Python y SQL están a la cabeza, pero no hay que olvidar los lenguajes antiguos.
La 10ª clasificación anual de los mejores lenguajes de programación de IEEE Spectrum. Aunque la forma en que elaboramos la TPL ha evolucionado a lo largo de la última década, los fundamentos siguen siendo los mismos: combinar múltiples métricas de popularidad en un conjunto de clasificaciones que reflejen las distintas necesidades de los diferentes lectores, según la IEEE.
Este año, Python no sólo sigue siendo el número 1 en nuestra clasificación general "Spectrum", que se pondera para reflejar los intereses del miembro típico del IEEE, sino que amplía su ventaja. El creciente dominio de Python parece producirse en gran medida a expensas de lenguajes más pequeños y especializados. Se ha convertido en el lenguaje comodín de todos los oficios y en el maestro de algunos, como la IA, donde sus potentes y amplias bibliotecas lo hacen omnipresente.
Y aunque la Ley de Moore está llegando a su fin en la computación de gama alta, los microcontroladores de gama baja siguen beneficiándose de las mejoras de rendimiento, lo que significa que ahora hay suficiente potencia de cálculo disponible en una CPU de 0,70 dólares para hacer de Python un contendiente en el desarrollo integrado, a pesar de la sobrecarga de un intérprete. Python también parece consolidar su posición a largo plazo: Muchos niños y adolescentes programan ahora su primer juego o hacen parpadear su primer LED con Python. Luego pueden pasar sin problemas a dominios más avanzados, e incluso conseguir un trabajo, con el mismo lenguaje.
Pero Python por sí solo no hace carrera. En nuestra clasificación de "Empleos", es SQL el que brilla en el nº 1. Aunque, irónicamente, es muy poco probable que consigas un trabajo como programador puramente SQL. En cambio, a los empleadores les encanta ver conocimientos de SQL combinados con algún otro lenguaje, como Java o C++.
Con las arquitecturas distribuidas de hoy en día, muchos datos críticos para el negocio viven en bases de datos SQL, ya sea la lista de hechizos mágicos que un jugador conoce en un juego en línea o la cantidad de dinero en su cuenta bancaria en la vida real. Si quieres hacer algo con esa información, tienes que saber cómo acceder a ella.
Pero no dejes que los rankings de Python y SQL te engañen: La programación aún está lejos de convertirse en una monocultura. Java y los diversos lenguajes tipo C superan a Python en popularidad combinada, especialmente para tareas de alto rendimiento o sensibles a los recursos, en las que la sobrecarga del intérprete de Python sigue siendo demasiado costosa (aunque hay varios intentos de hacer que Python sea más competitivo en ese frente). Y hay ecologías de software que se resisten a ser absorbidas por Python por otras razones.
Por ejemplo, R, un lenguaje utilizado para el análisis estadístico y la visualización, saltó a la fama con el auge de los macrodatos hace varios años. Aunque potente, no es fácil de aprender, con una sintaxis enigmática y funciones que suelen realizarse sobre vectores enteros, listas y otras estructuras de datos de alto nivel. Pero aunque existen bibliotecas de Python que ofrecen funciones analíticas y gráficas similares, R ha seguido siendo popular, probablemente precisamente por sus peculiaridades.
Estas peculiaridades hacen que los scripts de R sean difíciles de portar, un problema importante dado el enorme corpus de análisis estadístico y de investigación académica realizado con R. Campos enteros de investigadores y analistas tendrían que aprender un nuevo lenguaje y reconstruir su trabajo. (Nota al margen: utilizamos R para hacer los cálculos de la TPL).
Esta situación guarda similitudes con Fortran, donde el valor del código validado existente para simulaciones físicas y otros cálculos científicos supera sistemáticamente los costes asociados al uso de uno de los lenguajes de programación más antiguos que existen.
Hoy en día, todavía se puede trabajar como programador de Fortran, aunque probablemente se necesite una autorización de seguridad, ya que la mayoría de los puestos de trabajo se encuentran en laboratorios federales de defensa o energía, como el Oak Ridge National Laboratory.
Si no puedes obtener una acreditación de seguridad, pero te gustan los lenguajes con más de un kilómetro, Cobol es otra posibilidad. Esto se debe a muchas de las mismas razones que vemos con Fortran: Hay una gran base de código instalada que hace el trabajo donde los errores son caros. Muchos grandes bancos siguen necesitando a sus programadores Cobol. De hecho, basándonos en nuestra revisión de cientos de anuncios de contratación de desarrolladores, vale la pena señalar que vimos más puestos de desarrolladores fintech que buscaban habilidades en Cobol que en cripto.
Los lenguajes veteranos también pueden aparecer en lugares inesperados. Ladder Logic, creado para aplicaciones de control industrial, suele asociarse con tecnología anticuada. Sin embargo, hemos visto un anuncio de Blue Origin, uno de los glamurosos equipos del Nuevo Espacio, buscando a alguien con conocimientos de Ladder Logic. Es de suponer que está relacionado con los grupos de equipos de tierra necesarios para alimentar, energizar y probar los propulsores y las naves espaciales, y que tienen mucho más en común con las grandes refinerías químicas que con los cohetes.
Fuente: somoslibres
