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。
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" u" i/ ^- |# n5 a4 {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。
- U+ N0 _8 [, b- i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：
; ~8 g4 l/ q; @' f! u

• 科学计算和数据统计
  / |" m' [& K; O$ e
• 教育教学
  ) N9 a# U" h/ Z: Z
• 用户界面开发
  
• 桌面软件开发
  3 a) Y, @1 u( W2 a: ?
• 游戏开发
  " \2 V6 ^- C7 T6 x" w1 k6 \
• Web网站开发
  8 m$ n: N  \! d
• 后端开发
  4 |$ I# i. B+ g
• 维护脚本编写
  1 E" X: G1 q8 F( 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。

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。
0 R+ W' I- \' 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；
" m* @0 R" a4 K  u# {可以搭建回测系统；
可以开发交易平台。
) {2 V5 g6 `+ 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？
  F3 R: S; k7 j1 K4 {4 j8 \

（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：
' {" X+ S; e" u; Y0 y. P$ p9 d$ D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。
. C* O9 N9 h7 N6 j（四）案例与实战：
2 {7 E+ K8 L& X( |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。
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）
（课程大纲）
1 \5 ^' |" ~; C5 ~《Python机器学习实战课程》（¥398）
. ^- ?5 i! r/ M8 i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）
) c$ r. A3 @8 A% r5 K, {2 \( |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
- ]3 T/ Q& P3 e) v' b2 i4 a' {. I第五章 Python工具：可视化库Matplotlib
第六章 算法：线性回归算法
) G4 Q/ g7 `& L/ I, l第七章 算法：梯度下降原理
  z& J- h* C8 d3 ]* s, d2 W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
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
5 W1 @5 Y' u1 O3 T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
第十五章 案例：Kaggle竞赛案例:泰坦尼克获救预测
' W9 F+ H$ @4 H& C/ A0 i5 s第十六章 算法：线性支持向量机
* ?( v1 T% l! G6 D; [3 D  H第十七章 非线性支持向量机
第十八章 支持向量调参实战
" y! ^2 R" `6 y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
. ~' Z4 l+ z" F' ^" r- I: G第二十二章 神经网络整体架构
8 r7 J& W& N0 ~; y, F8 u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
# G6 p6 n4 d# Z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
第二十八章 机器学习业务流程
即可报名学习

  P) S7 b5 ?2 v2 ]- o- @8 J进阶篇（共113学时）
（课程大纲）
% t' N% S' U! S& q9 F《Python机器学习实战——进阶课程》（¥398）
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
: Z% ^) r0 M4 w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
第七章：GMM聚类实践
第八章：Xboost算法
4 k& @3 |2 q" h# ^' z3 Z: ~- G0 ~8 {第九章：推荐系统
第十章：推荐系统实践
第十一章：贝叶斯算法
第十二章：Python文本数据分析
* A) T0 [" k/ B- Q) v5 `7 K8 \第十三章：KMEANS聚类
第十四章：DBSCAN聚类
  B" B. H3 X; c* Q第十五章：聚类实践
第十六章：时间序列ARIMA模型
! p8 k: f6 m' D  g第十七章： 时间序列预测任务
2 d3 J$ f2 e1 z# N& @" B第十八章：语言模型
9 y! O- r3 h1 [3 p" R. u第十九章：自然语言处理word2vec
* d/ ~. p( h% i$ d' P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
  w) x! W2 {8 l  e第二十二章：自然语言处理-递归神经网络
# V( ?6 q$ q  B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
& N! S' [0 a6 k, N* s即可报名学习

. Y' i' \: r8 M1 o8 X. G- C拓展篇（共88学时）
* w4 p0 u4 [; }$ I5 q3 M5 R# q（课程大纲）
《Python数据科学必备四大主流库》（¥198）
2 J7 ?, l5 u" @) X: a第一章：Python基础（免费试学）
第二章：科学计算库Numpy
" V2 g4 `6 i) ~( l7 ~第三章：数据分析处理库Pandas
% l6 v  d0 C2 ^' @6 t5 F第四章：可视化库Matplotlib
2 q& P. M: N" J. c) W: }6 |第五章：Seaborn可视化库
即可报名学习
4 n% f, T+ p+ Q' w0 ^$ f
课程特色

6 ]- T) c% {6 f* }7 i( S
• 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
  2 e: r# ^7 Z! [" o9 j# V+ O
  
  

适用群体
2 ~$ O+ x" B5 p1 L8 V

& ?6 ?6 D& c" U) K7 u" v! O$ }
• 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
  
  ! Z! o6 Y; T6 `2 _. i0 y
  

你将收获

( @% f$ Z2 |9 f2 b3 u" V4 {4 j# r

3 T4 t) H! Y& ^! y4 l
• 快速掌握Python库的使用方法并进行实战演示。
  5 Y1 v3 y* G. V& w% O- }
• 实例演示如何应用机器学习算法解决实际问题。
  % A) d; g! P* y
• 使用Python库完成建模与评估工作。
  

授课老师
7 i  e+ n- R. z' o: f: A, G$ ~* n/ @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。
2 }' a  Z& b6 z) H
4 e6 d. e2 Y% D5 c1 h特别提醒
基础篇
: J6 Z) n& }1 m: z& ]1 z: A

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拓展篇

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$ K: V" a7 s. l- O& V" y注意事项
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