдущий график показывает, что многие также хотят использовать этот язык программирования.

Вывод

  • Кажется, что самые редкие языки программирования, как правило, приносят самые высокие зарплаты, такие как Clojure, который приносил самую высокую зарплату.
  • Smalltalk был языком, который давал наибольшее удовлетворение от работы, что, возможно, указывает на то, что высокая зарплата может коррелировать с высокой удовлетворенностью работой, поскольку он занимает второе место по величине заработной платы на рис. 1.0.
  • Самый популярный язык программирования среди 5 лучших записей по всему миру, которые разработчики в настоящее время используют в JavaScript, и это снова перекликается с самым популярным языком, который они хотят использовать. Тем не менее, Python резко увеличился, что указывает на то, что в будущем Python может выйти на первое место.

использованная литература

Для более подробного анализа и кода, лежащего в основе приведенных выше результатов, вы можете взглянуть на мой репозиторий GitHub. Данные, использованные для этого анализа, можно найти здесь.