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。

0 m  [6 O/ s2 f" nPython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。
, A: B/ f2 z+ R% F* _7 G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：
! |2 o2 E* w8 c6 C. b# n( ]

• 科学计算和数据统计
  
• 教育教学
  
• 用户界面开发
  8 t' p% a6 u2 o0 S: o, O/ A, s
• 桌面软件开发
  
• 游戏开发
  % E& @; k3 q. n2 i# q. b  Q
• Web网站开发
  * ]$ p( U, @0 P( _4 `( }, s
• 后端开发
  
• 维护脚本编写
  
• ……
  

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。
) H1 n; c7 f( \2 ~/ D- ?6 T5 s
今天我们就来讲讲什么是机器学习
  [% w" `) a4 ^% g' t) r# A: z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。
; Y+ _& W' h3 Q4 f* A6 W8 z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
* @1 M7 @0 h* l* D# m! D- C1 s6 J

可以通过爬虫技术获取股票数据；
. S. y1 _5 m3 p6 G. u$ J4 @可以通过文字信息进行文本分析；
2 J; K5 t! w! q: x3 |4 B可以搭建回测系统；
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？
% |% P: \' m* x0 R9 \3 C

（一）搞定Python：
! M3 [5 F! Q; R. ?: _; e7 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；
（二）机器学习算法：
9 c! t! r) x4 y$ M, D: G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：
7 h7 e% w; D! z. ?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：
$ z4 S7 V7 {. B- ], H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。
( w- ?  |/ l) v9 N# R

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 M" G5 {5 Z7 M3 \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！
/ J, q, i; q  Q2 P  _5 M5 _《Python机器学习》系列课程介绍
- l5 P! w2 k0 {基础篇（共131学时）
* P7 B6 _! i, w! ]（课程大纲）
, X* o$ I* o4 Q《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）
. C# H' u4 E7 g9 P) R1 H( x第二章 Python快速入门（免费试学）
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
2 f% V" J$ u( q, ^4 m* ]1 t第五章 Python工具：可视化库Matplotlib
% F) Y/ a+ S0 a5 }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
  Q6 R3 v2 F3 t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
第十二章 算法：决策树
# ^  V0 g3 W+ n  C' T6 E3 o% z; s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
1 s0 X* n% {. @1 g& h第十五章 案例：Kaggle竞赛案例:泰坦尼克获救预测
* {9 D/ A3 A9 Y1 l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
第十九章 计算机视觉挑战
5 q- f/ Q$ l( C. N6 e第二十章 神经网络必备基础知识点
' ~+ z- m4 A7 k0 I9 \, j7 e第二十一章 最优化与反向传播
! M  Y1 g, m) _1 \  w" |第二十二章 神经网络整体架构
; J  |6 u  u# k8 {9 j+ d第二十三章 案例实战CIFAR图像分类任务
第二十四章 Tensorflow框架
* k. U* e8 G; P: o, {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
2 w* S' B) x" t1 t3 z第二十七章 聚类与集成算法
" J) m7 n! t4 [! [7 G第二十八章 机器学习业务流程
即可报名学习

3 i6 |# R( _* v# Z7 l+ C4 C进阶篇（共113学时）
（课程大纲）
* y( p' X' P' ^《Python机器学习实战——进阶课程》（¥398）
  ^3 S+ i; M& n, L- l2 [0 w& |3 t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
: g/ a& G6 N' c5 m" m第三章：Python实现线性判别分析
第四章：PCA主成分分析
1 h  L! J* U- ^2 _( ?8 V+ q+ r. n; R第五章：Python实现PCA主成分分析
2 b' ^* b$ X9 `& S* c第六章：EM算法
第七章：GMM聚类实践
$ u& k* `& ~: g* i第八章：Xboost算法
第九章：推荐系统
第十章：推荐系统实践
' N% O* I2 _- Y/ k' G第十一章：贝叶斯算法
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
8 b% a$ S; U1 {9 A# M9 b7 d/ p第十六章：时间序列ARIMA模型
第十七章： 时间序列预测任务
, V+ k, P# L$ m2 N7 }第十八章：语言模型
- H8 q* o0 x8 Z: `  v5 o' v0 m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
1 M; A' r4 a3 {* D8 ]( O8 Y3 H0 S! a第二十二章：自然语言处理-递归神经网络
2 U( s6 V6 A: ^" r9 R第二十三章：递归神经网络实战-情感分析
1 z' F1 `. w' u+ ^. F# r第二十四章：探索性数据分析-赛事数据集分析
7 z5 t- I  }* n& S$ P0 M8 m0 X第二十五章：探索性数据分析-农粮数据分析
) \$ K; A* j, C0 g4 O& i, T- U: j- K即可报名学习

- o7 Z7 S8 K' u) d' _4 v% n2 J拓展篇（共88学时）
（课程大纲）
0 t2 p6 s: d$ E《Python数据科学必备四大主流库》（¥198）
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
, A+ j$ D1 }1 j6 U1 R第四章：可视化库Matplotlib
第五章：Seaborn可视化库
' t0 x% n4 a* H即可报名学习
& \* F' N, q; z
$ N: f9 J8 J/ H; i( A2 e课程特色
+ Y+ i; |- X, y% j0 \( m

$ E/ n! l1 J/ f2 @" h  c2 y0 \
• 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
  # ^1 E, x1 C6 J" t
  
  

适用群体
% ~# J, G! B6 f( g5 H

• 零基础学习者
  - K1 ~' V* h3 L1 U
• 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
  
  
  ; {) ?% a, L8 x& f+ H/ D3 M

你将收获

+ B4 Q8 @. h5 w9 c; f& }
• 快速掌握Python库的使用方法并进行实战演示。
  5 [! C0 a# L# _  ?' H( y+ n
• 实例演示如何应用机器学习算法解决实际问题。
  / l/ ]- \* n- R' v4 ]
• 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。
0 a& x- @" |, }
+ }2 g0 g) l6 q- ~4 M) h7 {特别提醒
" j$ s. ]! D* ^" q/ u基础篇

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