TIOBE5月编程语言排名公布，到底花落谁家？

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" `7 X( \9 G' t+ s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。
- @: n# D2 T& [3 Y2 c/ h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) J& Q/ E' C+ I$ O0 w0 G5 Y  n7 U
• 科学计算和数据统计
  
• 教育教学
  ' ~$ t, P" L9 p) f
• 用户界面开发
  
• 桌面软件开发
  
• 游戏开发
  * D  d9 N! W& W8 A. B0 l+ N
• Web网站开发
  ' P" B0 F" u) m3 n; C
• 后端开发
  ( t% S% o: y: _
• 维护脚本编写
  + v; S7 U, l7 P# Y' U
• ……
  6 [+ ]# F, B2 q5 j, r" a

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。

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。
7 i# P0 C" b& K" C* C% g: D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

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；
: L, [( \9 g& g. q% X1 }可以开发交易平台。
5 s2 m) N- y+ z

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：
2 z! ]6 ?* H+ I' e( N2 X. V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；
  ^& l2 ^8 H. e( m( [* O, B（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：
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。
3 k! d8 w5 g% G4 D（四）案例与实战：
0 {! Y* u& J- `6 R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。
4 |4 D* R4 b* Z; e" W8 S& z9 S

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。
  Y/ o4 j- b% r# X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。
5 c4 i! @4 n4 u& [7 u' Q
相信，每天都能感受到能力的提升！
  n# N' ?* W5 f* M1 T《Python机器学习》系列课程介绍
+ [; g  ~+ j% M. ?5 I+ G& m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）
* a5 E  s! [( V6 r( G第三章 Python工具：科学计算库Numpy
8 \2 w, M4 ]- j6 X. o$ @第四章 Python工具：数据分析处理库Pandas
1 q+ o, l7 D' q1 \第五章 Python工具：可视化库Matplotlib
# M" z! @* i* |* o$ o. X第六章 算法：线性回归算法
第七章 算法：梯度下降原理
6 U8 D' t4 {9 y+ f$ `第八章 算法：逻辑回归算法
+ A" p  v3 n7 C  Q$ J) m7 K6 h2 n第九章 案例：Python实现逻辑回归与梯度下降
' V( h/ w' f) b第十章 案例：使用Python分析科比生涯数据
" E; g9 |9 K. l0 J第十一章 案例：信用卡欺诈检测
第十二章 算法：决策树
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
& M1 F2 f/ t2 c) U  U7 o第十五章 案例：Kaggle竞赛案例:泰坦尼克获救预测
& Q2 \5 M* m2 Z! L第十六章 算法：线性支持向量机
% _+ B+ K* T. Y, D, {0 \第十七章 非线性支持向量机
) `; T  J! h- a& i# V) Q" H1 M3 ^第十八章 支持向量调参实战
第十九章 计算机视觉挑战
: v6 H! j  G6 W" C4 v第二十章 神经网络必备基础知识点
' Z0 x7 a! @$ W, X: Y第二十一章 最优化与反向传播
9 h9 l3 S  f1 w1 _) `9 ?第二十二章 神经网络整体架构
- z/ q& H) E9 @; r* f* U: o, ?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
第二十七章 聚类与集成算法
5 v4 @! E# D% `) y$ k第二十八章 机器学习业务流程
即可报名学习
+ ^7 c' ~, W" R
4 g/ }  L% B* p8 ~- P进阶篇（共113学时）
（课程大纲）
《Python机器学习实战——进阶课程》（¥398）
4 {0 ?/ ]8 s4 p% z! W4 Q9 e0 X第一章：Seaborn可视化库（免费试学）
" u5 f# m( k& R3 K( c$ P7 a& @# Z2 O第二章：降维算法-线性判别分析
! o7 ~1 @% l1 e第三章：Python实现线性判别分析
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
/ p7 H) g. \4 g, I第七章：GMM聚类实践
第八章：Xboost算法
' ^( T+ e; J2 N; D" T7 J第九章：推荐系统
第十章：推荐系统实践
, W3 d0 T- K( G' z6 O% m第十一章：贝叶斯算法
9 x. x# T. [% V& F第十二章：Python文本数据分析
; l9 I; v8 m9 k第十三章：KMEANS聚类
第十四章：DBSCAN聚类
0 u! c" q8 N; b" j第十五章：聚类实践
0 ?1 a: \3 b, [4 d" C+ l0 E& z第十六章：时间序列ARIMA模型
, H/ z9 j, z" ?1 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
+ K0 |( |! F  F# i1 u0 f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
, z+ g% Q' d% C" ~% {& I7 X第二十五章：探索性数据分析-农粮数据分析
即可报名学习
9 T' K  b0 ^8 e; o7 s& K, D& ~
拓展篇（共88学时）
& T, P! L. [  e9 b* G9 q（课程大纲）
  l  p% @  @% d7 @# o  M《Python数据科学必备四大主流库》（¥198）
! h  Q! X/ c* Q2 U1 t" }第一章：Python基础（免费试学）
( g  _* q  V  c+ ^/ V! ^第二章：科学计算库Numpy
第三章：数据分析处理库Pandas
4 ^& ]6 T& P7 F8 t7 b5 u, e  B第四章：可视化库Matplotlib
! I( o3 ]7 r4 q第五章：Seaborn可视化库
; n' S( F1 r% c# y- {- a即可报名学习
4 m. w: G1 n9 w# [* h
课程特色

8 o8 D1 }0 }: W! N4 Z4 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
  5 H* }$ K* T- g% Z
  * D# g& ~1 W5 L% n# B7 @8 e
  

适用群体
, J# j1 x* S) E1 o

4 U$ y% S+ ?8 R7 e6 \6 M% }/ y/ c
• 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
  - }# D/ L# Q1 H; h
  6 @* B* w- A" o7 x) e
  

你将收获
8 B  F6 u* F. P4 Z$ f5 F

• 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。
  
• 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。
! z. O8 d) k8 M
4 ~6 n* s( _3 {) J3 v6 h) J特别提醒
基础篇

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) T# w; Y6 l' x9 ~6 S$ N, }- U拓展篇

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4 g7 _4 c/ q1 e0 N6 N7 {注意事项
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. J# L% {- q! D6 z9 E+ H来源：http://www.yidianzixun.com/article/0M67ZM9Z
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