En el reporte de  quinta clasificación interactiva anual de IEEE Spectrum de los principales lenguajes de programación .

en este resumen indican que cualquiera que intente medir la popularidad de los lenguajes de programación debe confiar en las medidas indirectas de popularidad relativa.

En el caso de la IEEE ,  significo combinar métricas de múltiples fuentes para clasificar 47 lenguajes de programación.
Pero reconociendo que los diferentes programadores tienen diferentes necesidades y dominios de interés, la IEEE decidido evaluar cada una de las metricas  y  evaluar  en un solo ranking para gobernarlas a todas.

esta es la lista de Lenguajes:

En primer lugar, Python ahora aparece como un lenguaje incrustado.Anteriormente, la escritura para aplicaciones incrustadas se inclinaba mucho hacia los lenguajes compilados, para evitar la sobrecarga de la evaluación del código sobre la marcha en máquinas con capacidad de procesamiento y memoria limitadas.

Otra razón para la creciente popularidad de Python se puede ver en el pequeño declive de R. R llegó al No. 5 en 2016, cayó al No. 6 el año pasado, y ahora está en el séptimo lugar. R es un lenguaje especializado para manejar estadísticas y big data. Como el interés en grandes conjuntos de datos se ha vuelto cada vez más hacia sus aplicaciones en el aprendizaje automático, la existencia de bibliotecas de Python de alta calidad tanto para estadísticas como para aprendizaje automático puede hacer que Python sea un punto de partida más atractivo que el R.

Mirando el preajuste de tendencia, diseñado para ponderar las métricas para enfatizar los idiomas que están creciendo rápidamente, vemos que Go de Google ha subido del No. 7 al No. 5. Pero quizás el mayor motor es Scala, pasando del No. 15 al No 8. Scala se creó para ser una mejora con respecto a Java, por lo que tal vez la caída de Java en el ranking predeterminado deba algo a la tendencia al alza de Scala.

fuente.
https://spectrum.ieee.org/at-work/innovation/the-2018-top-programming-languages

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