TIOBE5月编程语言排名公布，到底花落谁家？

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. C/ _" i4 }1 a4 P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 j. E7 y$ e1 n# `$ r7 U9 JPython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：

• 科学计算和数据统计
  ' y( w7 A, v( s0 W
• 教育教学
  2 o1 y: q* l/ J' k
• 用户界面开发
  & W0 H% T* C# V1 ^! I! _; K3 q
• 桌面软件开发
  
• 游戏开发
  $ f- d+ Z7 L. Q, b
• Web网站开发
  : z$ L% S- k  q: K9 [) W
• 后端开发
  
• 维护脚本编写
  
• ……
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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
# y3 P4 y; P/ n- V0 W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。
7 ?& r* F. i. b3 Q/ i' }. s. 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。
7 B  e1 C" p5 ?' Y2 D4 j$ F2 S比如，就金融来说
# H2 |8 f; ]' A2 v% S2 k! y( ^9 I

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；
1 R0 m8 z: `; s$ |! S可以开发交易平台。
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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？
4 }( M; M( `$ r

（一）搞定Python：
9 t( o4 U% t9 p# B' A7 _) ^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；
; s3 T- l% z2 P& H) C' |6 u5 n% P（三）熟悉Python库：
7 N" Y$ r, F1 u4 z. a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 |; k1 U5 A8 \( \6 V- B) y（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。
0 _1 Z7 N7 Z1 `4 i. `( p5 U. k

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。
% K6 `4 t% p" s% Z0 O. T
$ {! X. k6 v# E( v9 @6 H+ `2 `1 c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
& j7 l$ K0 ?' Q基础篇（共131学时）
; c0 _  U" n3 {1 C: x6 L: e7 y（课程大纲）
+ i# P& [  Q3 ]: G《Python机器学习实战课程》（¥398）
; }# V; t) |. U+ Z( L第一章 AI时代人工智能入学指南（免费试学）
( Z* J1 [  D: d第二章 Python快速入门（免费试学）
, d3 I3 V- ?& f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
第六章 算法：线性回归算法
第七章 算法：梯度下降原理
" E# ]2 R$ q( P第八章 算法：逻辑回归算法
$ H/ y0 V7 m! W* H  C, _1 T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
6 J* y! j9 G0 p第十一章 案例：信用卡欺诈检测
+ R* f2 h8 X$ G/ x+ l* ^$ O' |& y第十二章 算法：决策树
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
5 q; n$ k/ b0 G) _3 d/ n3 x. T% l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
, R0 v' X! v! m8 Y/ |% `% g- @第十七章 非线性支持向量机
% s8 F2 i" X! p; o# T/ }第十八章 支持向量调参实战
  @& U; X" K  ~( ?3 V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
: h  V9 A7 g" R第二十三章 案例实战CIFAR图像分类任务
第二十四章 Tensorflow框架
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
5 S+ @& y' N& _" p) e即可报名学习
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进阶篇（共113学时）
（课程大纲）
# @& }+ f. @+ P, @- z9 d% V《Python机器学习实战——进阶课程》（¥398）
第一章：Seaborn可视化库（免费试学）
* a! j/ c: H! d4 D! R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
! @; X2 ^4 K2 E) |3 h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
8 T3 u  x: A( ?/ l4 C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
+ `. k- n: Z5 k" b* g$ b第十五章：聚类实践
第十六章：时间序列ARIMA模型
5 H$ W! x% x: j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
% T+ M* l" r, Y3 S7 I. ^* p/ f( U+ h9 n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
- v0 m: y! ~, P& |7 R; P# @. N9 H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
% ^; M' O3 ^/ I第二十五章：探索性数据分析-农粮数据分析
. [! E5 \3 ?/ z  c% f) y6 }' N即可报名学习

" g( [7 J4 A1 g3 H7 P, j( d) i拓展篇（共88学时）
# j& j; W6 A% w& \5 C3 d0 u$ o' O' {1 ~（课程大纲）
9 E7 N3 Y4 r" c1 G《Python数据科学必备四大主流库》（¥198）
' k# j6 f* I( u9 G& k第一章：Python基础（免费试学）
/ h/ ?. b/ \/ F2 J( E1 }% x第二章：科学计算库Numpy
第三章：数据分析处理库Pandas
1 ~. g- G3 `- O第四章：可视化库Matplotlib
* p% Y7 ^; y0 i4 Z( u, H$ Y. x第五章：Seaborn可视化库
2 o; ^1 P  F1 I% }2 Y3 Q/ _( P即可报名学习
7 p; E) k7 A" e) V
课程特色

• 学习周期——两个月（学习建议：2小时/周）
  * f& ~" }- v0 D
• 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
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适用群体
1 V; J, w6 v* Y# I( E" c1 h" F$ m

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• 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
  
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  - h1 b: X. b" m1 w$ ?

你将收获

• 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。
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授课老师
; U7 }! Q0 {- Y* F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。

5 ]  s2 m7 [8 x6 j) x1 _) Q特别提醒
+ o' i4 L" b; }( R" s' f! h基础篇
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