TIOBE5月编程语言排名公布，到底花落谁家？

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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。

Python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。
$ i+ L9 {" G3 R1 S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：
% ]( G, |  k6 h& a$ ], `% v" O, {0 n1 \

, E% R$ i' t4 O% g# s- e. v) o- V
• 科学计算和数据统计
  
• 教育教学
  
• 用户界面开发
  
• 桌面软件开发
  
• 游戏开发
  
• Web网站开发
  % d/ W* b1 q, L1 P! m6 F
• 后端开发
  0 G& w7 h3 g1 c
• 维护脚本编写
  " n% P2 g$ L& v
• ……
  

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。

( l& ~, Y0 q1 A3 L0 g2 R/ a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。
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。
9 Z7 l6 b; h! s2 P! \比如，就金融来说
1 k( u$ Y7 V6 }0 H6 C3 j" }. 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；
- `$ |$ A- L! U. q  {1 \可以搭建回测系统；
* ^3 s8 n& E1 y2 O% C8 n  h, U! m) K- T可以开发交易平台。
- Z( U, t% G* p& }# G7 F

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：
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；
) z% I& H, I- F& A（三）熟悉Python库：
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。
* [1 G0 ~5 l0 g1 D（四）案例与实战：
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。

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。
3 D) z  j4 E6 V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。

0 n+ |' W! R; w  B# r, d相信，每天都能感受到能力的提升！
《Python机器学习》系列课程介绍
基础篇（共131学时）
1 K, Q. [% g5 z" j/ k; _（课程大纲）
7 x! r0 |% x' @( c; U# P. e' J《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）
! O  D0 m3 O8 I, k/ L7 c! \7 H, u第二章 Python快速入门（免费试学）
' h0 N# n! j7 w. B第三章 Python工具：科学计算库Numpy
- Y0 l) }/ o7 M6 D# F第四章 Python工具：数据分析处理库Pandas
第五章 Python工具：可视化库Matplotlib
第六章 算法：线性回归算法
8 o2 R, Q- B4 @3 r3 N3 u, P第七章 算法：梯度下降原理
- K5 ?( V9 h$ Z5 y+ v5 V' S第八章 算法：逻辑回归算法
+ ^+ Z% U4 }  a- Z& `% u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
* y+ ~2 d2 A7 g8 G4 c$ R- k4 B4 S: K第十一章 案例：信用卡欺诈检测
第十二章 算法：决策树
5 [- I/ w( J" j4 I) s: J# X; t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
第十五章 案例：Kaggle竞赛案例:泰坦尼克获救预测
! c/ A2 y* e2 n& L  ]9 i第十六章 算法：线性支持向量机
第十七章 非线性支持向量机
第十八章 支持向量调参实战
* m: x) @7 n" f6 p第十九章 计算机视觉挑战
第二十章 神经网络必备基础知识点
7 K8 g1 C1 N$ ~# N! O7 w0 ^第二十一章 最优化与反向传播
+ Z8 ]7 Z; i' R& q# f第二十二章 神经网络整体架构
第二十三章 案例实战CIFAR图像分类任务
第二十四章 Tensorflow框架
" ^5 e, B& p3 M& }$ G! z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
! q' c7 k& Y) x3 `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

进阶篇（共113学时）
" e- Y$ X/ r1 x( g6 Q3 `（课程大纲）
《Python机器学习实战——进阶课程》（¥398）
& @4 R3 m% c# f; k+ c第一章：Seaborn可视化库（免费试学）
4 A7 [( b0 r5 V) m* P3 C第二章：降维算法-线性判别分析
: G6 o' T1 z# C3 m' k2 ^第三章：Python实现线性判别分析
第四章：PCA主成分分析
+ S: H9 A" |0 h' i* ^7 Y第五章：Python实现PCA主成分分析
第六章：EM算法
' E, E- o' ^* l9 J0 e第七章：GMM聚类实践
第八章：Xboost算法
  |. h& w2 |. S& s6 N* l/ k第九章：推荐系统
: O/ `1 X: D1 C* k7 O" k, p第十章：推荐系统实践
% O5 O% R+ u) u) r+ e第十一章：贝叶斯算法
, R8 o4 H8 z* t+ h, c第十二章：Python文本数据分析
0 Q( e- y7 S5 [第十三章：KMEANS聚类
9 ^! K4 K+ N! j第十四章：DBSCAN聚类
; p7 G9 l9 K8 ~0 Y+ J9 G第十五章：聚类实践
) U. V- M4 e* f4 T第十六章：时间序列ARIMA模型
$ }0 J4 _. q, {0 l3 S8 R6 j第十七章： 时间序列预测任务
第十八章：语言模型
第十九章：自然语言处理word2vec
; v6 `5 [7 T& O5 S第二十章：使用word2vec进行分类任务
第二十一章：Gensim中文词向量建模
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
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
2 n  S: `* P# g, i' C即可报名学习

拓展篇（共88学时）
（课程大纲）
: J, X$ G# T6 [. [《Python数据科学必备四大主流库》（¥198）
第一章：Python基础（免费试学）
$ p. G" a, d% [: m0 b4 {" R1 |% ^第二章：科学计算库Numpy
第三章：数据分析处理库Pandas
9 \& Y# [. v& l3 Y" W/ U第四章：可视化库Matplotlib
第五章：Seaborn可视化库
8 l; ]# g) ?5 v  [即可报名学习

课程特色
8 e# b7 K3 ^% b" A' }' V

• 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
  
  3 U5 Z8 l: Y1 s
  

适用群体
/ x( m+ }2 t0 Q7 R

" m4 R# n$ y- X+ {- a
• 零基础学习者
  
• 机器学习、深度学习爱好者
  
• 科研工作者，特别是打算迈入人工智能领域的工作者
  ; f+ S7 [6 `; |; A
  * a; u# ?7 i) X$ O5 u  P
  1 q8 ~8 ~0 [. l0 [* |" A

你将收获

8 ]- U3 |; {. N6 W- ]
• 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。
  3 @) W/ s, s( I' |, e+ H
• 使用Python库完成建模与评估工作。
  ! t& p2 V1 l* x5 W. l# j" j/ V

授课老师
8 o( _2 u6 T! e3 p! K) E5 E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。

特别提醒
基础篇
. C  ]7 y* _+ J7 `9 e/ T4 ^+ \

8 [# ~' P/ E) X1 |2 Z
• 课程价格——¥398
  
• 课程优惠
  / |; l$ _, P' y0 Q% u) W( H9 I

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进阶篇
7 u) `8 b2 O5 e' M

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+ ~" i# W, r) k: `2 u7 u! O拓展篇

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注意事项
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