TIOBE5月编程语言排名公布，到底花落谁家？

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: j2 f+ ?( n1 j; l/ O近日，TIOBE公布了2019年5月编程语言排行榜，头部编程语言整体排名变化不大，前十名为Java、C、C++、Python、Visual Basic .NET、C#、JavaScript、SQL、PHP和汇编语言。

" Y$ h' Y! F# g( [0 `/ o% d! DPython以明显增长优势占据头部排名，从增长上看Python无疑成为最大赢家，造成这一现象最可能的原因是统计编程正从大学发展到工业，而Python更容易被业界接受。此外，从上图我们可以看出Python和C++的得分相差无几，因此无论从哪个角度看，Python都是最受瞩目的编程语言之一。
$ _3 F: L$ r* g; B3 f0 r作为大数据和人工智能时代的必备语言，Python 优点颇多，它语言简洁、开发效率高、可移植性强，也正是由于 Python 的可扩展和可移植性，它几乎可以用于任何场合任何领域，例如：
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• 科学计算和数据统计
  ' d/ p! x# m6 l& e+ r2 f; T8 `
• 教育教学
  
• 用户界面开发
  . |2 h  T7 Q3 a7 t! P0 j
• 桌面软件开发
  4 U9 c( w# H1 z5 K' @
• 游戏开发
  
• Web网站开发
  3 g1 e6 c- h7 i2 p. x
• 后端开发
  
• 维护脚本编写
  & O4 \+ u$ ^3 V# M
• ……
  

经过多年的生态建设，Python 有了大量的函数库，尤其在数据分析和科学计算领域。作为人工智能时代最流行的语言，目前 Python 最能大展身手的主要有四大方向：网络应用后端开发、数据处理和爬虫、人工智能机器学习、以及科学计算。
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今天我们就来讲讲什么是机器学习
作为人工智能的核心，机器学习是一门多领域的交叉学科，专门研究计算机模拟或实现人类学习行为的方法，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。
* C' K2 p9 o. A: W$ H2 K简单来说，机器学习就是优化数学方程式的过程。但在实际生活中，机器学习已经在金融、科研等领域蓬勃发展。
3 E4 I  W2 Y3 u* G3 W6 @" q比如，就金融来说
* `; k9 E2 A0 I& s& b* [3 m* u

可以通过爬虫技术获取股票数据；
可以通过文字信息进行文本分析；
3 _5 u) y6 n: d- H- M可以搭建回测系统；
可以开发交易平台。
4 |! i- k4 m! Z" S/ j& v2 F9 _: l/ A

既然机器学习如此火爆，那如何追赶这股技术潮流呢？最佳的学习路线又是怎样的呢？

（一）搞定Python：
千万不要一直在钻研Python。语言只是工具，边练边学、边学边用，快速掌握基本语法才是正道；
（二）机器学习算法：
& |% F/ c  V0 c5 g$ g$ b机器学习有很多经典的算法，从简单的算法开始，用Python实现并从流程的角度熟悉原理；
3 a+ g' x9 i3 S( B（三）熟悉Python库：
  U) ^7 p8 J  [4 ], K如果想精通Python库，难度还是蛮大的，不妨先熟悉，等实际运用的时候再查一遍。
7 y0 e9 ~" S8 t* B2 W  s（四）案例与实战：
+ c/ C# y& u% K6 _1 ~用真实数据来玩算法是学习的最好方式。先搞定算法的原理，再把数据应用进去，然后就是一步一步debug完成整个项目。
/ s6 [: G8 H+ h; F1 W, {

虽然学习步骤看似很简单，但是实际操作还是存在一定难度的。因此，超级数学建模携手唐老师以Python为基础，为大家精心准备《Python机器学习实战》课程。
; j; V4 F3 P8 ?& a) ]: L唐老师将系统讲解Python的基础知识、常用算法以及常用的Python库，并借助真实案例带领大家进行项目实战，全程还会附送完整的代码进行课程教学与实战演练。

相信，每天都能感受到能力的提升！
' Q1 y) D# K4 z) i( S3 P. ?& k《Python机器学习》系列课程介绍
基础篇（共131学时）
（课程大纲）
《Python机器学习实战课程》（¥398）
第一章 AI时代人工智能入学指南（免费试学）
第二章 Python快速入门（免费试学）
3 z7 l/ f2 M, _9 Z# V第三章 Python工具：科学计算库Numpy
第四章 Python工具：数据分析处理库Pandas
/ B3 c- S* T/ z. V4 j. d* J) Z( o第五章 Python工具：可视化库Matplotlib
3 @/ d4 u% A% B* T+ S* G第六章 算法：线性回归算法
% i" ?5 F7 p: Y7 Y+ Y' w8 L, R第七章 算法：梯度下降原理
第八章 算法：逻辑回归算法
3 P, X/ e* [/ S7 Q( K+ Z$ B; S第九章 案例：Python实现逻辑回归与梯度下降
第十章 案例：使用Python分析科比生涯数据
第十一章 案例：信用卡欺诈检测
3 P% r/ r1 M# O! J8 C# y第十二章 算法：决策树
5 @8 l, _# k7 M5 E+ r第十三章 决策树Sklearn实例
第十四章 算法：随机森林与集成算法
# V  q* ^% z* g" Y第十五章 案例：Kaggle竞赛案例:泰坦尼克获救预测
第十六章 算法：线性支持向量机
8 M2 k$ m$ P+ C. Z# p3 X3 w% d第十七章 非线性支持向量机
第十八章 支持向量调参实战
第十九章 计算机视觉挑战
$ s! S+ N7 }/ l第二十章 神经网络必备基础知识点
第二十一章 最优化与反向传播
& I9 S5 Y5 }7 r- b7 G第二十二章 神经网络整体架构
0 E! a) X) @' r/ Q$ D* V第二十三章 案例实战CIFAR图像分类任务
第二十四章 Tensorflow框架
第二十五章 Mnist手写字体识别
第二十六章 PCA降维操作与SVD矩阵分解
! j3 N0 S0 M5 W, y- \2 e. w, c第二十七章 聚类与集成算法
第二十八章 机器学习业务流程
即可报名学习
& E$ c3 K; p2 y, `* `" i$ N
进阶篇（共113学时）
（课程大纲）
《Python机器学习实战——进阶课程》（¥398）
第一章：Seaborn可视化库（免费试学）
& R* w2 F4 N3 a: b第二章：降维算法-线性判别分析
4 h  T' l, f2 D7 M! A1 C4 k第三章：Python实现线性判别分析
/ U* K, b8 I: d" G第四章：PCA主成分分析
第五章：Python实现PCA主成分分析
第六章：EM算法
第七章：GMM聚类实践
第八章：Xboost算法
" G) ~  M6 p1 g1 K8 V! g+ _第九章：推荐系统
第十章：推荐系统实践
4 Z" U1 E- a$ C* Y- q第十一章：贝叶斯算法
# \7 m0 K% D& n0 h3 _$ ^第十二章：Python文本数据分析
. M- A  q* @* A# t. @4 ]- K) }第十三章：KMEANS聚类
第十四章：DBSCAN聚类
( b% w7 V/ U) ~& W8 E第十五章：聚类实践
第十六章：时间序列ARIMA模型
  U; p* Q: I1 k第十七章： 时间序列预测任务
3 G0 q1 ~4 I; n2 y第十八章：语言模型
- q5 j4 T: m( j- B第十九章：自然语言处理word2vec
0 y# Z8 Y1 q$ D& m第二十章：使用word2vec进行分类任务
8 h5 F9 ?% T+ S/ |  F0 i9 G第二十一章：Gensim中文词向量建模
2 q% y% w" b# X& v, F; Z8 s第二十二章：自然语言处理-递归神经网络
第二十三章：递归神经网络实战-情感分析
  N' a4 Z. L( |: k' P第二十四章：探索性数据分析-赛事数据集分析
第二十五章：探索性数据分析-农粮数据分析
即可报名学习
) h$ \% s5 d' a+ y) \$ K
拓展篇（共88学时）
（课程大纲）
《Python数据科学必备四大主流库》（¥198）
! r1 n- e1 _4 G( q8 F第一章：Python基础（免费试学）
第二章：科学计算库Numpy
第三章：数据分析处理库Pandas
" W) Z7 ^8 w: D1 z8 F第四章：可视化库Matplotlib
1 F; v# `5 D7 a# a% o! y: ]第五章：Seaborn可视化库
即可报名学习

课程特色
9 ^) T7 K' R) g+ M
7 g2 A8 t" f3 i  `; |. M; o$ L

• 学习周期——两个月（学习建议：2小时/周）
  
• 课程收益——快速掌握机器学习的基础知识；掌握机器学习的四大主流库；独立完成项目实战
  
  
  ; k) F  S4 I  o% z0 J7 x1 `

适用群体

• 零基础学习者
  
• 机器学习、深度学习爱好者
  2 c9 ?4 o1 Z6 |- e2 P  W7 B
• 科研工作者，特别是打算迈入人工智能领域的工作者
  
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你将收获

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' N' w- Z& V$ x( N; k7 Q+ M
• 快速掌握Python库的使用方法并进行实战演示。
  
• 实例演示如何应用机器学习算法解决实际问题。
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• 使用Python库完成建模与评估工作。
  

授课老师
作为主讲人，唐老师将多年的机器学习经验和Python使用技巧分享给大家。因此课程传授的不仅是知识，还有思维和方法。

" A. B/ H/ P! l# Q特别提醒
# W% H4 ?2 X2 D+ W, {基础篇
: Y  ~5 R& `' v

; k+ r" ]+ A& W1 P
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+ x; E  ]7 |! M8 W) E进阶篇
# g& r% m) s3 p* u0 ^% o! h6 {

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) m1 l% _# O; Y8 @( f% b' w拓展篇
2 ]6 \8 n/ k3 Q$ I# i9 e

/ K/ G6 @1 d( L
• 课程价格——¥198
  
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注意事项
②课程有疑问或成功报名均请联系助教☟
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