IEEE公布2016年熱門程式語言排行榜:C語言最熱門、大數據相關語言成長快
IEEE公布2016年熱門程式語言排行榜:C語言最熱門、大數據相關語言成長快
2016.07.28 | 技能

程式語言的熱門程度,往往也和產業趨勢畫上等號,想知道你學的程式語言有沒有跟上潮流嗎?IEEE Spectrum(一份由電機電子工程學會發行的雜誌)連續三年和資料科學家Nick Diakopoulos統計年度最受歡迎程式語言排行,今年第一名由C語言拿下,同時,大數據相關應用程式語言的成長也不容小覷。

圖說明
(圖說:IEEE公布2016年最熱門程式語言,第一名為C語言。圖片來源:pixels)

熱門前三名:C、Java、Python

IEEE透過分析來自10種來源的12個指標,算出2016年熱門程式語言排行榜,其中包含Google搜尋、GitHub、Stack Overflow、Reddit、Hacker News、IEEE Xplore數位圖書館等網站,並依照不同類別(整體、趨勢、工作、開源)調整分析指標權重,得出對應的熱門程式語言排名。

圖說明
(圖片來源:IEEE)

整體而言,前兩年位於第2名的C語言,在今年以微幅差距超越Java,成為最受歡迎語言。去年第4名的Python,則是取代C++成為第3名;用在統計分析和資料探勘的R語言,近年隨著大數據分析的竄紅,排名也逐年攀升,在今年擠下C#成為第5名。

此外,Google和蘋果的競爭拉到程式語言戰場,今年,Google的Go打敗蘋果的Swift擠進前10名,然而Swift的成長速度也不容忽視,相較於去年,躍升了5個名次到第11名。

2015年 IEEE Spectrum 熱門程式語言排行榜
1.Java
2.C
3.C++
4.Python
5.C#
6.R
7.PHP
8.JavaScript
9.Ruby
10.Matlab

Python:最熱門大數據相關語言

觀察歷年趨勢,大數據相關語言成長幅度明顯,其中包含Julia、Python、R和Scala等,皆提供許多能快速分析大量資料的工具。

其中,成長最多的是由Google在2007年推出的開源程式語言Go,從2014年至今已前進10個名次。其他持續成長的大數據語言則是R和Scala,從2014年分別前進4名和2名;而在去年才開始列入追蹤的Julia,一年內從第40名成長到33名,雖然影響力不如其他熱門語言,但後續成長值得關注。

以工作類別的熱門排行榜來看,儘管Java和Python依然位居領先,但對R和Scala的工作需求大幅成長,根據IEEE的數據,2014年僅有146個Scala相關職位,到2016年已成長4倍至631個。

從R語言持續成長的態勢來看,其是否有機會取代Python成為下一個市場最炙手可熱的語言?

市場對Python和Java相關工作需求量大

目前,市場對Python和Java的工作需求仍最大,Python的工作需求約為R語言的15倍。IEEE分析,R語言是視覺化和探索性分析的熱門工具,受到學術研究的歡迎,然而Python整合至數據生產工具中更為容易,且用途也較廣,因此對使用者而言,使用Python在開發環境中更有優勢。

和由軟體評價公司TIOBE推出的熱門程式語言排行榜相比,除順序稍有不同,前5名排名差距不大,唯R語言在此榜單並未擠進前10名。該排行榜為分析全球工程師、課程和第三方廠商使用各程式語言的數量,以及該程式語言於各大搜尋引擎(Google、Bing等)的搜尋次數作為指標,每月更新一次。

TIOBE 熱門程式語言排行榜
1.Java
2.C
3.C++
4.Python
5.C#
6.PHP
7.JavaScript
8.Visual Basic .NET
9.Perl
10.Assembly language

代表圖來源:pixels
資料來源:IEEE Spectrum 1、IEEE Spectrum 2、TIOBE

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OpenAI 重磅講者親臨高雄|掌握前瞻 AI 與產業轉型關鍵趨勢
OpenAI 重磅講者親臨高雄|掌握前瞻 AI 與產業轉型關鍵趨勢

隨著 AI 工具逐漸普及,真正拉開差距的,已不只是技術或算力的強弱,是企業能否整理資料、重新設計流程,並把 AI 融合既有工作方式,持續轉化為營運價值。

Amazon Web Services(AWS)將於10月23日於高雄舉辦「2026 亞馬遜港都 AI 創新日」邀請 OpenAI 與製造、金融、交通、零售及運動育樂等領域的實務代表,從技術趨勢、資料治理、流程設計與組織轉型等面向,拆解 AI 落地前必須處理的現實問題,協助企業重新檢視自身的導入條件與下一步布局。

企業下一步,不只是再導入一套 AI 工具,而是讓 AI 進入日常營運

模型可以採購,系統可以建置,但資料是否整理到位、流程能否重新設計、組織是否清楚由誰負責,才是決定技術能否持續發揮價值的關鍵。

高雄近年推動數位轉型,同樣面對這項核心課題。亞灣周邊聚集扣件、石化、鋼鐵等傳統產業,場域複雜、既有系統眾多,正因如此,更能檢驗一套 AI 導入方法是否具備複製與擴大的條件。城市發展也從建置算力基礎,進一步走向讓技術真正進入產業與治理現場。

AWS 連續六年深耕高雄,今年以「雲騰智慧大南方 齊創 AI 好未來」為主軸,將討論重心從雲端與算力基礎,推進到應用全面升級,協助城市從「有 AI」走向「AI 有感」。

政府治理是否更即時、產業流程是否真正改變、市民與使用者能否感受到服務提升,才是「AI 有感」的具體檢驗。延續「高雄試點、全臺普及、雲端出海國際」的發展路徑,10月 23 日登場的亞馬遜港都 AI 創新日要談的不只是企業「有沒有 AI」,而是導入之後企業的真實改變。

2025 亞馬遜港都 AI 創新日現場,資料照
圖/ AWS

OpenAI 重磅講者親臨高雄,從技術前沿看見企業的關鍵課題

今年活動特別邀請 OpenAI 東南亞暨台灣合作夥伴總監 Mark Jeffrey,以「前瞻 AI 如何助力產業領袖開創新局」為題,分享在 AI 技術快速演進之下,企業應如何重新思考未來布局。

面對 AI 能力邊界持續擴張,哪些應用已具備規模化條件?哪些仍需要更完整的資料、治理與組織準備?這是正在規畫下一階段 AI 投資的企業必須先回答的關鍵課題。

上午議程將從資料、組織與金融三個面向,拆解 AI 落地前必須處理的現實問題。「數據為本,AI 啟航」先回到資料基礎:外部模型跑得再快,若企業自身的欄位定義、存取權限與資料品質尚未整理到位,技術仍難以轉化為可靠判斷。

「打造 AI-Ready 組織的關鍵布局」論壇則聚焦組織當責。AI 專案通常橫跨資訊、營運與管理部門,真正困難的不只是把系統建起來,而是由誰推動流程改造、由誰認列成果,以及當 AI 產出的判斷出現問題時,責任最後應由誰承擔。公部門、製造業與雲端服務業者如何從不同角色處理這些問題,對其他組織同樣具有參考價值。

金融創新論壇將討論 AI、虛擬資產與企業轉型。金融場域對資料安全、合規、風控與可追溯性的高度要求,也提醒企業:效率不能取代治理,AI 更不能成為責任模糊的理由。能否在高監管、高風險環境中建立清楚邊界,將直接影響 AI 應用能不能被長期採用。

2025 年活動論壇現場,資料照
圖/ AWS

從六種產業場景,看 AI 如何走進真實流程

真正具備參考價值的 AI 案例,不只要說明「做了什麼」,還要回答幾個更實際的問題:解決哪一段流程、使用哪些資料、在哪個節點交給 AI、誰負責最後判斷,又如何確認投入確實產生價值。

下午議程規劃橫跨智慧支付、製造、媒體科技、智慧交通、零售製造與運動育樂六種產業場景。每個場景面對的資料條件、即時要求與風險門檻都不相同。

產業場景 議程規劃與關鍵課題
智慧支付 藍新金流運用 AWS AI 自建智能 KYC 與交易監控;處理身份辨識、交易監控與風險判斷
製造 以語意層串接資料孤島,讓 AI Agent 正確理解分散在不同系統的資料
媒體科技 會說台語的 AI Agent:從醫院櫃台到第一線的落地實戰
零售製造 零售製造轉型;把技術接進實際營運與使用者體驗

這些差異進一步說明,AI 沒有一套可以直接複製到所有產業的標準答案。企業真正需要的,不只是更多案例,而是看見不同產業如何依資料條件、即時要求與風險門檻,把 AI 融入實際營運與使用者體驗。

現場同步打造「產業賦能走廊」,邀集超過 15 組雲端生態系夥伴設置展示攤位,聚焦智慧製造、金融科技與城市治理的真實痛點與解法。無論企業目前卡在技術、資料、治理,還是組織協作,不同問題點,都能找到對應的解方。

10 月 23 日,從智慧製造的產線優化、金融科技的風控升級,到運動產業的會員體驗創新,看 AI 如何從概念走進產業現場,成為百工百業轉型升級的實際動能。

10/23高雄展覽館盛大舉行
圖/ AWS

「2026 亞馬遜港都 AI 創新日」,掌握 AI 賦能百工百業、領航產業升級的實務趨勢
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