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。
( n$ y7 w( p! h8 v
! L/ v0 r+ }( \+ lPython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。
7 I4 P, D: j; P7 L4 Q  l, q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：
: U  A( i3 f6 N& \# g/ l7 s

1 M3 e, S. C: D& Q) T$ V) B
• 科学计算和数据统计
  
• 教育教学
  8 u! V( W5 n6 w* p6 r
• 用户界面开发
  
• 桌面软件开发
  
• 游戏开发
  % [% e* Y! k2 j; d# `1 s
• Web网站开发
  % H7 B7 T! z/ V5 x/ f8 N/ V6 h
• 后端开发
  0 s& k! s2 E1 {, [3 J% f
• 维护脚本编写
  
• ……
  1 E5 }* b; I6 a

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。
2 v- n) d2 F& f0 u2 q* A
今天我们就来讲讲什么是机器学习
+ a+ Z4 L6 [5 ~# Q+ d6 ^- y$ T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；
& u! {& }% d/ s; L0 M& I/ V$ z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？
9 H" }# ]7 ~4 M+ G: |2 b9 d

（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；
（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。
& g1 t3 B9 b6 m4 Z（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。
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。

相信，每天都能感受到能力的提升！
: Y1 o5 ]6 r* i$ q5 S7 f. u3 {《Python机器学习》系列课程介绍
基础篇（共131学时）
（课程大纲）
《Python机器学习实战课程》（¥398）
1 `+ I  j' k: T& q6 ]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
1 H9 j' Q; s$ {3 u" [* ?8 \& I6 q第五章 Python工具：可视化库Matplotlib
第六章 算法：线性回归算法
, O0 c: B. w0 K4 m: }第七章 算法：梯度下降原理
+ Q9 p9 `1 T5 \( T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
第十一章 案例：信用卡欺诈检测
第十二章 算法：决策树
) c" Q; G& W: Z# Y  [4 h6 T第十三章 决策树Sklearn实例
* r. M, a$ w- H1 X; g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
" V" D3 U( V1 A& H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
2 f: }7 {, m* w* F" c, G+ q第十九章 计算机视觉挑战
5 L& P$ |6 o4 J' P第二十章 神经网络必备基础知识点
+ u$ g- I8 `  o1 h+ J$ Y第二十一章 最优化与反向传播
% {- W9 i  D0 i" e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
2 V. J) R+ N0 I" @3 c第二十四章 Tensorflow框架
第二十五章 Mnist手写字体识别
/ `/ T& f' k# a: ?第二十六章 PCA降维操作与SVD矩阵分解
8 m/ w$ _. {0 u3 B0 @% s) _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
即可报名学习

/ O% X/ t/ t) O3 K5 V; Y进阶篇（共113学时）
（课程大纲）
! S& ^- ?3 k3 E) b% F《Python机器学习实战——进阶课程》（¥398）
# @: u0 q) Q9 b% Q/ U& P第一章：Seaborn可视化库（免费试学）
2 ^5 N6 t" H$ S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
5 z6 Q" k' s, A( u第八章：Xboost算法
第九章：推荐系统
! }8 n1 a, C& B0 o! O% A第十章：推荐系统实践
第十一章：贝叶斯算法
' s5 j( N, o! ?7 c& }7 ?0 y% B第十二章：Python文本数据分析
第十三章：KMEANS聚类
4 k/ K1 p# @( b- T5 k* I6 \8 K3 e) b/ Z$ D第十四章：DBSCAN聚类
第十五章：聚类实践
2 s( k6 r$ u3 m9 J" R第十六章：时间序列ARIMA模型
) _5 _8 E* n- j第十七章： 时间序列预测任务
第十八章：语言模型
- |, F! V1 p- Z* f/ I第十九章：自然语言处理word2vec
4 B3 s" p4 X8 K+ X7 G, ]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
第二十三章：递归神经网络实战-情感分析
4 j2 c- x- d- h8 f& q0 _7 N第二十四章：探索性数据分析-赛事数据集分析
' `" j/ O# z4 [8 j2 ]) q7 n$ m第二十五章：探索性数据分析-农粮数据分析
5 T' E0 E  E+ \* \/ s6 d即可报名学习
. w* q- ~' ~( G( D6 E$ j, e7 I9 @
拓展篇（共88学时）
5 h' {2 I* S9 u  W+ \（课程大纲）
4 X: k/ u" u: D' l《Python数据科学必备四大主流库》（¥198）
, q, ?$ U* C9 h* {; |& \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
* O7 ?9 k6 D0 h: _第五章：Seaborn可视化库
8 B( j" o  |1 ?/ ~, |* k即可报名学习

课程特色
% d1 f+ a9 A+ c8 {) b1 p2 R1 z  k
8 ~* Q* R2 z( k% d) R

• 学习周期——两个月（学习建议：2小时/周）
  / Q! ^" v5 d& U/ I  b
• 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
  
  
  6 X7 k; i# p- {4 c

适用群体

5 h+ ]. b' J8 ~1 K' b( ?0 R0 V5 p+ y4 ~
• 零基础学习者
  
• 机器学习、深度学习爱好者
  * k- N/ C/ H, O6 i; @( s* [
• 科研工作者，特别是打算迈入人工智能领域的工作者
  5 S* L  _) t) d" t
    b/ \+ P: T( Z* l' A$ e
  

你将收获

; t0 y; P4 u( `  i* U

• 快速掌握Python库的使用方法并进行实战演示。
  ' [3 b) m! ^* |6 N( v& Z
• 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
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。

特别提醒
基础篇

+ k7 R. R1 p* \
• 课程价格——¥398
  
• 课程优惠
  

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
" y4 X" o# O; F. m( l评价已报名的课程，并截图发给助教，即可领取55元优惠券
. @6 w: l; p$ W2 B, ^进阶篇
6 e+ s+ G6 a: |; P  \1 s5 l

• 课程价格——¥398
  
• 课程优惠
  . F/ e. [, ^4 K# t( R* {  a9 F

①新学员
# h" ~) N8 |: p4 c4 A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

• 课程价格——¥198
  0 ?  ~! j, N4 ^) ^! h0 |
• 课程优惠
  

本课程暂无优惠

注意事项
②课程有疑问或成功报名均请联系助教☟

来吧，点击下方“
来源：http://www.yidianzixun.com/article/0M67ZM9Z
8 y6 ]) r7 Y# G5 j- T( c' U0 S; B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！