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。
# {) v. T9 J5 s1 d
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：
, W& m& W: U' @) k2 y

• 科学计算和数据统计
  . D3 O! X2 W) v! i- L, S
• 教育教学
  
• 用户界面开发
  
• 桌面软件开发
  
• 游戏开发
  
• Web网站开发
  
• 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。

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。
+ a4 U9 x" T9 K0 H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。
9 V* m9 l! t8 d, |7 @4 R比如，就金融来说
4 O7 }! C0 u6 o4 O, G5 k

可以通过爬虫技术获取股票数据；
' f  X9 A1 @2 A1 u3 M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？
* \! f! w5 S; n( X

（一）搞定Python：
+ R7 x  U7 v$ V1 {2 k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：
$ _' E9 [, U1 n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。
( m) Z2 b/ }2 F, _/ Z$ l* G9 k（四）案例与实战：
* o9 I" S' U' h4 d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。
% S- d. J% G, o; F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。

  I4 x  g$ B  V$ R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
" Q7 Q% u# |. z基础篇（共131学时）
（课程大纲）
《Python机器学习实战课程》（¥398）
' X2 q" h2 h& h" W9 \第一章 AI时代人工智能入学指南（免费试学）
& A* X( s9 f- P" L: J第二章 Python快速入门（免费试学）
第三章 Python工具：科学计算库Numpy
- {- J( c+ u2 T, v! Z- J, m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
第六章 算法：线性回归算法
* C$ m& I/ Z; D4 b第七章 算法：梯度下降原理
5 e4 [  C! y9 B  d  F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
, J$ E, q; l9 {9 ?1 K/ A% s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
% o7 J( {7 E1 e" |$ C: d. S第十二章 算法：决策树
第十三章 决策树Sklearn实例
/ u1 s( T5 J7 F, W+ P$ {9 K( M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
5 ~6 O4 F- t; ~% a* ]4 p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
& P6 G, A/ x) [9 o8 P) O6 h第十八章 支持向量调参实战
1 y  P( b+ z* C0 g; m( V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
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
( ~0 }* F0 Q- F' {0 @第二十五章 Mnist手写字体识别
2 K% `1 s( l; \第二十六章 PCA降维操作与SVD矩阵分解
# `9 ^5 Q2 J! w4 p* l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
+ a% j( N$ Q6 T1 ?  g8 q即可报名学习
- V7 W6 i2 z3 x( f' \
进阶篇（共113学时）
6 c/ q+ |! [: Y  n. J（课程大纲）
4 p8 ^6 b. v0 k8 \# ]6 _《Python机器学习实战——进阶课程》（¥398）
  _( d- x# Q5 Z2 c第一章：Seaborn可视化库（免费试学）
6 X6 i# F0 i6 X  M4 t9 \第二章：降维算法-线性判别分析
" u5 t2 y5 T+ l; Y" X/ n0 s第三章：Python实现线性判别分析
6 S. v, o. H! d第四章：PCA主成分分析
! l- g" y$ \; W1 N8 u: @) o第五章：Python实现PCA主成分分析
, S% @9 G% u( \第六章：EM算法
( M  G3 N7 g! p0 y" x* l8 ]) \+ y第七章：GMM聚类实践
# S' Z- V8 Q- y第八章：Xboost算法
第九章：推荐系统
第十章：推荐系统实践
" U6 |8 b. e0 b4 e, {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
1 e* ~5 ^  i/ W$ p! Y( q7 N8 ]! C, l1 ^第十五章：聚类实践
第十六章：时间序列ARIMA模型
, |& h2 X: z  b9 e6 n- N- b* Y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
+ z) L) h' N% Q# t& {" V1 k. S6 M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
. _3 n4 \8 S2 c1 t1 T8 C$ p* I$ L第二十五章：探索性数据分析-农粮数据分析
即可报名学习

6 V8 b% |! b* O8 t; |! g- L拓展篇（共88学时）
（课程大纲）
《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
" ~  e6 d# {# l7 I2 K1 Q第四章：可视化库Matplotlib
9 u+ J0 i/ z3 J+ t第五章：Seaborn可视化库
即可报名学习

: z! ?5 o- p* w4 \" Y课程特色
3 I; d0 v4 I9 u! H) l
2 J- [0 k, i+ A: {% w

& s1 ]) l; i7 R2 j
• 学习周期——两个月（学习建议：2小时/周）
    S- t* M. G( |3 Z' \" d. L
• 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 @: W3 [' V* r4 L& W' b  q5 v! P
  
  

适用群体

• 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
  
  
  / |( y' n3 C7 I( z

你将收获
$ J. m  P- Q1 b
8 C5 v% g: m  w. X0 T: t

. X' f/ h8 }0 C0 ]
• 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。
  " J3 ~8 q" \$ f9 @- G; c

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。

7 h7 f4 X, W& R  s特别提醒
3 M. {% R) @. v' p基础篇
# {( p/ b* m0 F$ B' H$ X

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3 i% y2 }3 e' Z0 k: J6 v进阶篇

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拓展篇
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: e. D- q& t$ \! C注意事项
/ k4 F5 u6 `+ u0 U9 J; U9 H) j②课程有疑问或成功报名均请联系助教☟

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* A, s3 W5 J; Q- k& b来源：http://www.yidianzixun.com/article/0M67ZM9Z
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