【IT】PythonがJavaに迫る勢い - 7月の開発言語ランキング [無断転載禁止]©2ch.net
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2017年7月の「PYPL PopularitY of Programming Language」が公開された。PYPLはGoogle検索エンジンにおいてプログラミング言語のチュートリアルが検索された回数から、対象となるプログラミング言語がどれだけ話題になっているかをインデックス化したもの。チュートリアルの検索回数を人気度と位置づけてランキングしている。 2017年7月におけるインデックスは次のとおり。 順位 プログラミング言語 インデックス値 推移 1 Java 22.6% ↓ 2 Python 16.4% ↑ 3 PHP 9.1% ↓ 4 C# 8.2% ↓ 5 Javascript 8.0% ↑ 6 C++ 6.6% ↓ 7 C 6.5% ↓ 8 R 3.7% ↑ 9 Objective-C 3.6% ↓ 10 Swift 2.8% ↓ 11 Matlab 2.5% ↓ 12 Ruby 1.8% ↓ 13 VBA 1.4% ↓ 14 VisualBasic 1.3% ↓ 15 Scala 1.2% ↑ 16 TypeScript 1.2% ↑ 17 Perl 0.8% ↓ 18 Go 0.5% ↑ 19 lua 0.4% ↓ 20 Kotlin 0.4% ↑ 21 Delphi 0.3% ↓ 22 Rust 0.3% = 23 Haskell 0.3% = http://n.mynv.jp/news/2017/07/07/053/images/002l.jpg http://n.mynv.jp/news/2017/07/07/053/images/003l.jpg 長期に渡ってJavaが第1位を維持しているが、シェアは徐々に下がってきている。ほかのプログラミング言語ランキングでも同様の傾向を示している。PYPLプログラミング言語ランキングではPythonが高いポイントを獲得しており、そのポイントは徐々にJavaに迫ってきている。Pythonは採用されるシーンを増やしており、このままの傾向が続いた場合はPythonがJavaを超える可能性がある。 http://news.mynavi.jp/news/2017/07/07/053/ >>167 目の付け所がいいですよ。 In-Demand Programming Languages でないとこれから稼げないわけですから。 >>181 ネトゲなら lua ですよ。多いのは。中身を書き換えたらそれに勝る物なし。 HSPは速度が遅いとか言われてるね。この前使ったら、それなりだったので、面白かったですよ。 画面外から操作してるのかな。DQ10? >>193 VR いまいち盛り上がらないですね 従来のゲーム作るのと何が違うの? 言語的に。 機械学習 数学が出来ないと言語以前の問題かと。既存のライブラリをパラメーター変えるだけなら、ブラックボックスの利用者と変わらないのでは。この利用方法のPythonがあっと言う間に落ちぶれるでしょうね。 IoT サイズ優先でC系統かな。アセンブラはもう絶滅するとして。 ロボティクス 意外とサイズが大きいのを使ってるんだよね。1個昔の手法は全部入ってる感じで。機械学習と同じ成分でしょう。 仮想通貨 ブロックチェーンて言いたいだけだよね。もうそろそろ飽きてくる頃。 >>203 http://pypl.github.io/IDE.html 同じシリーズの別ページ。 Rank Change IDE Share Trend 1 Visual Studio 22.7 % +0.5 % 妥当なところかな 2 Eclipse 20.02 % -2.3 % この方面もいるよね 3 Android Studio 9.89 % +0.0 % 人気あるのね 4 Vim 8.06 % +0.0 % は? 4位は、エディタじゃないの。 14 Emacs 1.62 % -0.2 % 14位にもいるけども。 全く信用のおけないランキングだと思うけども。 アノニマスに入会するにはどれ勉強すればいいの? あと入会手続きってどうすんの どっかに事務所とかあって願書出すの? >>224 > ハードウェアの性能はムーアの法則の終焉で劇的に上がる見込みはなく、ハードウェアの潜在力を引き出すスキルが重宝されているからだ まだまだ行ける。あと40年とか言われたら知らないけども。 2025年まではきっと大丈夫。プロセスも見えてる。 その後もきっと大丈夫。3Dスタックするとか、いろいろやることもあるでしょう。 もともと使い切れないほどの計算リソースがチップに詰まってる。 とりあえず、プログラマはバカだから、同時に1個の処理しか考えるのは無理だろうね。 で出来上がったのが、ノイマン型。ノイマン自身が言ってる。 それで処理能力が足りなくなったから、SIMDしてみたり、それでも不足だからMIMDしてみたり。 このあたりでプログラマの能力が破綻して、先に進めない。 マルチコアでまともに並列処理できるようになったのは意外と最近。 それまでは、シングルコア性能ばっか言ってたね。 同時に1個のことしか考えることができないから、こうなる。何十年も前にノイマンが言った通り。 非ノイマンな言語があるかって? もちろんありますよ。 みんな、その成果物を持ってるでしょ。目の前の箱に詰まってるよ。 ただ、残念なことに、ほんの少しの人しか使えないし、理解もできない。 >>234 残念なことに、クライアント側ではjavascriptしか動かない。 悪貨が良貨を駆逐する勢いで、Node.js。 JAVAもあるけどね。一部の業務ではJAVAが絶大なので、30年経っても仕事あるだろうね。 オラクルが倒産するとも思えないし、オラクルが死にかけたらアップルが引き取るだろう。 >>293 なんかJavascriptだけ極めとけばとりあえずどうにかなる、 みたいな風潮ここ4、5年すごい感じる >>285 アセンブラを覚えさせれば? スタック領域にコードを組み立ててそれを呼び出す。 普通の言語じゃできない。言語仕様的に禁止されている。そういう危ないことするよりも安全に低速に動く方が今の業界的にはいいそうだよ。 >>294 多分、今後も大丈夫だよ。 javascript がまともになったのが1997年かな。 20年も前だ。今後も業界標準として、生き続けるんじゃないかな。(パソコンが死なない前提で) 結局、今のパソコンというかブラウザか、は、サンマイクロが言ってた、サーバ・クライアントモデルそのものなんだよね。 それを1個進めようとしてJAVA作ったけど、オラクルに吸収される羽目に。 JAVAの方が洗練されているし、いろんなことが出来るんだけども、なぜか流行らない。 いや、今で十分流行っていると言うべきか。 スマホがPCを全滅させたら、がらっと変わるだろうね。 サーバ上でいろんなスクリプト言語使ってた時代もあったんだね、と小学生に言われるようになるよ。 面白い時代に生きててよかったなあ、とみんな思うんじゃない? アップルとグ―グルが世界を半分に分けましょう、それぞれが世界の半分を全部決めましょう、とかなったら暗黒時代だよ。 プログラム言語なんて全然知らない素人だけど、 みんなどこで学習したの? 専門学校?それとも大学の工学部とか? あといつからプログラム言語を学び始めたのか… みんなウェブ系みたいなストレスオンリー開発なんてよくやるわ Ada使いなら、ちょっと自慢できそうな気がする(´・ω・`) Web開発はブラウザの開発者モードやOSSの各ミドルウェアを活用すれば楽だよ javaはまた廃れて行くんだろうな androidで復活したけど、kotlin標準になったからjavaなんか使わんだろ >>297 プログラミング 学習サイト 無料 で検索してごらん。 今はいろいろあるよ。動画とかもあるし。 何を勉強したいか、というよりも、何をしたいか、を考える方がいいと思う。 何をしたいのかわからない、なら、 図形描画 プログラム で検索。 こんな図形が作れるのかーと思ったら当たり。 思わなかったら別のジャンルで検索だね。 昔はどこで勉強してたのか? 石田先生の本とかが多いんじゃないのかな。当時大学生だった人は。プログラミング言語C、は今でも新品買えるらしい、凄いね。 そうじゃないなら、 https://archive.org/details/Z80ProgrammingManual こういう本とか、 http://www.classiccmp.org/cini/pdf/Apple/Apple%20II%20Reference%20Manual%20-%20Woz.pdf 本体買ったらついてくる本とかね。 Fortranの時代のことは知らない。 リアルタイムで知ってる人は寿命が尽きてそう。 >>302 昔のMSXとか円を描くだけでもキーボードで英数字打ち込んでたの思い出したw >>299 Wikipediaによると、 低水準言語 機械語 / アセンブリ言語(アセンブラ) 高水準言語 1950年代 FORTRAN LISP ALGOL COBOL 1960年代 CPL BASIC PL/I APL BCPL Simula LOGO B 1970年代 Forth Pascal C Prolog Smalltalk Scheme ML AWK SQL Ada 1980年代 C++ Objective-C Common Lisp Eiffel Erlang Perl Mathematica J 1990年代 Python Tcl Haskell Visual Basic Ruby Lua Delphi Java JavaScript PHP OCaml SuperCollider R ECMAScript 2000年代 C# Scala D F# Go 2010年代 Dart Ceylon Elixir Hack Swift Rust Perl 6 Elm Julia Kotlin だそうですよ。 >>303 Microsoft BASICだね。 ちなみに、初期のMicrosoft BASICはビルゲイツ自身が開発してる。ポールアレンともう1人の共作。 普通に言って、天才プログラマーだった。 ただ、天才でも負けたことはある。 同じ動作をするプログラムを1バイトでも短く書けるか? 掛け金1ドル+ビルゲイツに勝ったという名誉。 >>297 エクセル使ってるなら簡単なマクロからはじめてみな 少し覚えただけでも便利さ実感するから 興味出てきたら本格的にベンキョすればいい ライブラリが豊富 読みやすい 並列処理はちょっとレガシーなので改善してくれ ■真相深入り!◆虎ノ門ニュース■ 7/11(火) 百田尚樹・阿比留瑠比・居島一平 https://www.youtube.com/watch?v=E-ReNCXIARg ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 毎週月〜金 朝8時から生放送! LIVE放送終了後も動画で見れます♪ ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ ※ニコ生、フレッシュでも放送中 >>297 独学。 やねうらお氏の公開してたライブラリを全部解析して勉強したのが最初だった その前は7年間BASICやってたけど、ゲーム作りの楽しさだけで、スキルの上達はなかった >>290 そのランキングのどこがおかしいと言うのかw 敢えて言えば「今でもそんなもんなのかよ」ぐらい vimやemacsはプラグイン使えばデバッガやコンパイラと連携できるからIDE的な使い方する奴はいるよ 20年前ならともかく今やったら変人だがLinux方面で湧いたvimキチガイはそんな奴らは多そうだ >>301 kotolinはJAVA VM上で動くものなのでJAVAもそれなりの役割がある >>294 webassemblyが普及するとその他の言語が流入してきそうだけどね。 色々あってwebassemblyが使われ始めるまで3年はかかると思うけど >>297 小学校の頃から遊びで簡単なゲームなんかのプログラムは作ってたけど 本格的な勉強を始めたのは大学から。 >>282 それはない。言うのは簡単だがこのレベルは殆どいない 知り合いのSVMに詳しいC/C++/Python使いは余裕で1500くらい貰っている DLの専門家でなくてもそのレベルだ 機械学習の理論を理解しCを極めてるなら大概のニーズに対応できる 実際はどちらも半端な奴ばかりだ 既存の機械学習論文読んで実装できる程度ならそこそこ優秀なCS系大学生なら普通にできる。 CUDA使って最適化できるとか、新しい機械学習アルゴリズムを考案できるとか 新しいDNNを設計できるとかしないと役に立たない。 実務で稼ぐのには新規研究はいらないのでは。グーグルとかごく一部の人だけで。 既存研究をまともに理解して、まともに動作させられれば大抵はまかなえるのでは。 なんらかの賞狙いとか、第一人者狙いとかでなければ。 >>312 webassemblyの現状の完成度の低さには驚くよな 文字列出力もできないw >>310 呼んだか?(^ω^ ≡ ^ω^)おっおっ >>301 業務アプリでJavaが浸透したから、数十年後も今のCOBOLみたいな感じで 生き残ると思うよ。 将来の若手プログラマーに「何この糞言語」と罵られながらもw >>318 最低限chrome、firefox、edge、safariで動いてくれればワンチャンあるんだがな ieはサポート期限待たずに早急に死んで欲しいし、operaはシェア考えると別にいいかな感 pythonはCG業界で便利ツール作るのによく使われてる印象 >>8 統計解析でも増えてきてる スクリプトで自動化しやすいから 一年に数回しか統計解析しない奴には必要ないだろうけど >>11 ライブラリは現役ですが 新しいシステムはスパコン系も 呼び出し規約がCと同じあるいは互換機能を持つので Cから使ってますよ Cを経由してさらにpythonnのnumpyからとか >>50 Lisperなのにかなり前にMITのScheme使ってた授業がPythonになったの知らないのか? SICPの後継の授業が ライブラリが充実してるって理由で その頃からPythonはスクリプト系で断トツの人気と普及率だった 工学系では 日本だとrubyも人気あったけどな 当時はかなり鈍足だったけど >>55 ロボット制御とか組み込みも強い perlもそうだったが Cの数値型をうまく使えるスクリプト言語は 数値計算や制御系も得意だから 汎用スクリプト言語になりやすい JavascriptやSchemeはそこが弱かったわけ Javascriptはasm.js以降、方針転換してきてるが >>64 そんな理由で道具選ぶのもどうかと思うが ホンの表紙に自分の写真載せすぎとは思うw >>83 気が早すぎるだろ pythonなんて26年前に出来た言語だぞ それがnumpyその他で地道に裾野を広げて 強化学習のお陰でようやく ビジネスニュース板の話題になるようになった >>85 C/C++を馬鹿にする奴は何も分かってないお馬鹿さん >>93 debianのpythonチームが perlでやってたパッケージ作成、インストーラを python化するプロジェクト立ち上げたのが2000年くらい 2008年にはlinux standard baseでも規格化されてる >>190 話題沸騰中のpythonがbytecode VMなんだが? しかも>>100 の言とは反して python VMはネイティブライブラリとのリンケージ機能を優先して 古臭い設計のままに留まってる JVMみたいに近代的じゃない >>201 命令がないCPUでは実装が遅くなるから Cはそういうものは言語に入れない方針 欲しい人は実装依存のasm文か Cで(やや)ポータブルに書く >>149 最初からJVMバイトコードコンパイルしてます 開発者のGoslingがbytecode VMの専門家 社内でOakって呼ばれてた頃からコンパイル志向 >>163 下位を急上昇してるだけで一人勝ちじゃないじゃん >>166 アルゴリズムを記述できなくても 文法と意味論あれば言語や Zとかな >>172 AIの時代だから 統計処理したデータをアプリ埋め込む時代 >>195 pythonとかぶり過ぎで 今の処理系実装に変えるまでは 処理速度が中位にかなり離された最下位グループだったからね >>198 強化学習含めたnumpy,scipy系ではCのライブラリを呼び出してるから python自体の速度はあまり問題になってない 呼び出しやすい言語設計の方が利点となった ただwebサーバ系でdjango使ったのはたくさんあるだろ AWSでもAzureでもG Suiteでも採用されてんだから Pythonが機械学習で流行ったのはほとんどグーグルのせいだろ? ここがJavaScriptでもRubyでも採用してたらそっちになってたはず。 楽天とかはRubyで機械学習してるかもしれん。 Python - Deep learning はなぜ pythonで実装されることが多いのですか? そもそもなぜ多くのオープンソースプロジェクトが立ち上がったのか、という点については、Numpy と、Scipy という2つのパッケージの存在が指摘されていました。 また、R言語ベースの統計解析ライブラリとの連携がとても簡単という点も評価が高いようです。 マシンラーニングでつかわれるような高度に抽象化された数学的計算ライブラリとしてMatlabが有名ですが、 これはとても優れた機能を提供している反面、ライセンスが高額であることが難点と言われています。 マシンラーニングの基礎や応用分野の研究者たちは、潤沢な資金を持っていない学術研究者などが多くいますから、 彼らにとってすべて無償で入手し、開発し、再頒布できるPythonは最適解だったのではないでしょうか。 https://teratail.com/questions/33373 >>92 iPhoneがPyじゃないけど。比較対象のobjective-cだけど。 >>326 メモリアクセスパターンとか見ると基本パフォーマンス無視なのは事実 pythonの歴史(〜2016年) 2011年 pandas 0.30リリース。pythonはplyr/dplyrを備えたRの競合に。この段階で、現在の状況に至るためのお膳立ては整ったのであった。 [2006] 科学計算(NumPy/SciPy/scikit-learn) [2005] 数式処理(Sage=セイジ) [2011] データ整形(pandas) [2003] 可視化(matplotlib) [2001] インタラクティブ(notebook) ところで、私が大学院に入学したのは2008年であった。研究室ではintel C compilerしか使われていなかった。 そして、BLASやLAPACKをCから叩いていた。スクリプティング言語としては、Rubyが使われていたが、Webアプリは誰も書けなかった。 mathematicaやMATLABはよく使われていた。Sageを使ってる人は1人だけいた。 ということで、この後には普及の歴史が続くこととなる。 http://soqdoq.com/teq/?p=2036 なぜ機械学習にPythonが選ばれるのか 日本ではWeb系のLL言語としてはPHP・Perl・Rubyが強く、Pythonは海外では普及しているが日本ではマイナーな言語である。 Google AppEngineの開始当初(2008年4月)にPythonをサポートしていた際には、なんでPythonなんだろうと軽く調べ、教育用として海外では普及しているという認識だった。 2012年〜2013年頃にデータサイエンスがバズワードとなり機械学習する上でR言語と次点でPythonという感じだったと思う。 そして昨今はPython一色になってきている。 なぜ、この分野が強くなったのか疑問を持ち「科学計算|機械学習 Python なぜ」検索してみると2サイトが見つけられる。 要約すると エコシステムが充実&加速 Rで出来たことがpandas, statsmodelでかなりできるようになった 機械学習もscikit-learnで楽に 言語間のデータのやり取りの必要がなくなるメリットが大きい 私としては何故このように科学計算分野のライブラリが作成され強化されるように至ったのかを知りたくなり歴史から調べてみました。 RubyがRailsにより注目されたように、Pythonでは当初数値コンピューティング用に設計されたものではなかったが、リストの概念や関数型言語の基本機能を実装したこと、 Jim Fulton氏(元ZOPE社CTO)が多次元配列・行列ライブラリ「Matrix Object in Python」を開発したことで、早い段階(Python 1.0から1年後)で科学/エンジニアリングコミュニティに注目され「Matrix-SIG」が設立、 後の「NumPy」が紆余曲折(Numeric(1995年)とNumArray(2001)を統合)を経て2005年にリリースされた。 また幾つかの科学計算用ライブラリをパッケージ化した「SciPy」が2001年にTravis Oliphant氏らによりリリースされた。 その後はEnthought社が2001年に米国で設立され、SciPyをベースにツールやパッケージやサポートを提供、また科学技術計算向けの「SciPy Conference」と呼ばれる会議の開催を支援して行く。 Pythonが、科学技術計算で使われるようになるであろう理由のもう一つに着目した。 オープンソースプロジェクトは開発リソース(おもにマンパワー)が限られ、開発の中心メンバーが何らかの理由で参加しなくなった場合、一気にそのプロジェクトが衰退する場合があるが、 特に科学技術計算関係のパッケージについては民間企業が本格的にサポートとしており、オープンソースソフトウェアとして公開する体制が整っている。 民間企業の代表的なのが、Enthought社とContinuum Analytics社である。 Enthought社は科学技術計算用パッケージ群「Scipy Stack」を提供し、科学技術計算向けの「SciPy Conference」と呼ばれる会議の開催を支援している。 Continuum Analytics社はPythonディストリビューション「Anaconda」を提供し、データ分析向けの「Py Data」と呼ばれる会議の開催を支援している。 また、GoogleもPython作者のGuido van Rossum氏を2005年に雇用したり、「Google Summer of Code」というオープンソースの開発に資金を提供するプロジェクトを2005年に作成し、 機械学習ライブラリの「scikit-learn」や多変量回帰分析・時系列分析ライブラリ「statsmodels」がリリースされています。 科学技術計算分野のキーマンは、「SciPy」と「NumPy」の作者でもあるTravis Oliphant氏であろう。 Oliphant氏は、2001年から2007年にかけてBrigham Young University(BYU)の電気・コンピュータ工学の助教授を務め、BYU生物医学イメージングラボを指導し、スキャン・インピーダンス・イメージングに関する研究を行っていました。 その後、前述したEnthought社の社長を2007年から2011年まで務め、2012年1月にContinuum Analytics社を設立しました。 http://qiita.com/yaju/items/5502115d7e3d06e6bbdd >>330 rustはチンタラしてたら特徴をC++に取り込まれそうなんだよね >>345 後半違う MATLABは大学ではすごく安い キャンパスライセンスで全学ただ同然で使える スタンドアローン版をインストールして家でも使えるライセンス pythonの方が柔軟性が高いから増えてる >>347 The Computer Language Benchmarks Gameでも見てきな 無知で低能は見ても理解出来なくて大暴れかい? >>351 > The Computer Language Benchmarks Game 見たけど、どれもCの方が速いように見えるんだけど。。 もしかして、見方を間違ってる? そこみてみたら、PythonよりPHPの速いんだな。 PHP?vs?Python 3 (64-bit Ubuntu quad core) http://benchmarksgame.alioth.debian.org/u64q/php.html PHP?vs?Python 3 (32-bit Ubuntu one core) http://benchmarksgame.alioth.debian.org/u32/php.html せっかくRubyの松本さんいるのに楽天は活かせてないな 基本的にPython自体は遅いからね。 重い計算処理をNumPyとかCuPyとか使って高速化すること前提になってる。 Pythonに性能を求めちゃいかん。C関数の呼び出しが奇跡的に楽なので、性能が必要な部分はCで組むんだ。 その場合はCとPythonの境界がボトルネックになるので、変数やバッファも極力C側に持たせるぜ。 TensorFlowもnumpyもそんな感じだよね。 なんでBASICを熟成させて極めないんだね? ただの言語だろ 新興宗教のように、既存のトップになれないからって 新たに作っておいしいとこを頂くような社会としか思えない 例えばBASICでパターンマッチ式とか、構文考えただけで気持ち悪いと思わん? >>358 拡張して作ったりCOMやDLLに丸投げとか工夫できるだろ 新しいことやるために、新しい言語作ってしかも基本命令まで変えて作ることに意味あんのか? 無駄な派閥競争だろ >>359 組む人の哲学の違いが大きいんだろうな マシン語時代からある、伝統的な手続き型(命令型)プログラミングが好きなやつ (数学的な)関数を組み合わせてロジックを組む、関数型プログラミングが好きなやつ マクロなプログラミング構造になるとOOPとかもっとたくさん出てくる それらの哲学を一つの言語に集約するとカオスになる Perlなんか最たる例 VBAでもDLL呼び出しすれば機械制御できない訳ではない そんな非合理なこともやったことあるけど、評判は良かった >>352 JavaはC,C++に次いで迫る速度なんだから遅いなんて評価は間違い そもそも実行効率でプログラミング言語の序列を決めること自体がナンセンス むしろシステムの案件に対する実装効率と保守性で決めるべきかと が、これも主観に大きく依存するし、参考程度にしかならない 必要十分なら実行効率、あるいは冗長化して金で解決できるなら 開発、保守効率の高い言語で実装するべきなんだが 受託の場合選択の余地がなかったりする プログラミングって何ができるのか いまいちよくわからない みんな何してるの? 自分が学生の頃、初めて買ったのはC言語の入門本だった そして動かしてみて ああ、動いたって感じで終わった 次はJAVAの本を買っていろいろ動かしてみて うん、動いたってだけで終わった 最近はUNITYでC#の本も一緒に購入した 3アクションゲームを作ったけど それで、その先はどうすんの?って感じで そのまま終わってしまう Pythonのクローリングとかいう本を買って webの文字列をExcelに貼り付けるツールを作ってみたけど うん、まあ、動いたって感じで自己満足で終わった いつも、こんな感じなんだけど プログラミングってこんなもんなの? >>350 そりゃ大学安くても企業はバカ高いから広まらなかったんだよ でもPythonはタダ ありがてえ >>365 エロ動画を自動的にダウンロードするプログラムを組んでみろ 楽しめると思うぞ SQLっていうのはストアドプロシージャ組むってこと? >>352 速いのは無駄にリッチリソースで、ガベコレが発生しない状況に限られる。 速いといっても、スクリプトに比べたらの話でCやC++よりずっと遅い。 Hello Worldレベルの実用度ゼロ、チンケなコードでベンチマークして、 直線番長を気取られてもな。 >>363 序列なんか決めてないよ。 速度が必要な部分には速度が出る言語を使うしかないというだけ。 >>365 >3アクションゲームを作ったけど >それで、その先はどうすんの?って感じで 売ればいいのに。 >>365 ペンと紙のつかいかたわかっても 書く理由なかったら書かないだろ そういう事だ >>368 普通にデータベース操作すること全般だろうね。 Structured Query Language か。最近ではこう言わないらしいが。 いい設計と悪い設計で、大きくパフォーマンスが違う。なので腕がいいと給料がいい。 あるSQL文を実行させた時に、その中身がどう解釈されて実行されるかまで理解することは難しい。 ストアドプロシージャ組む、組まないといけなくなるのは、どこか上流工程で大きな失敗をしているケースだと思うな。 コミット、ロールバックとかもね。 今時は複雑なSQLを組んだり高度にチューニングしたりしないんじゃ? javaでやる(俺は嫌い) ・ これから学び始めるなら Python 絶対にイイ。兎に角 アルゴリズムが直観的に書けるし、 関数型だから 配列なんかにラムダ式使えるし、ジェネーレータに MapReduceに 機械学習のアンサンブルも書きやすい。 つまり いま流行りのAIを実装しやすい。Javaと違い 多重継承できるから 初期化に問題が出やすいけど、Mix−IN をうまく使えば 超 書きやすい。 >>374 何をどうやりたいかなのでしょう。 複雑な SQL 文を組と、SQL解釈のオプティマイザが挙動不審になることがあるから、複雑じゃない方がいい。 しかし簡単なことばかりさせるわけにもいかない。 チューニング、というかおかしな所は直すよ。 >>377 今時はデータの抽出もsqlでは大雑把にとってjavaで絞り込むとか。じゃない?(俺は嫌い) >>378 大雑把の程度がどのくらいかわからないけども、WHERE で絞り込むのはいい方法。ただし、KEYがちゃんと使われる前提で。 おかしな書き方すると、見た目は大丈夫そうなのに、フルスキャンになるとかもあるね。オラクルだとかなり頑張るんだが。 データの転送容量は、DBにとっても受け取る方にとっても少ない方がいいので、少なくしますね。 一般的にかどうかは知らないけど、行はDBで絞り込んで少なく、列は多めに取って後から必要な物を精査かな。 全く使わない列を持ってくるのは無しで。 どうでもいいようなものはNoSQLに置いて、どれを取り出すか大事なものを決めるものをDBに置くのが最近の方式なのかな。 PythonとRできればSPSSとかSASいらんしな . ドコモ本社と、客のバトルが聞ける でに東芝事件を超えてる、アクセス7,000,000回へ http://do-como.com f >>375 R/Python/MATLABだけのスキルで外資(または渡米して現地企業)に入社するなら理系のPhdが無いと厳しい さらに関連する論文があって当然で、アルゴリズムの設計スキルもかなり高いレベルで要求される 日本では学士でもデータサイエンティストの仕事は見つかるが、外資とは比較にならない低待遇 プログラマーになろうとしても、スクリプト言語よりもJava/JVMの仕事が圧倒的多数でありコンバートに成功する確率は高くない それを理解した上でPython/R/MATLABを学ぶなら文句はないが、分かった上で他人にプログラミング言語として薦めるのは害悪と断定して良い スクリプト言語から、プログラマーが使うコンパイル言語に移るのは、数週間スクリプト言語に慣れてから一からやり直すぐらいの手間がかかるので 就職後だと日常に忙殺されて時間が足りるとは思えない だからCとlispをまずやれと。pythonはその後 一見遠回りに見えるが、実力がつく しかも、lispを機械学習と上手く融合したら何ができるのか あまり解明されてもいない。pythonに代わるパラダイムの鍵になる可能性すらある ■ このスレッドは過去ログ倉庫に格納されています
read.cgi ver 07.5.5 2024/06/08 Walang Kapalit ★ | Donguri System Team 5ちゃんねる