TIOBE5月编程语言排名公布，到底花落谁家？

floatagfly

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。
0 @" S& c. b4 n+ s0 X
: Z5 y' Q: q6 Z% @8 BPython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! T6 g1 p7 x( \/ d3 o# Z

4 `* N1 g1 x& W6 A
• 科学计算和数据统计
  # U/ ?2 z% r6 m! m
• 教育教学
  4 X9 F$ {; V; F; O
• 用户界面开发
  * I( g8 E1 H* e. }% B
• 桌面软件开发
  + X3 L! l5 d  z
• 游戏开发
  
• Web网站开发
  2 o0 x# j" f6 ~
• 后端开发
  
• 维护脚本编写
  
• ……
  ) p5 G! d' ^7 F  a7 {! z) N

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。
  p- ?  Z0 t6 _6 [3 p2 Y
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。
0 \& i2 {/ E3 Q" P. R) N比如，就金融来说
0 ?4 [& w& s- d6 G/ N2 F& h" Y

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；
5 U$ Z$ K. o5 o" h$ B0 l可以搭建回测系统；
) n8 t. _0 ~5 H9 H' u& r可以开发交易平台。
; u) R; O8 Y2 I& [- T6 n, x& k

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：
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；
2 z$ S5 l5 L; J" v2 u' F0 I# Z（三）熟悉Python库：
& v* r; ?" P( i7 o8 _5 S8 h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。
& _+ F* g, ]' k$ v（四）案例与实战：
# u- j0 M2 }" m' M; l7 L; Z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。
' \: z8 S; }8 a2 ]+ j  q3 p2 l
4 M; x" T& k# S2 O& K相信，每天都能感受到能力的提升！
7 ~# J) a4 h) u/ Y9 u6 W8 v0 y《Python机器学习》系列课程介绍
7 S, R1 x/ ?! H3 E' B* ~基础篇（共131学时）
（课程大纲）
$ b9 N0 P2 ?4 B- Y8 I9 o; e《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
) i5 e6 e  Q* v; f" C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
第七章 算法：梯度下降原理
第八章 算法：逻辑回归算法
  L' e% j/ }) n# M( u. E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
第十一章 案例：信用卡欺诈检测
第十二章 算法：决策树
3 K, j& R$ W% ~& I5 y5 j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
0 p9 d8 p7 Q, X9 n第十五章 案例：Kaggle竞赛案例:泰坦尼克获救预测
) V0 c$ x& J! K$ a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
. E4 m& Y) m4 y' }  H' X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
% e3 w$ Q1 D0 S$ {( a7 P  S第二十四章 Tensorflow框架
+ l( U% G6 `4 \" S4 f) o9 y0 }% U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
/ d' _3 K" x: g! A8 u# H即可报名学习

进阶篇（共113学时）
（课程大纲）
- n1 m! ?  x5 `, S1 F0 S《Python机器学习实战——进阶课程》（¥398）
) J! g9 Q1 d! @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
4 d6 I4 Z- v- I/ E% L第六章：EM算法
' x! S- C/ g# x) P: P8 d; q6 N' u第七章：GMM聚类实践
! z5 S3 T% F  E第八章：Xboost算法
第九章：推荐系统
2 y" J, Y) Z* `0 U第十章：推荐系统实践
第十一章：贝叶斯算法
: F  P7 _6 C! I; N1 [1 H6 x, a第十二章：Python文本数据分析
; t$ j* V. O# E第十三章：KMEANS聚类
第十四章：DBSCAN聚类
* m4 E" [3 b* D/ l& m第十五章：聚类实践
第十六章：时间序列ARIMA模型
3 ]$ s3 o% I- T  A9 b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
" p5 F. p  S# }1 o第二十一章：Gensim中文词向量建模
! ?, g, P3 \2 d+ h7 J, Q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
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 D0 d' h( V& a
5 L1 u- N9 E3 h+ t! `- g拓展篇（共88学时）
! i# g% u& E; h( Q（课程大纲）
, Q. \0 ^2 V! m) T《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
  ^  o5 F" W9 V# c& ?# _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
  G% `- f9 }* p即可报名学习

3 j7 n) F3 X& i" P0 J4 [$ R9 L, N课程特色
" v9 t, ?$ E" N& h) Z6 g% t
0 f4 Q" f6 A9 _* j# |; @: d) X

2 T+ E4 N, @% U# J7 W
• 学习周期——两个月（学习建议：2小时/周）
  . k' n0 x, I9 |$ ?( p4 J$ A. S
• 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
  . C2 i" ~* t4 S
  . |" W9 q& e$ A* K" f
  

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
  * T" x% }. K: m
  
  ) ?; P, N+ H: O

你将收获

; ?# {" r3 n9 _4 R
• 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。
  + m5 v" c( z$ U# }2 x, v; |2 ~3 O
• 使用Python库完成建模与评估工作。
    `7 V: L) m1 L/ d, q/ u

授课老师
5 k3 K, L' T& w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。
' @! t' y9 g  a& V1 V& g
# \1 A% O: P# _* Z特别提醒
" y; I1 _8 I& _- {基础篇

$ a3 Q! n0 j7 q
• 课程价格——¥398
  
• 课程优惠
  

①新学员
, b2 C, v' b3 p  F1 o限量发放50元优惠券，公众号后台对话框回复“机器学习”即可领取
( g+ T; W+ Y/ `评价已报名的课程，并截图发给助教，即可领取55元优惠券
进阶篇

$ R4 u' F, j9 y9 N" }
• 课程价格——¥398
  2 `  y' B* y1 R# N( {1 j
• 课程优惠
  

①新学员
$ Q6 P9 |/ p! s3 F; U9 [限量发放50元优惠券，公众号后台对话框回复“实战进阶”即可领取
拓展篇
6 G# Z7 j; l3 Z( C

6 V/ X" G! i# a+ r1 B
• 课程价格——¥198
  
• 课程优惠
  

本课程暂无优惠
" a1 G' Z  q- `7 H- t
3 _+ |) z9 w( V# \3 N. `) W+ ~注意事项
3 Q8 I9 X+ w8 V+ Y②课程有疑问或成功报名均请联系助教☟
6 L9 K8 ^8 C8 t0 J& [
6 `' }2 H6 @  R% a: n来吧，点击下方“
' E9 D* v6 V$ M- d- M来源：http://www.yidianzixun.com/article/0M67ZM9Z
& t! K% _* g  O4 a5 e免责声明：如果侵犯了您的权益，请联系站长，我们会及时删除侵权内容，谢谢合作！