للذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة

Python: لا تزال المسيطرة بفضل مكتبات مثل TensorFlow وPyTorch.

Julia: تزداد شهرتها في الحسابات العلمية وأبحاث الذكاء الاصطناعي.

2. تطوير الويب

JavaScript: لا غنى عنه مع أطر مثل React وVue.js.

TypeScript: يحظى بشعبية متزايدة بسبب أمانه وقوته.

Rust: بدأ يكتسب اهتمامًا في تطوير الويب بسبب أدائه العالي وأمانه.

3. تطبيقات الموبايل

Kotlin: الخيار الرسمي لتطوير تطبيقات أندرويد.

Swift: الأفضل لتطبيقات iOS.

Flutter (Dart): يزداد استخدامه لبناء تطبيقات متعددة المنصات.

4. تطوير الأنظمة والبرمجيات منخفضة المستوى

Rust: بديل أكثر أمانًا لـ C/C++، يزداد اعتماده.

C++: لا يزال قويًا في تطوير الألعاب والأنظمة المدمجة.

5. قواعد البيانات والبيانات الضخمة

SQL: لا يزال مهمًا لإدارة البيانات.

Go: يزداد استخدامه في الأنظمة السحابية والبيانات الضخمة.

6. الأمن السيبراني

C وC++: تُستخدم في تحليل البرمجيات الخبيثة والهندسة العكسية.

Python: شائعة جدًا في الأدوات الأمنية والاختبار.

المعايير الأساسية لاختيار لغة البرمجة في 2025

عند اتخاذ قرار تعلم لغة برمجة جديدة، يجب مراعاة عدة معايير رئيسية لضمان اختيار اللغة الأنسب:

1. متطلبات سوق العمل

الطلب الوظيفي: البحث عن اللغات التي تتصدر قوائم الوظائف التقنية.

توجهات الصناعة: معرفة اللغات التي تعتمدها الشركات الكبرى والمشاريع الرائدة.

2. سهولة التعلم والتوثيق

المصادر التعليمية: توافر دورات تعليمية، وثائق تفصيلية، ومجتمعات داعمة.

منحنى التعلم: تقييم مدى صعوبة اللغة ومدى تناسبها مع مستوى خبرتك الحالي.

3. تعدد الاستخدامات

التطبيقات العملية: اختيار لغة قادرة على التعامل مع تطوير الويب، تطبيقات الهواتف، الذكاء الاصطناعي، وغيرها.

المرونة والتوسع: قدرة اللغة على التطور مع تغير متطلبات المشاريع وتحديثات التكنولوجيا.

4. الأمان والاستقرار

مستوى الأمان: بعض اللغات توفر بيئات أكثر أمانًا وتساعد في كتابة أكواد نظيفة ومستقرة.

التحديثات المستمرة: دعم مجتمع المطورين وتحديث اللغة بما يتماشى مع التطورات التقنية.

ما الذي يحدد شعبية لغة البرمجة؟

إذن، ما هي اللغة الأكثر شعبية؟ الإجابة على هذا السؤال ليست سهلة كما قد تظن. والمفتاح هو تحديد ما يحدد الشعبية.

هذا سؤال مفتوح لدرجة أن هناك مقالة على ويكيبيديا مخصصة لقياس شعبية لغة البرمجة. توضح المقالة عددًا من العوامل المحتملة لقياس الشعبية، بما في ذلك:

عدد المرات التي يتم فيها ذكر اسم اللغة في عمليات البحث على الويب، كما هو موضح بواسطة اتجاهات جوجل

عدد إعلانات الوظائف التي تذكر اللغة

عدد الكتب المباعة التي تعلم أو تصف اللغة

تقديرات عدد أسطر التعليمات البرمجية الموجودة المكتوبة باللغة، والتي قد تقلل من تقدير اللغات التي لا توجد غالبًا في عمليات البحث العامة

عدد المشاريع في تلك اللغة على SourceForge وFreecode وGitHub

عدد المنشورات في المنتديات ومجموعات الأخبار حول اللغة