TIOBE5月编程语言排名公布，到底花落谁家？

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5 }: C3 A/ m2 J2 j+ \7 i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。
! O3 o; E. c6 u( j+ @+ I
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。
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：
$ _6 |* j* W. Q% a8 t: m

- C# [1 E  u! r7 E' x
• 科学计算和数据统计
  , ^4 Q2 e$ x+ y
• 教育教学
  
• 用户界面开发
  9 R3 A4 x8 s( _" ^' x: r7 h
• 桌面软件开发
  
• 游戏开发
  
• Web网站开发
  
• 后端开发
  
• 维护脚本编写
  
• ……
  1 m* x( w* B$ }" G" C$ j1 p- n4 ^" |

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。

( y2 ^# \  x) A& h: U! A0 ]今天我们就来讲讲什么是机器学习
7 z8 b/ Z! I7 _. C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。
) @) P2 ?$ n( r4 p0 d- q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。
比如，就金融来说
2 j: }) h: g; i9 F$ _4 q  |$ m6 G, c; A8 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；
可以搭建回测系统；
可以开发交易平台。
" Y8 I; g+ s$ @. s+ `- x

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：
! u* l2 O# B+ ]2 ]. N9 `* X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；
) T# I( h3 N4 b, _（二）机器学习算法：
) a) i# v8 A+ _- F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；
: V8 a" w4 u- r/ y5 _5 d7 H（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。
（四）案例与实战：
$ P% C3 B: y9 e7 |) C+ I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。
7 e7 a; z* |+ e! u9 `, Z. c+ M

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。
5 Z2 x( n# ^+ Q/ l* w, H) w( 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。
) J5 F1 ?" k8 _/ j
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
  w- p+ U, [% X  N8 t" F基础篇（共131学时）
! W- d4 V! W- o（课程大纲）
《Python机器学习实战课程》（¥398）
+ _4 ]2 O8 J& a. `8 V6 M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）
& r' {) Y  A! f. |第三章 Python工具：科学计算库Numpy
8 ^/ f: w: D% N2 y第四章 Python工具：数据分析处理库Pandas
2 g; Q1 v& U: {* |' g第五章 Python工具：可视化库Matplotlib
8 L" i; a. Q; I) j, Y0 V* `第六章 算法：线性回归算法
第七章 算法：梯度下降原理
第八章 算法：逻辑回归算法
* L4 K- V' g2 t/ n. l7 r  E( o9 X第九章 案例：Python实现逻辑回归与梯度下降
- r; m5 w, ?7 b  h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
第十二章 算法：决策树
+ t6 a1 l: l. e8 q+ S/ I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
第十六章 算法：线性支持向量机
! }% Q% M. t) O/ A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
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
) _/ \2 h" H; i! M# O- I+ r第二十二章 神经网络整体架构
$ `' F# t4 c0 Y* H, W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
( I5 K/ m1 m1 k8 k7 T5 G. F第二十六章 PCA降维操作与SVD矩阵分解
( ]6 ^6 s3 H" F2 k( B; R  A第二十七章 聚类与集成算法
  g3 n9 _# L; d6 a8 C* C" y第二十八章 机器学习业务流程
% t. X, T. V# i2 ?即可报名学习

8 _" t4 Q2 O1 @1 h, K进阶篇（共113学时）
  D; B/ _6 t( k（课程大纲）
《Python机器学习实战——进阶课程》（¥398）
, d% J" R; O* V* n. T- o第一章：Seaborn可视化库（免费试学）
7 b  G* P# n$ j% A/ R; c第二章：降维算法-线性判别分析
第三章：Python实现线性判别分析
第四章：PCA主成分分析
7 K  U! x4 j2 W第五章：Python实现PCA主成分分析
第六章：EM算法
# k9 T7 @/ j4 D0 Y, M+ M第七章：GMM聚类实践
第八章：Xboost算法
' K0 ]) O6 J+ m第九章：推荐系统
( f, X2 A' m' L; Z" P2 l7 @第十章：推荐系统实践
第十一章：贝叶斯算法
; g6 b0 v& ^) w& {第十二章：Python文本数据分析
第十三章：KMEANS聚类
第十四章：DBSCAN聚类
第十五章：聚类实践
$ N1 a. L) j2 q4 B第十六章：时间序列ARIMA模型
2 S% O9 w  y4 }+ L, N$ f! w& B7 y第十七章： 时间序列预测任务
% `# @1 u! J( \. t第十八章：语言模型
第十九章：自然语言处理word2vec
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
8 K) F4 s: a. @, u, ]第二十二章：自然语言处理-递归神经网络
* S( q& t  R. E. |4 e; C" ~, e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
2 V/ A" U5 @, |1 J; z/ `4 K第二十五章：探索性数据分析-农粮数据分析
5 N2 K2 }' l! O即可报名学习

拓展篇（共88学时）
（课程大纲）
《Python数据科学必备四大主流库》（¥198）
" }# P& E" E0 E% F第一章：Python基础（免费试学）
( A  L; E- Z; E: P# x0 ^* |1 O第二章：科学计算库Numpy
' F* q) b. A: ^* r0 n8 J第三章：数据分析处理库Pandas
第四章：可视化库Matplotlib
第五章：Seaborn可视化库
即可报名学习
/ ?0 c: e0 c4 K3 p, g1 ]
课程特色
$ |1 [7 {7 ^* I. S! j, u# D

# \4 K* B' [2 o6 K1 ?
• 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
  
  
  

适用群体

/ k- n- G- {# k! [6 D
• 零基础学习者
  
• 机器学习、深度学习爱好者
  ! x! [- j4 v/ m& G( Y/ `5 g
• 科研工作者，特别是打算迈入人工智能领域的工作者
  
  * |7 R% l4 W* Y$ O! M
  

你将收获

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• 快速掌握Python库的使用方法并进行实战演示。
  6 |# P/ y& u3 [& D4 V' z. U
• 实例演示如何应用机器学习算法解决实际问题。
  
• 使用Python库完成建模与评估工作。
  

授课老师
8 l, B5 f1 [% x* Z$ c/ s7 t8 x! S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。
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% C/ I; Y0 \; c$ Z* e7 t; ?特别提醒
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9 L: d/ H& D( ?1 n

• 课程价格——¥398
  7 ?$ |- W  L7 {, f
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7 G( s! f! F( K8 g限量发放50元优惠券，公众号后台对话框回复“机器学习”即可领取
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/ O- ]4 `5 ]* }) L: r- |进阶篇

- u& P7 b5 _5 B4 R) f9 x
• 课程价格——¥398
  
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  % X* ]; l4 N9 Z. i% i4 \

①新学员
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拓展篇
9 ^+ t4 R% B; C" l; o9 ], b

- m2 d0 U7 }8 A5 M3 r
• 课程价格——¥198
  
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  ! |2 o2 T- u  B+ u; P0 H

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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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