TIOBE5月编程语言排名公布，到底花落谁家？

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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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0 y, Z  ]0 f8 zPython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：

6 s$ W- U$ M# J7 t& q  i3 Y# A
• 科学计算和数据统计
  0 L0 E& C" }4 q/ o" @3 b
• 教育教学
  
• 用户界面开发
  , Q  u+ [' ~& T
• 桌面软件开发
  ; ^: ]" D: y5 d  C
• 游戏开发
  
• Web网站开发
  ' e# c1 V2 W. h0 ^. B
• 后端开发
  ; ~! z  q6 r3 C$ u2 I% O, H
• 维护脚本编写
  
• ……
  

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。
! K& n  c& \/ p
& U+ R" |4 Y/ t; y! ^9 }) t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。
3 y7 o' K) n# P2 a0 R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。
8 z: @; i- }' c# e- ~1 v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；
( }" B6 R0 w0 D5 X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？
% `: y8 I1 m$ ~3 t0 h

（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：
- V  n; v: G0 A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；
+ G9 f2 W! p" |1 m. j( ?1 O; X（三）熟悉Python库：
4 S1 g$ j$ P& j" X: x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。
; u( {& U8 P- ]6 X+ R) n" {（四）案例与实战：
$ t" Z5 ?; k( f9 O( y+ s( A7 h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。
; S/ S( y' a( n  {( }, Q% C5 h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。

: W+ C6 k3 q. m: w* x. V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
$ P8 V1 P  t! V' r基础篇（共131学时）
) ]$ q& e) B6 `* h) ^' ^（课程大纲）
$ |" H3 L7 H0 s4 Y+ N《Python机器学习实战课程》（¥398）
7 h/ K0 }) e* D9 ^1 E% T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）
* ]7 {4 d& B# @2 N+ A- j3 U: W8 a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
第五章 Python工具：可视化库Matplotlib
! l& T( J  d4 c9 w+ S8 e( k第六章 算法：线性回归算法
2 j+ [& `: T2 q/ y第七章 算法：梯度下降原理
第八章 算法：逻辑回归算法
. I1 ~1 D4 b* |' u$ g3 p第九章 案例：Python实现逻辑回归与梯度下降
5 y2 ?/ C6 z6 K第十章 案例：使用Python分析科比生涯数据
1 W* C9 a+ v9 n; S" K  l( W第十一章 案例：信用卡欺诈检测
; {, U% F9 J! w* @. l; K第十二章 算法：决策树
$ `! q' q& T& Y' [) k7 {9 ~( R( L第十三章 决策树Sklearn实例
# s; V5 X0 U7 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
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
) W6 b  g9 R9 d第十九章 计算机视觉挑战
  H' `: M( {' p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
6 S& o3 T2 K  q, e3 B3 r- ^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
1 c* R, w8 [  Q1 E! ~第二十五章 Mnist手写字体识别
3 r3 D! o; L  V7 N0 t/ }1 O5 ?0 J# |第二十六章 PCA降维操作与SVD矩阵分解
& l6 a) M' G% N% X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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! N, @4 g* f* V  b& k, m6 E# t
进阶篇（共113学时）
（课程大纲）
6 V- Z/ a: A4 i. O0 \4 D* Z《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
& G$ @9 S( i, k# P, H* ?第三章：Python实现线性判别分析
$ I* |1 z" T, Y& {4 a' |: ~4 }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
7 |8 }4 M) g7 b  L第七章：GMM聚类实践
第八章：Xboost算法
第九章：推荐系统
第十章：推荐系统实践
0 K1 w3 q: d; K4 G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
8 i& n; o; Y5 z$ O% D9 ^9 _第十五章：聚类实践
第十六章：时间序列ARIMA模型
第十七章： 时间序列预测任务
- z) R! @# C( u6 {2 N! a第十八章：语言模型
$ f/ b/ i  _, v- I4 b# \第十九章：自然语言处理word2vec
' H+ Z3 u0 F- i7 y7 N) L" H; A' Y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
/ w% L/ m* v& |& N$ _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
( f( k4 i4 P: t: w第二十五章：探索性数据分析-农粮数据分析
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6 Z6 u" L5 m7 F  f' `0 W拓展篇（共88学时）
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《Python数据科学必备四大主流库》（¥198）
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5 X2 X; d' X' P, r" v第二章：科学计算库Numpy
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第四章：可视化库Matplotlib
第五章：Seaborn可视化库
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# R5 A' q. r& c* [# ]6 B课程特色
* b1 ]' [+ v6 v7 w7 H. z

• 学习周期——两个月（学习建议：2小时/周）
  + j, g. m) A. e6 B9 K- e
• 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
    n" y1 R/ Y3 _
  " q5 r, L- ]+ w) V* |
  7 o3 J* N1 S3 V; V  w  b# L6 X; b

适用群体

• 零基础学习者
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• 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
  $ l, k5 R. g# S, Y: Z
  ' I. m" J2 Y& b. e: l5 o
  , z: f' a9 ?% M6 N, F

你将收获
$ V( B4 m9 E3 q) h4 r( a5 `6 v% H

• 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。
  
• 使用Python库完成建模与评估工作。
  ' M; \( d! b7 W! a/ [5 g: n

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。

2 b8 D1 c8 r- H$ W& u! b1 l特别提醒
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