TIOBE5月编程语言排名公布，到底花落谁家？

floatagfly

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。
+ M  Y4 G% G; F3 @3 d% B$ e+ O
9 S$ ?8 [2 ^/ H! ?2 G% N4 z9 sPython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：
, b9 |2 K5 [- F. j3 y

• 科学计算和数据统计
  
• 教育教学
  
• 用户界面开发
  9 a0 P& t5 d; m+ v$ c9 y8 h: ^, n
• 桌面软件开发
  : m1 S. i# q# p3 j0 I' H
• 游戏开发
  
• Web网站开发
  7 p; h. ?; C1 [5 j  _& w) E+ c
• 后端开发
  
• 维护脚本编写
  , j8 G5 ?1 s: s+ S4 K
• ……
  2 p% W% y: s' W  n4 h' k7 z

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。
9 U- G! t& v+ F2 D
今天我们就来讲讲什么是机器学习
/ j( @5 R" o- u1 }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。
+ l# X, E* V; v- Z" \# n3 H  d$ ]. b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。
1 f! _# g; [0 \2 m6 K比如，就金融来说
6 D0 X- ?1 B3 y7 L. h" `, e

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；
: @0 z6 S2 {) Q2 o: B2 S- g" }可以搭建回测系统；
8 U* B* i: N' z/ ^* X! I可以开发交易平台。

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？
6 A! W( x& P; _& r' U" F+ B  o

（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；
（三）熟悉Python库：
3 R# j# T9 G; P; B" C% m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：
  H9 o. U7 b. J4 I$ ^' e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。
' b7 ^9 t4 s6 e2 G

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。
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！
《Python机器学习》系列课程介绍
基础篇（共131学时）
- v" j; a8 \5 M1 l4 t- T- S9 U（课程大纲）
  J0 B! Q) V' p《Python机器学习实战课程》（¥398）
) g' \9 ]" x0 u! h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）
第三章 Python工具：科学计算库Numpy
) O1 A0 u2 q+ N$ K9 z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
4 c3 }# e; o/ x/ Y5 ]第六章 算法：线性回归算法
/ e2 f3 l9 L0 D7 B. V第七章 算法：梯度下降原理
. k( A  R, O0 u) l第八章 算法：逻辑回归算法
第九章 案例：Python实现逻辑回归与梯度下降
% F! y" g0 m. `( V8 F8 f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
' R7 s8 I, X( K$ _) p第十二章 算法：决策树
* n6 Y; h4 M5 J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
2 ]! u+ S, j( r: J  o  d第十七章 非线性支持向量机
: L0 J$ _; Y4 Q2 A第十八章 支持向量调参实战
% g+ O0 [+ i( L) H* l第十九章 计算机视觉挑战
9 ?8 i7 x* t4 T$ o3 p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
第二十二章 神经网络整体架构
* d  R/ s0 ^& i" J" T9 \' d3 d第二十三章 案例实战CIFAR图像分类任务
5 t/ v) J4 g& B, Q第二十四章 Tensorflow框架
% k+ @# ?6 O1 U! `. u第二十五章 Mnist手写字体识别
. t3 @5 o% |. y4 i0 C$ n0 i第二十六章 PCA降维操作与SVD矩阵分解
第二十七章 聚类与集成算法
! D/ b8 A& g- U9 [' k0 K' U第二十八章 机器学习业务流程
即可报名学习
2 k( \+ l1 d. T! U  B
进阶篇（共113学时）
（课程大纲）
( D; d; @7 `2 \. G' y4 j8 P《Python机器学习实战——进阶课程》（¥398）
$ e. b% K6 B5 D. a1 m+ E9 q第一章：Seaborn可视化库（免费试学）
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
3 O/ ?- `) P) r第四章：PCA主成分分析
第五章：Python实现PCA主成分分析
) c- }4 j) N+ U' X第六章：EM算法
第七章：GMM聚类实践
8 f. L9 B8 f. Q$ ^/ R. O第八章：Xboost算法
第九章：推荐系统
第十章：推荐系统实践
) a* ]# ]6 t; E: q+ n; }8 D3 ]第十一章：贝叶斯算法
: |) z0 `2 t/ V& T' J# j) F; }第十二章：Python文本数据分析
第十三章：KMEANS聚类
0 l# c% x) }+ u3 ^第十四章：DBSCAN聚类
第十五章：聚类实践
第十六章：时间序列ARIMA模型
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
第二十章：使用word2vec进行分类任务
$ X" X! x- N- Z/ R# M; X第二十一章：Gensim中文词向量建模
! r. M! y8 N! G7 L; f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
2 |+ |/ f) ~0 ^# G" X; t第二十五章：探索性数据分析-农粮数据分析
即可报名学习
( p2 a- v$ H0 {9 P
拓展篇（共88学时）
（课程大纲）
《Python数据科学必备四大主流库》（¥198）
9 N% p5 ^2 ]/ G# w8 Q+ ~' y第一章：Python基础（免费试学）
第二章：科学计算库Numpy
! r. g; [0 J! }* J& q9 y# v) U第三章：数据分析处理库Pandas
$ j/ N  c' x, M/ }9 S$ g# {+ R第四章：可视化库Matplotlib
第五章：Seaborn可视化库
% |- u, W* h; d/ g9 M即可报名学习
" @- S5 }- g  Z9 Z$ A; G
' `3 p" h5 ]$ ^$ `. [课程特色

, t6 P: e, B( R( d

• 学习周期——两个月（学习建议：2小时/周）
  # N& A- B! n3 \( b
• 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- E- p- m1 _, v$ H& U8 B
  & y& ]5 b$ [; B
  

适用群体

• 零基础学习者
  0 c3 `* D, l3 s; H. j; {0 f% A4 n" E: s
• 机器学习、深度学习爱好者
  + `: U1 {) P' a' f) r
• 科研工作者，特别是打算迈入人工智能领域的工作者
  1 I' o; b+ L6 z3 M" k
  ( C+ ]) q* _5 C9 n
  

你将收获

% r5 i- I" [2 i! h) G6 k5 O- i
• 快速掌握Python库的使用方法并进行实战演示。
  9 D; D" \. }! I
• 实例演示如何应用机器学习算法解决实际问题。
  . T7 L' @9 m" I# W7 _$ h
• 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。

特别提醒
基础篇

; G7 V% j+ s2 n
• 课程价格——¥398
  
• 课程优惠
  

①新学员
; v# \" ?' {% b" p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
评价已报名的课程，并截图发给助教，即可领取55元优惠券
进阶篇

- h6 Q0 Z' ^9 M5 ~
• 课程价格——¥398
  * ^) ^: [- y0 x8 t
• 课程优惠
  . N, B- `0 x" R& G. b, @5 i( B

①新学员
/ K/ B8 }* ?7 f8 Q' j2 z  x( d6 L限量发放50元优惠券，公众号后台对话框回复“实战进阶”即可领取
拓展篇
- U$ `& u  V/ [

; g2 n, M; ~4 S: A! P) W
• 课程价格——¥198
  
• 课程优惠
  

本课程暂无优惠
- W7 ^+ B. p" k) O: B1 n% X! H
注意事项
8 M! z6 z" M0 z1 K8 k②课程有疑问或成功报名均请联系助教☟

来吧，点击下方“
来源：http://www.yidianzixun.com/article/0M67ZM9Z
免责声明：如果侵犯了您的权益，请联系站长，我们会及时删除侵权内容，谢谢合作！