Stack Overflow 告訴你,2015年工程師最愛和最怕的語言
Stack Overflow 告訴你,2015年工程師最愛和最怕的語言
2016.01.05 | 技能

前言

開發者調查是 Stack Overflow 每年都要進行的一次開發者用戶問卷調查活動,調查物件為在Stack Overflow註冊的開發者用戶。和以往相比,2015年的調查涵蓋面更廣,參與人數最多,調查結果包括 157 個國家的 26086 名開發者。在這些人中,有 6800 人是經過認證的Full Stack工程師,另外還有行動開發者 1900 人,前端開發者 1200 人。

做這項調查,Stack Overflow 旨在幫助開發者更好地理解 Stack Overflow 這個社群,同時也能更好地認識自己。

開發者概況

地理位置

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Image title目前全球人口超過 72 億,其中每月定期訪問 Stack Overflow 的用戶有 3200 萬人,這些人中有大概 2500 萬人是回頭客,他們訪問網站的頻率大約是一個月 6 次。

國籍分佈

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在參與調查的 Stack Overflow 用戶中,大約有 25% 的是來自於美國,排列第一,其次是印度,大約有 12.5%,緊隨其後的是英國(5.5%),以及德國(4.2%)。不過,盧森堡在「每千人開發者人數中」領先,超過了其何國家。

年齡分佈

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結果顯示,開發者的平均年齡是 **28.9 **歲,也就是說這部分人出生在 1986 年,這也是 IBM 研發出第一塊百萬位元晶片的年份。

按國籍的年齡分佈

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對發展中國家來說,開發者的年紀偏輕,比如印度的平均年齡為 25 歲。

性別

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從性別來看,這個行業是有些失衡的,調查的結果也印證了這一點,男性開發者約有92.1%。但是,毋庸置疑,這個行業裡的從業者應該更加積極地鼓勵女性加入到行業中。

經驗

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開發者領域的成長是非常迅速的。在美國,擁有 10 年以上職業經驗的醫生約 40%,但是從全球範圍來看,只有約 25% 的開發者擁有 10 年以上的程式設計經驗。大部分人(32.4%)的開發經驗為2-5 年,另外有 23.2% 的開發者工作經驗在 6-10 年。

女性開發者

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圖表顯示,女性開發者的程式設計經驗少於 2 年的人數是男程式師的兩倍,但是工作經驗在 2-5 年的開發者人數中,男女基本持平。

教育程度

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從接受教育的經歷來看,約 41.8% 的開發者沒有電腦專業經驗,在程式設計方面屬於「自學成才」,37.7% 的受訪者曾獲得電腦科學專業(或相關專業)的學士學位,另有 36.7% 的開發者是在工作中逐漸獲得的程式設計技能。

副業及工作時間

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對許多開發者來說,程式設計不但是工作,也是他們的興趣愛好,有接近 70% 的受訪者表示,他們每週程式設計時間多於兩個小時,大部分開發者每週的程式設計時間集中在2-10小時中,另有 9.5% 的開發者的每週花超過 20 個小時用於程式設計。

技術部分

最受歡迎的技術

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2015 年,最受開發者歡迎的技術是 Javascript,而且從以往的調查結果來看,Javascript 連續三年被評為最受開發者歡迎的技術。排名第二、第三的技術分別是 SQL 和 Java,另有 29.7% 和 23.8% 的受訪者比較偏愛 PHP 和Python。

最被愛、最可怕和最被需要的語言

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2015 年最被開發者喜愛的語言是 Swift,其次是 C++11 和 Rust,另外 Go、Clojure、Scala 等語言的受喜愛程度相差不大;相反,開發者們最不喜歡的語言是 Salesforce,Visual Basic、Wordpress、Matlab 緊隨其後;在「最需要的程式設計語言」中,Android 榮登榜首。

桌面作業系統

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這是我們連續第三年在問卷中向開發者們詢問:哪種作業系統是你使用最多的?Windows保持了作業系統市場的主要份額,第一名是 Windows 7,占比 33.8%,而Mac OS在Stack Overflow活動開發者用戶中的份額已經超越了Linux。

還有一些有趣的...

咖啡因

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與大多數上班族一樣,開發者也需要咖啡因,2015 年對開發者的調查中,開發者們平均每天喝掉 2.2 杯咖啡、茶或其他咖啡因飲品,而且北歐的開發者和喝掉的咖啡因飲品比其他大多數開發者都多。

職位

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我們給接受調查的用戶提供了 24 種常規的開發者類型,並且詢問他們哪個類型最能描述他們所從事的工作,連續三年,大部分開發者都把自己描述為「Full Stack 開發者」。

行業

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對於調查物件整體來說,有 25% **的開發者從事軟體行業**,17% 的開發者從事網路和網頁服務行業。另外,來自已開發國家的調查參與者,相對於其他的參與者來說,更多在非傳統的軟體行業領域裡工作。

工作滿意度

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76% 的開發者表示他們還能對工作表示滿意,**36% **的開發者表示他們熱愛自己的工作,開發者總的來說比其他行業的員工更樂在自己所從事的職業。

文章來源:Stack Overflow 官網

本文授權轉載自:36 氪

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AI 競爭全新戰場!美光 Mike Cordano:記憶體將成下一個企業戰略制高點
AI 競爭全新戰場!美光 Mike Cordano:記憶體將成下一個企業戰略制高點

從生成式AI訓練、推論,到代理式工作流程(Agentic Workflow)與未來的實體AI,資料流量正以指數級成長,讓記憶體從過去支援運算的配角躍升為決定AI效能與能源效率的關鍵角色。

全球知名的半導體與微電子技術分析機構TechInsights指出,AI競爭正逐漸從晶片算力擴展到記憶體架構設計能力,加速「Computational Memory」等新架構興起;在這波浪潮中,深耕記憶體與儲存技術數十年的美光科技,正與關鍵夥伴展開深度協同設計,包含攜手NVIDIA共同開發適用於新世代資料中心的低功耗記憶體技術,在AI基礎建設的新賽局中成為不可或缺的關鍵。

當GPU不再是唯一主角,記憶體為何躍上AI舞台中央?

過去,半導體的焦點多圍繞在晶片,例如CPU、GPU跟AI加速器等,市場普遍認為,晶片運算能力是左右科技產業發展速度的關鍵,但在進入生成式AI世代後,產業逐漸發現另一個事實:真正限制AI效能的瓶頸不是運算,而是資料能否快速被存取與傳輸。

從大型語言模型訓練,到AI推論、代理式工作流程(Agentic Workflow),甚至未來的機器人與自駕車,龐大的資料流量正持續推升對高頻寬、低延遲、高容量記憶體的需求,讓記憶體產業從過去相對標準化、以價格競爭為主的市場,逐漸轉變為AI基礎建設的重要核心。

「仔細觀察AI應用服務會發現,大多數工作負載都被頻寬限制。」美光科技全球業務執行副總裁Mike Cordano認為,記憶體是突破(頻寬)瓶頸的關鍵,也讓AI競賽從晶片算力升級到記憶體與儲存架構的系統級競爭。這樣的產業洞察,也正是Mike在歷經二十餘年的儲存產業資歷,加上四年半的創投生涯後,選擇加入美光的核心原因之一:在AI重塑產業結構的浪潮下,記憶體將成為這波成長最直接的動能所在。

美光 x 數位時代
美光科技全球業務執行副總裁 Mike Cordano
圖/ 數位時代

從零組件供應商到策略夥伴,記憶體共創時代來臨

AI的崛起,正在改變記憶體廠商與客戶的關係。

過去,記憶體產品多是標準化元件,客戶關注的是價格、供貨與規格;合作模式也偏向短期採購與交易導向。然而隨著AI系統規模愈來愈大,從資料中心、雲端平台到終端裝置,記憶體已經成為決定系統效能的重要關鍵,也因如此,越來越多企業將記憶體視為「策略性資產」,而非單純零組件。

Mike表示:「現在,我們跟客戶合作的時間跨度改變了,在產品正式上市前三到四年便開始合作,從系統架構階段就共同規劃未來需求。」例如,美光科技與NVIDIA共同研發的資料中心所使用的低功耗記憶體,便是雙方提前多年展開深度合作(co-design)的成果。

值得特別注意的是,美光科技除從技術層面與晶片製造商等夥伴共創產品,也在需求層面與客戶進行密切合作,例如,將過去較無約束力、期限僅一年的長期協議(LTA)轉變成為期五年、條款更具約束力的策略性客戶協議(SCA),藉此掌握客戶的未來需求,進而在技術層面做更深度的合作。Mike坦言,深度協同設計是高成本的投入,美光的做法是先廣泛進行市場感知,理解不同場域的需求方向,再與生態系統中的夥伴們展開客製化合作。

從裝置導向轉為Token導向,AI浪潮重寫記憶體成長模式

除了合作模式改變,更大的典範轉移是需求的改變。

Mike解釋,過去記憶體需求跟PC、手機跟伺服器出貨量息息相關,但在AI新世代,推動記憶體需求成長的核心不再是設備數量,而是AI模型所產生的運算與資料消耗量。「AI產業逐漸走向以『Consumption』或『Token』為主的新經濟模式,每一次的模型運算都需要消耗大量的記憶體跟儲存資源,這意味著,即使設備銷量成長趨緩,記憶體需求仍可能持續上升。」

更重要的是,AI應用正從資料中心外擴至手機、PC、自駕車與機器人等場域,儘管不同場域對記憶體的需求不盡相同,但是,Mike認為:所有AI裝置都存在三項共同需求:更快的速度、更大的容量,以及更高的能源效率。

正如Mike在受訪時提到的:「我們最大的挑戰,是如何與客戶和整個生態系保持高度一致,一方面創造供給與產能,另一方面持續推動技術創新。」可以預期,在接下來的五年,記憶體產業面臨的挑戰不僅僅是擴展產能,而是如何與客戶共同規劃需求、同步投入技術創新,而這也是美光科技積極經營AI生態體系的原因。

總的來說,AI帶來的改變,不只是算力提升,而是重新定義整個運算架構:過去,記憶體被視為支援運算的基礎元件;現在,則是決定AI效能、能源效率與創新速度的關鍵資源;當產業競爭從晶片性能延伸到資料流動效率,從裝置數量轉向Token消耗量,記憶體的重要性也將隨之水漲船高,對美光科技來說,這將是其從供應商走向AI生態系核心夥伴的關鍵角色轉變。

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