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。

# g) ?! t3 Q9 FPython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：
/ @9 D6 t& u: ]# p5 d8 l

5 I8 @2 O$ T( ?; f) P
• 科学计算和数据统计
  7 q9 y% r9 f: E( v. m, p" m0 U
• 教育教学
  9 d* e& H0 g5 h# E
• 用户界面开发
  
• 桌面软件开发
  8 c6 l' F* R7 a  I1 {8 s; d
• 游戏开发
    R$ ?- Q  Y5 P7 ?
• Web网站开发
  , n! b) n' Z6 v
• 后端开发
  9 X. T3 Z0 x2 r& F) a
• 维护脚本编写
  
• ……
  # R' N# P- i4 H" ?

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。

% h+ N0 B$ }6 S: n, ]3 a/ L今天我们就来讲讲什么是机器学习
4 Z" t: R2 e/ z, Q) X0 I6 [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。
% z/ q6 y8 v: c5 C' 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。
  P# `  O, k- n- X比如，就金融来说

可以通过爬虫技术获取股票数据；
) T3 O) v0 V* f( o; N3 G可以通过文字信息进行文本分析；
9 S& X( U5 R/ w' }' G可以搭建回测系统；
+ L/ B8 e$ B  @1 B4 p可以开发交易平台。
. ?# k9 Q. D( t0 I: T" a- N0 S

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：
  _' J6 t' L4 V- x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；
; h0 v8 u) Q/ [" \（三）熟悉Python库：
" V' H7 ~( L. I6 R9 }9 O- Y$ Y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。
（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。
( A- R" X% y( b4 T

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。
% T5 ^+ n/ N& Z! p9 D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！
《Python机器学习》系列课程介绍
基础篇（共131学时）
) k) @8 X# _3 z$ R, Y$ `  |! g: G) c1 S* T（课程大纲）
《Python机器学习实战课程》（¥398）
5 O2 P' k& n4 K5 F$ d第一章 AI时代人工智能入学指南（免费试学）
2 M" i  O$ e2 A第二章 Python快速入门（免费试学）
3 t3 I8 x: O6 O$ i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$ v2 w9 M+ e  ?8 o+ W# L第六章 算法：线性回归算法
+ I8 _1 Z/ E9 h, ~$ p+ x第七章 算法：梯度下降原理
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
( g6 F% S" ^/ |2 E6 b% W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
2 P7 {% ?8 s3 Z# v& R/ K第十三章 决策树Sklearn实例
/ `5 s" c. D- F  G7 J3 A$ n第十四章 算法：随机森林与集成算法
9 e9 V2 L& G$ I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
! A2 J% q! T3 p, J$ Q第十八章 支持向量调参实战
; P. `& [  [5 [$ M' p7 C第十九章 计算机视觉挑战
$ W2 {0 d9 ?* q3 w  i  e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
) }0 F/ v1 B1 F1 l! w& J  a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
  R7 E3 d# h) c9 S" E6 q$ Z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
即可报名学习
9 R  R7 ~# M$ S9 o$ E, P
进阶篇（共113学时）
（课程大纲）
  c7 k1 b$ i) T3 [% `7 M3 l《Python机器学习实战——进阶课程》（¥398）
第一章：Seaborn可视化库（免费试学）
; u+ u! i# [4 k) Q2 j+ a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
. L0 Q( x  h: D; G$ m* l3 y  l第六章：EM算法
第七章：GMM聚类实践
第八章：Xboost算法
2 H0 H+ ^* F: E1 L8 j6 C6 m" i第九章：推荐系统
2 ^4 t6 m- |' g7 {' s第十章：推荐系统实践
第十一章：贝叶斯算法
- i$ b7 }- x# l0 T# D, G第十二章：Python文本数据分析
9 a3 I: u* K& w  A; r第十三章：KMEANS聚类
第十四章：DBSCAN聚类
第十五章：聚类实践
第十六章：时间序列ARIMA模型
; G  G% m0 p5 W) S第十七章： 时间序列预测任务
- E& r7 |' X2 T5 O第十八章：语言模型
) F' a5 C# D& k) e; B第十九章：自然语言处理word2vec
8 f- s  F' n( _- z6 t7 D第二十章：使用word2vec进行分类任务
9 B' G3 ~5 m+ ?* _3 N9 G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
% d, b. A& C/ s第二十四章：探索性数据分析-赛事数据集分析
* ?, {3 X7 e* P; n8 `$ E8 h第二十五章：探索性数据分析-农粮数据分析
9 V6 h, _- |7 _) F即可报名学习
! \2 l9 o' v, b5 J8 k7 j$ v- n
拓展篇（共88学时）
（课程大纲）
《Python数据科学必备四大主流库》（¥198）
+ k/ Q$ A, R9 a, j: k* Z- n! `第一章：Python基础（免费试学）
- d  ]5 m' {$ X' ?0 `3 y$ W第二章：科学计算库Numpy
2 [* j9 R! E; U* O. t第三章：数据分析处理库Pandas
% S6 V) d# H( H  O" k) h& J6 m( J第四章：可视化库Matplotlib
第五章：Seaborn可视化库
即可报名学习
- p" Q5 g# r, g' Z# D
课程特色
0 }* v+ |$ h" L" N0 J9 w/ t' Y

• 学习周期——两个月（学习建议：2小时/周）
  6 H0 [. N( J$ `4 g  o1 b. K
• 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
  / O  P% X# l0 U( O
  
  

适用群体
0 ^; Q4 Q  a; q# j8 G

6 p& |# G$ j. l4 @4 ?; d% v
• 零基础学习者
  $ S+ u) W1 n. d# y
• 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
  # ]# X7 u3 x3 V' @) ?$ G1 c
  / j/ J5 s3 y/ i: k
  

你将收获

% A9 `! k, I" T4 c- |

2 N( _5 H- f3 Q. ?- l) l/ i
• 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。
  . E& D' T8 }) v1 Z9 q) m
• 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。

7 O# t4 w) H4 ]. P, W0 l特别提醒
- }9 U6 X+ U4 l基础篇

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注意事项
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