TIOBE5月编程语言排名公布，到底花落谁家？

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+ I) s+ @) v' ^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：
( N% i/ u4 B; v) v+ E( L4 U  H& W

• 科学计算和数据统计
  , x' e6 R  j% U$ k1 `5 G
• 教育教学
  + Z! x7 Q5 N& s# J5 e6 Z
• 用户界面开发
  
• 桌面软件开发
  8 b$ t/ ?& S+ j
• 游戏开发
  
• Web网站开发
  
• 后端开发
  
• 维护脚本编写
    a& a% _6 v. w8 u" @: Q
• ……
  

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) U- W4 d8 i9 L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。
  ?7 f5 @" V% v% A" M8 b; }; m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；
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？
0 i4 X6 q9 h& H* J5 f; ]

（一）搞定Python：
4 B: P& S  u! `* V, K( [8 t. q; |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；
+ M' O+ N/ R5 `8 }$ O5 N/ P, f, q（二）机器学习算法：
3 G& n. o( o( J1 }+ P; R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。
（四）案例与实战：
+ e1 h+ d9 w6 u, I1 a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 C$ A, ^3 w6 G! 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。
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。
: `9 h8 M) C$ W  G# X+ a- j
) F+ T5 U3 }( ^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
8 `* o: C2 p" j7 j  `0 p) |基础篇（共131学时）
! K2 y% r2 ?% ^! I（课程大纲）
《Python机器学习实战课程》（¥398）
  O+ G1 Z; z7 O/ f5 u; v. b/ n8 s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
第四章 Python工具：数据分析处理库Pandas
0 v! f1 b" b0 a# `3 w4 m1 H第五章 Python工具：可视化库Matplotlib
第六章 算法：线性回归算法
% x0 l: j9 C( C第七章 算法：梯度下降原理
* _% x1 X  I2 X- E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
- }% Z* R: u: }8 {第十一章 案例：信用卡欺诈检测
第十二章 算法：决策树
$ u4 u/ \) A5 g" j4 k2 }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
& }7 r0 Z1 @1 L! A$ `$ |  B第十六章 算法：线性支持向量机
. E3 j" u& u. N/ |+ s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
第二十章 神经网络必备基础知识点
6 e+ x5 }% O! G& |, |第二十一章 最优化与反向传播
' k7 D' |/ K0 @2 }4 z- t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
  b5 [9 _2 U* _6 ?3 s1 p即可报名学习

; M# G; U" ~' c: ]( `4 V进阶篇（共113学时）
4 D- g0 B$ \- y8 d: |（课程大纲）
《Python机器学习实战——进阶课程》（¥398）
8 L! _( ]  H+ I/ W+ G5 n4 w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
# @  N8 ^& P" I& W/ Q第三章：Python实现线性判别分析
  B2 J( J( m" S) E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
, X* t" I2 \! Z  z7 N" H' q$ Y0 n第八章：Xboost算法
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
: L5 H* h$ }4 @5 x% c第十二章：Python文本数据分析
1 y# g) c) b) ]6 e) x$ J第十三章：KMEANS聚类
第十四章：DBSCAN聚类
1 K# ^! d; u% |: C第十五章：聚类实践
. q2 H9 g, k: e第十六章：时间序列ARIMA模型
第十七章： 时间序列预测任务
' B9 E7 ^) k8 m2 w" P: c; s% E& l第十八章：语言模型
第十九章：自然语言处理word2vec
& t- g9 T; q$ `3 N1 \: u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
) v0 B. a9 ?8 o0 H+ M第二十四章：探索性数据分析-赛事数据集分析
. I/ a6 @0 r/ n) i! R2 d+ p3 m第二十五章：探索性数据分析-农粮数据分析
即可报名学习
. {8 t- F! i) V& V* e7 W/ D0 \
拓展篇（共88学时）
（课程大纲）
《Python数据科学必备四大主流库》（¥198）
# s4 e# A8 F2 ~) z% H+ n0 c第一章：Python基础（免费试学）
9 M. S1 K8 H7 Z. G9 @第二章：科学计算库Numpy
第三章：数据分析处理库Pandas
& F9 e! g- T! O( p7 ~第四章：可视化库Matplotlib
第五章：Seaborn可视化库
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9 M- S5 b. i0 q0 b9 L; x* g4 V
: f% [. B! \1 L  G% L课程特色

3 p1 W4 t4 S  R  I* Z, J0 j
• 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
  
  9 M6 T  ?+ A" J
  

适用群体

• 零基础学习者
  
• 机器学习、深度学习爱好者
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• 科研工作者，特别是打算迈入人工智能领域的工作者
  . I% g# R7 ?5 @
  * |# a% i6 X3 N( ]+ g
  

你将收获
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8 z' y* V, x5 F
• 快速掌握Python库的使用方法并进行实战演示。
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• 实例演示如何应用机器学习算法解决实际问题。
  6 P/ M. x6 M- C. U8 q4 {
• 使用Python库完成建模与评估工作。
  

授课老师
' ^2 k! Q7 J  e2 |4 i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。

  e. B' p$ z" v& }  A. G5 H特别提醒
* y  F8 B* K  K2 Q: ~基础篇

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4 ]) U4 T& B% X9 ?7 c) X* [6 F进阶篇

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0 h, a) k% r# M+ p/ }1 o( v拓展篇
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