TIOBE5月编程语言排名公布，到底花落谁家？

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' l; q. j% |3 I$ D  t1 u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。
2 B& k, J6 i4 N: B- m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：
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' \# S# z* H1 N- h7 p2 i  J; Z6 a2 P
• 科学计算和数据统计
  
• 教育教学
  
• 用户界面开发
  
• 桌面软件开发
  
• 游戏开发
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• Web网站开发
  
• 后端开发
  
• 维护脚本编写
  - y% y% S) Y2 `
• ……
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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。

7 [( H' T' @5 [3 x# K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。
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；
0 y. F. a: n6 g* r可以通过文字信息进行文本分析；
% \9 ~8 h3 T+ Z& s+ K" O( D6 i- Z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 L6 {, S: _# i$ o2 S1 F  W

（一）搞定Python：
  U, `: u/ w5 y  `/ p  @$ 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；
' m  D; z$ H; I（二）机器学习算法：
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：
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。
* X$ W2 ^6 L* d4 K2 C

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。
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$ X# e( I9 g, ]4 b" w( U4 N相信，每天都能感受到能力的提升！
" x/ b* E" H" o# b《Python机器学习》系列课程介绍
基础篇（共131学时）
; W' {8 Y4 [" _/ ]% J* N: U（课程大纲）
《Python机器学习实战课程》（¥398）
) K* h3 o6 W* M/ T第一章 AI时代人工智能入学指南（免费试学）
' S( ]5 @2 x- E7 ]# x: 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
6 O+ j) M; T2 ], t" a$ K  W7 \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
5 @( T' n. A& F( V8 b第七章 算法：梯度下降原理
8 [. l+ f; J2 W: j6 d6 n& J1 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
* R& b# Y1 Z. ~6 X& c2 N第十一章 案例：信用卡欺诈检测
3 E' Z" o3 `, E2 O$ R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
9 k9 P9 E4 {9 d第十五章 案例：Kaggle竞赛案例:泰坦尼克获救预测
( c3 T3 s5 @2 K  P: O' i第十六章 算法：线性支持向量机
% ?+ }9 ~5 N& h. ?) p+ D+ z第十七章 非线性支持向量机
& M, y+ ~* \5 t3 s/ ?" w& d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
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
: S6 g# J5 v9 B' l' b1 M4 x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
: E+ R% e9 O) I% o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
; s6 W; R+ |. n4 q9 u% [即可报名学习

进阶篇（共113学时）
（课程大纲）
! N; k) Q' Q& q2 `《Python机器学习实战——进阶课程》（¥398）
第一章：Seaborn可视化库（免费试学）
2 e" T- {0 a8 [第二章：降维算法-线性判别分析
; d1 R2 \: G# x  k/ `# S第三章：Python实现线性判别分析
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
' B2 m' s5 d! Z第八章：Xboost算法
第九章：推荐系统
2 U$ k1 ?4 v1 i' o' H+ [3 H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
' h3 l# Z% R6 {' i3 a$ e第十三章：KMEANS聚类
第十四章：DBSCAN聚类
第十五章：聚类实践
( C/ l0 |" [8 z$ x7 n! w: f; r第十六章：时间序列ARIMA模型
, r' v7 M, ~' I; v, {第十七章： 时间序列预测任务
1 S  Z' g5 ?' ?6 A' V3 w第十八章：语言模型
; a+ |/ ^/ G. r) h2 ^0 O1 W) n第十九章：自然语言处理word2vec
8 n1 k- h$ [  w第二十章：使用word2vec进行分类任务
0 L2 Y) R$ s8 t, c: e第二十一章：Gensim中文词向量建模
% `1 p3 Y0 B7 v, O% ], O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
6 \) g1 u/ l3 U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
即可报名学习
5 s3 b9 w- n9 k& i8 |! z& i
拓展篇（共88学时）
（课程大纲）
. b; Y0 i7 n! G" Y3 |《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
/ h& N& U, z- e6 d  W. \: t* K0 A/ F第三章：数据分析处理库Pandas
/ p, h# s. u. k6 N- b+ R2 t第四章：可视化库Matplotlib
' E; s$ @$ v8 H% K第五章：Seaborn可视化库
即可报名学习
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" L- _) B9 m9 W  x课程特色

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• 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
  
  
  

适用群体

• 零基础学习者
  ( ^) d9 @; w, u1 U. R
• 机器学习、深度学习爱好者
  5 |) ]8 t8 p; o- Z
• 科研工作者，特别是打算迈入人工智能领域的工作者
  5 p/ f* W* d3 |( q1 _' u
  
  

你将收获
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  w$ F. U: `& h0 T. f6 j) X

• 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。
  , J+ S( B; k7 M
• 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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* `" V- y6 g0 r6 y4 E特别提醒
基础篇

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• 课程价格——¥398
  
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①新学员
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5 ?( J/ S$ T; j/ Y+ f进阶篇

• 课程价格——¥398
  
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①新学员
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拓展篇
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- M, j4 e8 n2 w  T3 W6 o注意事项
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