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掌握了什么計(jì)算機(jī)技術(shù)可以走遍天下都不怕？

從2014到2019年，老板最想要的技能變了嗎？

美國(guó)求職公司Indeed從幾百萬(wàn)份招聘中做了總結(jié)。

竄到前六：Python 和 AWS

從前十的曲線(xiàn)圖可以看出來(lái)， SQL和Java牢牢占據(jù)了前二的位置。

Python和AWS(Amazon Web Service)增加明顯，分別躥到了第三名和第六名。

Python的排位增長(zhǎng)或許不令人意外，在之前IEEE Spectrum給出的2019年編程語(yǔ)言排名中，Python和Java分列第一第二。

如果按照Python和AWS的這種漲勢(shì)下去，IEEE Spectrum預(yù)測(cè)，它們可能會(huì)在未來(lái)一兩年內(nèi)占據(jù)主導(dǎo)地位。

從前20的排名表格中，Python和AWS的增幅達(dá)到123%和418%，妥妥的黑馬。

AWS是亞馬遜公司的一項(xiàng)服務(wù)，為個(gè)人/公司/政府根據(jù)其需求提供云計(jì)算平臺(tái)和API。

根據(jù)Synergy Research Group(一家提供IT和云相關(guān)市場(chǎng)的調(diào)研的公司），截至2017年，AWS占據(jù)了所有云服務(wù)市場(chǎng)34%的份額，它的競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手Microsoft，Google 和IBM的份額分別是11%，8%，6%。

其它黑馬

從增長(zhǎng)速度來(lái)看,Docker,Azure,machine learning的增長(zhǎng)分別為4162%，1107%，418%。

從云計(jì)算工具的角度來(lái)看，微軟的Azure快速增長(zhǎng)，把緩慢增長(zhǎng)的谷歌遠(yuǎn)遠(yuǎn)甩在了后面。不過(guò)在職位需求上，依舊和第一名AMS有很大的差距。

從AMS和Azure雙雙的巨大增幅，不難看出背后云計(jì)算服務(wù)需求的增長(zhǎng)。

Synergy Research Group的調(diào)查數(shù)據(jù)顯示，2018年云市場(chǎng)的運(yùn)營(yíng)和供應(yīng)收入突破了2500億美元，比2017年增長(zhǎng)了32%。

增長(zhǎng)背后

調(diào)查認(rèn)為，數(shù)據(jù)科學(xué)工作的爆炸式增長(zhǎng)是Python需求躥升的主要原因。

今年年初的統(tǒng)計(jì)顯示，Indeed上發(fā)布的數(shù)據(jù)科學(xué)家職招聘帖子從2013年以來(lái)增加了256%。

不過(guò)AWS的增長(zhǎng)與此關(guān)系并不大，而是受到了全棧工程師和開(kāi)發(fā)運(yùn)營(yíng)工程師類(lèi)（Devops）工作增長(zhǎng)的影響。

對(duì)某個(gè)技能需求的變化主要受到兩方面影響：1.更多或更少的技術(shù)工作需要這項(xiàng)技能（與職位數(shù)量變化有關(guān)）；2.技術(shù)工作對(duì)某個(gè)技能的使用需求增加或增長(zhǎng)，而這種需求變化與職位數(shù)量的變化不成比例。

主要是第二方面的影響驅(qū)動(dòng)了對(duì)Python和AWS需求的巨幅增長(zhǎng)。

軟件工程師和全棧工程師越來(lái)越多地使用Python。這些人也經(jīng)常使用AWS。

這也顯示了底層技術(shù)工作的配比正在發(fā)生變化。比如，數(shù)據(jù)科學(xué)家和全棧工程師的職位在增長(zhǎng)。

網(wǎng)友評(píng)論

調(diào)查結(jié)果引起了國(guó)外技術(shù)論壇的討論。

Python的增長(zhǎng)驚人，我很高興看到它正在挑戰(zhàn)Java。當(dāng)然，在某些用例中，Java具有很大的優(yōu)勢(shì)，但是在許多實(shí)例中，Python可以用更少的時(shí)間和代碼來(lái)完成工作。另外，比起Java，我個(gè)人更喜歡編寫(xiě)Python。

我真的不理解關(guān)于學(xué)習(xí)SQL的所有抱怨。確實(shí)沒(méi)有那么多內(nèi)容，一個(gè)下午就可以學(xué)完。到目前為止，這是我所學(xué)過(guò)的最簡(jiǎn)單的語(yǔ)言。

對(duì)于所有反對(duì)者：知道SQL與成為SQL忍者（SQL ninja)或數(shù)據(jù)庫(kù)架構(gòu)大師之間是有區(qū)別的。
那是三件事。我前面的評(píng)論知識(shí)只是關(guān)于學(xué)習(xí)語(yǔ)言本身。

我承認(rèn)，學(xué)習(xí)能夠編寫(xiě)復(fù)雜的，高性能的查詢(xún)，設(shè)計(jì)具屬性的復(fù)雜數(shù)據(jù)庫(kù)并不是一件容易的事。
但我仍然堅(jiān)持認(rèn)為學(xué)習(xí)語(yǔ)言本身（無(wú)擴(kuò)展）是很容易的。

基本的SQL沒(méi)問(wèn)題，但是當(dāng)你開(kāi)始進(jìn)行復(fù)雜的操作，更新，擴(kuò)展，函數(shù)，自定義聚合運(yùn)算符，數(shù)組，HStores等時(shí)，它就會(huì)變得復(fù)雜。至少對(duì)于我來(lái)說(shuō)是這樣。

不過(guò)，這項(xiàng)調(diào)查依據(jù)的是在美國(guó)用英語(yǔ)發(fā)布的職位，中國(guó)小伙伴們，你們的是感受是否一致呢？