開發人員到底需要掌握哪些開發語言

開發人員的技能是怎樣相互關聯的？如何發展這些技能？

在最近的Stack Overflow開發者調查中，70%的調查對象指出了自己承擔的角色（如前端，數據管理等等），其中有很多人認為自己身兼數職。

開發人員職業交叉圖

可以看出Web開發是所有開發人員共享的一項通用技能，而機器學習專家和品質保證工程師則更加專業。

下面是受訪者的開發者角色 圖：

開發人員常使用的開發語言數量平均值是2，也就是說，每個開發者至少需要掌握2門開發語言。

開發人員常使用的開發語言數量

大約80%的人使用1到4門編程語言，甚至可能懂得更多。

考慮到這一點，可以比較一下受訪者常用的語言和想要掌握的語言。

當前技能vs未來技能

部分調查數據

因為數據包含開發者工作語言技能和想要掌握語言技能的比較，可以提取為額外的語言如平臺、架構和數據庫等，作為列表數據的分類，從而全面詳細的查看。

可以發現很多人對TypeScript，Swift，Go，Scala，R，Python，Haskell，Rust等感興趣。

如果查看每一份個人意愿清單中出現的語言，分布情況如下：

開發者想要掌握的語言技能

除了當前工作的平臺外，開發者想要學習的平臺

除了當前工作的架構外，開發者想要學習的架構

除了當前工作的數據庫外，開發者想要學習的數據庫

深入問題思考

對于一個存在共同項的調查數據，如何直觀地將其與沒有共同項的部分一同展示？

例如，其中使用SQL的受訪者，大部分不僅使用SQL，還使用其他的。

我覺得一種方法是引入交互性和動畫，即通過提供放大感興趣語言的選項，便于查看部分的受訪者單獨使用這項語言技能和使用它作為工具包的一部分的比較，然后擴展瀏覽共同語言技能的細節。

對于調查數據，如何確定它代表了全部開發者？如果它的類別不全面，又如何在采用網絡模式分析調查數據時解釋這一點？

如果javascript是調查中最流行的語言，它可能僅僅是因為很多web開發人員參與了調查。因此，對于使用節點大小來表示被 調查者的數量，我非常謹慎，同時所有節點的大小只表示一定程度上數量。

考慮到所有的個體變化，怎樣才能最好地將網絡的演變可視化？

例如，一個當前使用Go、Python、Ruby的開發人員希望在將來使用Go、Python、Ruby和PHP。在當前的語言數據集中，如何可視化添加的語言？如果VBA程序員想要使用Python，作為語言轉移而不是增加技能，那么這也是不同的。

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