TIOBE5月编程语言排名公布，到底花落谁家？

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0 r) |$ p+ m2 I- \! B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。
: u1 x* Z5 m! |- K
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：

! L9 C# K$ X1 [  u# I  s) F
• 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
  2 _3 G6 {# Q9 T8 ?) z
• 游戏开发
  
• Web网站开发
  3 @" `" Q% G' m0 N8 u$ P
• 后端开发
  ' v- C7 p8 O& m% z7 U" b
• 维护脚本编写
  # t, T3 X9 Y- c
• ……
  6 K/ m0 {( r* b+ T8 b

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
! H6 G/ [3 m- {  d: I0 }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。
& o. N% w4 a$ M- k2 u; a: c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
) A! Z/ M  ~- M3 F

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？

（一）搞定Python：
0 `% f- l7 t8 j4 v( i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；
- Q% ]1 S3 y5 b2 Z, E6 X（二）机器学习算法：
# Z, P" ^$ W" d2 S9 w4 S  H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；
4 G! E/ w8 J0 K7 G+ J（三）熟悉Python库：
8 `, q+ }' o, W% |; a+ i- S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。
8 u4 e( k, _/ S5 W, `（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。
, g% H, `1 H% k6 Q7 A. T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。
) K2 f! s) v  f5 B; P! T& A
- j  _4 d+ x1 {! 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
. t0 k) V. V- G% b) F基础篇（共131学时）
（课程大纲）
+ z  _9 n$ r* A+ J+ M) o; J; m《Python机器学习实战课程》（¥398）
5 D2 D) [# }8 n! _' L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
8 ^4 }9 L4 ^- N2 |6 U  Q$ z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
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
4 s  T. ^7 m# G8 W& ]: n) w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
& u8 [6 E% n4 J# [) U1 o( W+ [) w第十二章 算法：决策树
第十三章 决策树Sklearn实例
9 x% ?# R2 }/ J8 X' e  u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
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
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
8 D: N7 K5 A3 \, q$ ~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
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; t1 Q! o% l+ o$ u7 Z
  l  _! }, q7 F+ l进阶篇（共113学时）
! q' d5 Q  O( K; E4 z/ j（课程大纲）
《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
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
8 _4 `3 Y8 o" ]- D+ \# y第八章：Xboost算法
第九章：推荐系统
& N; D$ n3 ]; ?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
第十三章：KMEANS聚类
第十四章：DBSCAN聚类
第十五章：聚类实践
" ^! y) r5 e2 R! [7 Z$ i1 A4 \2 l第十六章：时间序列ARIMA模型
2 R" j& Y2 P' t* Q. R- A第十七章： 时间序列预测任务
' q$ a& K4 ~: P  M" G第十八章：语言模型
  z. ~2 [& H3 D3 n/ v3 U第十九章：自然语言处理word2vec
9 w& g5 g# e9 y. {) F4 ]+ `# `0 h第二十章：使用word2vec进行分类任务
( [/ H8 {$ {+ [- S8 W+ b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
8 V. Q: A+ r- ?; r+ Y+ o2 X5 ^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
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. s/ M" G/ W) h$ d- ?
拓展篇（共88学时）
) ^' f. q. r& c( I$ F5 f# a0 j（课程大纲）
. a- J; j# u+ v( j. P/ H《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
第四章：可视化库Matplotlib
7 a9 d8 g. V2 _* r1 S! d第五章：Seaborn可视化库
/ z* y9 J- Z* k& J) M即可报名学习
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5 M9 h. L/ l* N7 ]; z5 \课程特色
3 R7 G8 i0 y7 q5 j, q( t
$ x0 }7 P6 h1 J4 D8 |, R9 L

3 H. Y- ^+ B! I  V7 ?
• 学习周期——两个月（学习建议：2小时/周）
  7 x- o/ s% _! ~' W$ m$ W
• 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 n9 |( e2 N9 g: ?
  9 O. x( Z- h  t

适用群体
" \; j, f- j/ u  \

6 M6 g$ H2 l( G( y% s+ s2 T; D
• 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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  ; C0 W+ j  s- ]; ]# u1 J9 \& T
  

你将收获

: e  T/ D7 h" W2 I( g

% h# r4 @; k( W, g# ?! j
• 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。
  * ^0 E) v4 V$ H6 a$ n" S. [
• 使用Python库完成建模与评估工作。
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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。

, B: D' e$ u, T; i* \. \特别提醒
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注意事项
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