TIOBE5月编程语言排名公布，到底花落谁家？

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1 |5 p1 W6 N8 E* z6 \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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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：

8 h4 L. _8 @/ K7 B
• 科学计算和数据统计
  7 s8 [2 v8 A& l& A6 M/ q4 F
• 教育教学
  2 Z2 j- Q& s$ g7 O2 e$ @1 [: E. m
• 用户界面开发
  
• 桌面软件开发
  
• 游戏开发
  
• Web网站开发
  " S3 a4 c0 p! w7 {) U6 p
• 后端开发
  6 h0 i9 `  n2 t# H7 }0 j5 K5 j
• 维护脚本编写
  ! }/ V, C1 m, V/ P6 m
• ……
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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。
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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。
/ y: p% j, m; i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；
" ^4 ?3 A0 o' w- c% \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。

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：
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：
- s- y- v) R( y5 {& b" u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：
8 {* g- p1 K+ j7 ?& a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：
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。

& m; w9 m8 e. V* @8 d  {( A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）
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《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）
第三章 Python工具：科学计算库Numpy
$ ~( k( G% t. ^, ?! h第四章 Python工具：数据分析处理库Pandas
5 C: J6 ?* t4 u2 Q8 e) `4 C第五章 Python工具：可视化库Matplotlib
第六章 算法：线性回归算法
第七章 算法：梯度下降原理
3 U$ B2 @# i3 b0 X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
: `* a* B- G  z4 a1 `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
: d5 T" ~, N  `3 J  E9 I. X9 p& O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
第十六章 算法：线性支持向量机
) U% E/ t7 B; e/ y第十七章 非线性支持向量机
, O: u2 T6 V* e8 }第十八章 支持向量调参实战
; U5 V' Q. `( g第十九章 计算机视觉挑战
* }! K& T2 K9 C! [& w0 W7 B第二十章 神经网络必备基础知识点
' a; y: B& l: S$ r; g% }2 [第二十一章 最优化与反向传播
( ]% K. T9 r# X6 K: c第二十二章 神经网络整体架构
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
第二十八章 机器学习业务流程
即可报名学习
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# I0 n3 w# ]1 p% ~. i进阶篇（共113学时）
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《Python机器学习实战——进阶课程》（¥398）
第一章：Seaborn可视化库（免费试学）
+ d, _0 A3 m9 }0 l) w第二章：降维算法-线性判别分析
* t* ?% ~7 P: A) }2 B第三章：Python实现线性判别分析
5 s. B* E9 t( m+ Q3 n7 |* H第四章：PCA主成分分析
* Y! t! A% g% n: C第五章：Python实现PCA主成分分析
3 ?" u4 ?5 `! q+ O0 ]第六章：EM算法
8 B) S4 D, S" M% _- X% x( L5 f第七章：GMM聚类实践
9 G# }7 G8 E5 e3 a" T第八章：Xboost算法
第九章：推荐系统
5 z) K3 |) w) _9 b5 ~( C第十章：推荐系统实践
+ [0 \2 E: u: x  e7 Y第十一章：贝叶斯算法
第十二章：Python文本数据分析
) u0 O+ F2 Y1 i1 R第十三章：KMEANS聚类
' x% E& q" [) j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
( y9 U% h9 G# n# z, ~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
" }: C. ^  X9 ~2 O& S& W第二十章：使用word2vec进行分类任务
1 T3 D3 Y' b  y% e% X' U# h/ ?第二十一章：Gensim中文词向量建模
9 h( W$ a0 @# [+ M% s7 f  J3 J/ R9 B+ j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
* Y) r. x( a: B第二十五章：探索性数据分析-农粮数据分析
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5 B$ k9 e2 i0 ]' [8 E* [拓展篇（共88学时）
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9 b7 U' z+ _6 e& v" l3 g《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
% s, M5 g5 G5 Z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
8 R; O# J1 l- t9 d/ M$ i- Z即可报名学习
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课程特色

8 K- v, {" J8 C1 R) `! I6 U; J* R

( _6 G0 L- k! d7 Z* E$ x
• 学习周期——两个月（学习建议：2小时/周）
  # k1 K0 t- i' `% C6 g0 C- y7 z
• 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
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适用群体
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• 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
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你将收获
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& f' G6 Y( m5 t5 M9 u

• 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。
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特别提醒
6 }! L- n0 N8 S8 R4 I& j7 G6 ]1 A基础篇

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进阶篇
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