TIOBE5月编程语言排名公布，到底花落谁家？

floatagfly

4 B/ J0 P6 g/ x, ^3 @( q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。
! Y1 f0 Q0 F' E4 q6 B5 _- o0 L; f
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。
6 W( a+ P2 Y) i2 g" \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：
' z9 P. O8 X: d$ `, w" `* z  D% k

. G6 _" [# X" H2 D" {9 f  n( ^
• 科学计算和数据统计
  
• 教育教学
  1 Z! ~4 ]% G$ u% C2 v) R
• 用户界面开发
  
• 桌面软件开发
  ( }$ i+ }) S8 q: ?$ o9 W
• 游戏开发
  # F' Z! r& ]: K& |$ s1 y: N
• Web网站开发
  
• 后端开发
  , p0 U0 E! @# G. u6 M0 y
• 维护脚本编写
  / v- V, Y0 m! p% L! _0 g
• ……
  ' D; M; J; e. ]' U5 m8 {6 D

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
1 @' S3 b/ e5 U# c. h7 {0 `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。
1 S$ S+ j# U9 h0 E4 Z/ q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 i3 q3 I7 P3 g! _/ G4 p" Z比如，就金融来说
' `* P4 w& n: f2 t! r0 w! A) N/ Y  o

可以通过爬虫技术获取股票数据；
+ j" m# U% d; \5 V8 q% S可以通过文字信息进行文本分析；
" K; `6 S& A  ^5 L4 e  I可以搭建回测系统；
6 Y: z0 ]2 ^5 t" k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：
; N6 h, g' Q. b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：
; ^8 I" b* M- ]. U/ W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。
9 R& s% }( ?+ w1 `) g2 ]1 Z7 m（四）案例与实战：
/ d, t  F  K4 U4 X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。
- m/ }2 z3 `' [' k# p

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。
: f* l3 B# s8 L+ E% d; g/ q5 W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。

- S2 d% H4 |, K$ A7 b/ B相信，每天都能感受到能力的提升！
7 C8 X) Y$ t1 }/ ~  h$ ]《Python机器学习》系列课程介绍
基础篇（共131学时）
（课程大纲）
# U1 Z$ \2 H) g# t2 x% q% G) L《Python机器学习实战课程》（¥398）
5 _* n3 u! b# f5 @  o6 P第一章 AI时代人工智能入学指南（免费试学）
% B6 T5 A0 ?3 Z/ F# {( c第二章 Python快速入门（免费试学）
" [5 q* w; x, g0 l0 M' Y4 _8 \5 z第三章 Python工具：科学计算库Numpy
9 `# M- S7 ]6 R2 v' R$ L, r第四章 Python工具：数据分析处理库Pandas
6 U: y. n! g) ?. ?. ~# [% j第五章 Python工具：可视化库Matplotlib
' f+ a" Q  o* Z: @第六章 算法：线性回归算法
: s3 `+ Q- W) {3 d9 ^第七章 算法：梯度下降原理
$ A1 p3 I- [( I, D9 O1 l3 a第八章 算法：逻辑回归算法
! V! c. P$ y$ K! {第九章 案例：Python实现逻辑回归与梯度下降
0 s, ?7 s' |9 w. }+ ~8 e4 Y) G第十章 案例：使用Python分析科比生涯数据
2 p. z( q' [" W) E第十一章 案例：信用卡欺诈检测
第十二章 算法：决策树
  V2 {" T. u1 g$ Z$ ?2 u/ g第十三章 决策树Sklearn实例
+ S1 I  s# {& O, X" b4 ?( o5 f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 O+ Q* [- |9 T$ ~& c# c第十六章 算法：线性支持向量机
. o5 b% E  i" a第十七章 非线性支持向量机
* |! u& y% H" n; r, e9 N# w$ y第十八章 支持向量调参实战
. G1 D' I! E8 d6 s/ [' K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
) t. o" }6 y9 C6 v4 z  e% t' h, R; D- t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
; Z5 D+ r  ?4 P7 j8 C, J2 I第二十四章 Tensorflow框架
0 b2 q( H7 \2 [3 j4 z/ k! R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
: h7 `! x4 A2 k; |$ [1 P即可报名学习

进阶篇（共113学时）
（课程大纲）
1 i7 o: T# X! m! A/ a《Python机器学习实战——进阶课程》（¥398）
6 G, ^% Z) ~) D第一章：Seaborn可视化库（免费试学）
, b7 K& F9 A. ~4 k# E第二章：降维算法-线性判别分析
* e0 o3 i) N& J2 q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
第八章：Xboost算法
第九章：推荐系统
+ q7 |+ n0 f6 y) q# k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
: \* X2 u, a$ A第十五章：聚类实践
第十六章：时间序列ARIMA模型
# g. f9 J# U2 \+ }$ B: C7 s2 J第十七章： 时间序列预测任务
* f8 {5 w, q$ ]3 Z. U1 t! c& k第十八章：语言模型
  P# e- Y" ]1 ~! I  O( I第十九章：自然语言处理word2vec
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
$ s- N' S2 A! Y3 z第二十二章：自然语言处理-递归神经网络
2 f# r+ C( M  ~0 x0 }3 o% A第二十三章：递归神经网络实战-情感分析
' o( w( y. p, D5 O, P' [+ N第二十四章：探索性数据分析-赛事数据集分析
% I' V' x! N1 Q- ?5 _! _/ S第二十五章：探索性数据分析-农粮数据分析
( d' m; N& ?# x; [) x即可报名学习

拓展篇（共88学时）
  P$ Q5 X: F# c( t6 o6 I（课程大纲）
《Python数据科学必备四大主流库》（¥198）
! L, O# ~; _) Y" b3 I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
7 l5 A6 s' c2 G. B" H  i第四章：可视化库Matplotlib
" n( f4 o0 h9 r4 h( X& i  C2 o第五章：Seaborn可视化库
- C, w: n) X# a) }/ d即可报名学习
4 O* |) `, R$ H' d7 P
- ~3 C; H/ U4 z" O+ M, H课程特色

& Y2 ~% F  p6 l  @, r; i* y

• 学习周期——两个月（学习建议：2小时/周）
  - n. S1 e  y( J+ W+ k# b/ S2 p
• 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
  4 U1 m* M, C% ?, n* p
  
  8 @8 x, O  c9 W! q# Q

适用群体

• 零基础学习者
  ( W  L& A  x8 G
• 机器学习、深度学习爱好者
  % k+ y; G( e3 j3 |5 ?, g9 p/ f; t
• 科研工作者，特别是打算迈入人工智能领域的工作者
  
  . r  C$ Q" d0 V9 @, L
  

你将收获

/ b$ u0 p6 n1 ^6 j  n; I9 \

0 ]! J$ k& J+ T. p6 w# |
• 快速掌握Python库的使用方法并进行实战演示。
  - J  A' v& p3 \& i1 b+ h. _0 _5 I, Y
• 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。
  

授课老师
' L! @; l+ n( a" ]* ]# u0 d8 R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。

0 K) k, a6 ~+ ~: M- I! e1 A特别提醒
% S& D6 u; [" U4 T4 t" ^! ~基础篇
5 s- j7 W. l7 e

• 课程价格——¥398
  $ e! {( s' ]7 `9 ?1 h1 o- [
• 课程优惠
  6 t" }1 {( }2 Q: Z2 D) r: x$ v

①新学员
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
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
: O7 m: D7 w5 P; P( T5 m

4 K" Q* K9 }! i5 ]' L
• 课程价格——¥398
  
• 课程优惠
  ) x. \- S$ J. `* G

①新学员
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
: f+ S" G5 C7 h+ N8 I* t3 U拓展篇
) s# {& ^- J( L8 u* D

• 课程价格——¥198
  - U. q, ^- M: a5 W# I* \8 N
• 课程优惠
  

本课程暂无优惠
2 P* T, ]1 P, k3 S( T& m
+ [9 z6 c0 B- N* K. K) i1 l8 ]! _9 T注意事项
5 i& v! a1 N9 E2 r( w②课程有疑问或成功报名均请联系助教☟
" t/ I! D# D" p& C1 v" y& @* ?- J0 c
来吧，点击下方“
来源：http://www.yidianzixun.com/article/0M67ZM9Z
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！