Выбор языка программирования

Программирование - это процесс создания инструкций (программ) для компьютера, которые описывают последовательность действий, необходимых для решения конкретной задачи или достижения желаемого результата

Например: создание компьютерных программ, драйверов, прошивок. На аппаратном уровне: создание последовательности комманд, для старых устройств - пробивание дырок в перфокарте для станка.

Чтобы выбрать язык программирования нужно знать ответ на некоторые вопросы:

Вопрос 1: Какой язык самый лучший

Нет хороших и плохих языков программирования. Задача у всех одна - объяснить машине, что от неё хотят получить в итоге. Как ей объяснять, на каком языке - дело вкуса, а о вкусах не спорят

Вопрос 2: Какой язык программирования самый быстрый

Не существует медленных языков, существует только не правильный подбор инструментов для решения поставленной задачи.

Можно месяц делать программу на сверхбыстром Assembler, при этом не получить нужный результат, и за пять минут решить ту же задачу на Haskell. Это показывает, что теоретическая максимальная производительность языка — не единственный критерий. На практике разница редко бывает столь чудовищной, а выбор языка, который позволяет быстро и правильно выразить алгоритм, часто важнее “сырой” скорости.

Под медлительностью иногда подразумевают производительность языка программирования. Эти данные важны при выборе языка для программы или ускорения медленных участков. Но это не значит, что если у одного языка условная производительность равна 1000 единиц, а у второго 5000, то первый медленный и плохой. Это значит что они оба пригодны для проекта требования к которому 500 единиц.

Вопрос 3: Типичные ошибки и как их избежать

Самая первая и главная ошибка почти всех начинающих программистов - сделать так, чтобы каждый участок работал максимально быстро. С ускорением можно просидеть неделями и месяцами, в результате теряется время. А нужно было сделать так, чтобы просто работало, в 70% случаев производительности уже будет хватать. В оставшихся 30% достаточно ускорить только критические участки. Сразу появится куча свободного времени для более интересных вещей.

Вопрос 4: Как работать с исходниками

На практике чаще всего приходится переделывать то, что сделали другие или собственный уже разросшийся проект.

Работа с исходным кодом будет состоять из:

  • Обязательного комментирования и документирования исходников
  • Сбора из исходников готовой программы
  • **Понимания архитектуры приложения ** для внесения изменений с минимальными усилиями.

Вопрос 5: Как программу сделать быстрой

Достаточно часто программы можно ускорить с помощью применения специализированных подходов:

  • использовать кеширование данных
  • оптимизировать запросов к базе данных
  • использовать готовые алгоритмы, вместо придуманных самостоятельно
  • использовать для критических участков кода язык более низкого уровня (например, C++ или Rust), чтобы получить увеличение производительности.

Например, для сайтов на PHP таким решением будет кеширование. Если кеширование не помогает, то некоторые модули сайта могут быть переписаны на более производительном языке таком как Java или C++

Вопрос 6: Что почитать и с чего начать изучение

Для начинающих желательно взять понятный самоучитель или курсы где описываются небольшие и понятные примеры. Лучше обучение проходит когда это не только теория (базовые понятия вроде переменных, типов данных и циклов), есть практика, которую можно применить или взаимодействовать с созданной программой. После создания 2-5 первых программ станет ясно, нравится ли этот язык и подходят ли эти курсы и книги для дальнейшего обучения.

Далее необходимо закрепить и углубить теоретическую базу, иначе дальнейшее развитие будет затруднено.

После желательно взять сразу две книги, одна из которых руководство по языку, а вторая - любая книга с уроками в виде примеров.

По популярным языкам программирования, часто есть рекомендации, с чего начать и что потребуется в дальнейшем.

Вопрос 7: Работа для программиста

Заработная плата программиста чаще всего зависит от следующих факторов:

  • Востребованность данной специализации на рынке
  • Места проживания или работы программиста
  • Репутации как человека, так и организации предлагающей работу
  • Сочетания спроса и предложения на рынке для конкретного стека технологий
  • Квалификации и уровня знания языка

Так же очень сильно на зарплату влияет место работы, одинаковая работа может в разы различаться по стоимости, но иногда важнее получить навыки и рост, особенно в начале карьеры.

Практические рекомендации по выбору

По областям применения

  • Веб-разработка: HTML, CSS и JavaScript (как основа веб), Python, PHP, Node, Java, Go (как backend и системы сборки)
  • Мобильные приложения: Java, Kotlin (Android), Swift (iOS), Dart (Flutter)
  • Data Science / ИИ: Python, R
  • Системное программирование: C, C++, Rust, Python, Bash, Go
  • Игры: C# (Unity), C++ (Unreal Engine)
  • DevOps: Python, Bash, Go

По производительности

  • Высокая: C, C++, Rust, Go
  • Средняя: Java, C#, JavaScript
  • Для быстрой разработки: Python, Ruby, PHP

По востребованности на рынке (2025)

Согласно последним данным рейтингов TIOBE и IEEE Spectrum за 2025 год, распределение лидеров выглядит так:

  1. Python — уверенно удерживает первое место благодаря доминированию в Data Science, ИИ и универсальности.
  2. C, C++, Java, C# — составляют основную группу “классических” языков для системного и корпоративного ПО.
  3. JavaScript/TypeScript — остаются ключевыми для веб-разработки, при этом TypeScript стал стандартом для крупных проектов.
  4. SQL по-прежнему критически важен для работы с данными.

Быстрый выбор по целям

  • Начать учиться → Python или JavaScript
  • Устроиться быстро → JavaScript, Python, PHP
  • Работать в крупной компании → Java, Python, C#, Go
  • Разрабатывать мобильные приложения → Java, Kotlin, Swift, Dart
  • Заниматься Data Science/ИИ → Python, SQL
  • Системное программирование → Bash, Python, Go, C, C++, Rust

Искусственный интеллект (ИИ)

Основной язык для ИИ: Python

Почему Python?

  • Простой синтаксис, быстрое прототипирование
  • Огромная экосистема: NumPy, pandas, TensorFlow, PyTorch, scikit-learn
  • Активное сообщество, много готовых решений

Что входит в ИИ:

  • Машинное обучение (ML)
  • Глубокое обучение (нейросети)
  • Обработка естественного языка (NLP)
  • Компьютерное зрение
  • Генеративный ИИ

С чего начать в ИИ:

  1. Освойте Python (основы + pandas, NumPy)
  2. Изучите основы ML через scikit-learn
  3. Попробуйте нейросети на PyTorch/TensorFlow
  4. Решайте задачи на Kaggle
  5. Экспериментируйте с генеративными моделями (Ollama, LangChain)

Карьера в ИИ:

  • Data Scientist
  • ML-инженер
  • AI/LLM Engineer
  • Computer Vision Engineer

Важно: кроме программирования, нужны знания математики (статистика, линейная алгебра) и умение работать с данными.

Выбор первого языка — распространённая дилемма, с которой сталкиваются тысячи начинающих. Как показывает практика, нет универсального ответа для всех. Начните с простого и популярного в интересной вам области (веб, мобильные приложения, данные). Главное — начать писать код, сделать несколько проектов. Опыт и понимание придут со временем, и многие ваши первоначальные вопросы решатся сами собой в процессе обучения.