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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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。
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：
3 Y6 m. }# E! y+ a8 A1 `

3 B. E1 [; O* V* T
• 科学计算和数据统计
  6 Y! f5 c% s. N6 t1 @7 O
• 教育教学
  % F1 ^& m5 W4 z- n) Z: c
• 用户界面开发
  
• 桌面软件开发
  % Q3 n' t8 F+ B- ^% R: [/ X& X9 Y
• 游戏开发
  9 f2 l- M. n! B- c
• Web网站开发
  # g! m( K: I" T+ o+ l/ h
• 后端开发
  
• 维护脚本编写
  5 Q4 F( E' @# Z( u
• ……
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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。
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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。
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；
可以通过文字信息进行文本分析；
可以搭建回测系统；
0 H% q: \5 R. O& e' B2 e( {. W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？
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（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：
2 n: ~3 S# p/ X$ X0 @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；
' U/ {7 z3 c! _（三）熟悉Python库：
  i+ M4 b! l6 ~+ ^0 s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。
+ o1 G- j- I" j, g" [+ X6 P（四）案例与实战：
$ a6 P; e: N& d" }! ]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。
. q6 ?. b" g+ n2 x& L+ H+ _# g
相信，每天都能感受到能力的提升！
( t; k8 N$ R9 S% g' `4 n/ T, q《Python机器学习》系列课程介绍
基础篇（共131学时）
3 Q. w$ Q8 Y! Y, g! O（课程大纲）
《Python机器学习实战课程》（¥398）
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
6 S. C* r0 j7 a1 r0 D' I; J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
2 ?. k' E! y1 g3 d/ ?: t' c第八章 算法：逻辑回归算法
* h" ?4 m5 T' P7 M- U' M3 `; ~5 C第九章 案例：Python实现逻辑回归与梯度下降
$ K  V8 K+ g2 R& g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
7 [8 w7 |! v0 f3 P! m! c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
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
5 o- r5 j; a* l4 m% k" ~( ~7 d第十八章 支持向量调参实战
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
第二十三章 案例实战CIFAR图像分类任务
+ n, Q: y. a! g! t第二十四章 Tensorflow框架
第二十五章 Mnist手写字体识别
4 T) _/ i; D& _: @, x* s, U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
+ w) C+ {( V# q  {6 C' ?& D第二十八章 机器学习业务流程
即可报名学习

& r7 @+ m. q, |! a进阶篇（共113学时）
（课程大纲）
《Python机器学习实战——进阶课程》（¥398）
第一章：Seaborn可视化库（免费试学）
5 B8 O* ?5 p- @第二章：降维算法-线性判别分析
8 _$ B  w- S% w: _- \第三章：Python实现线性判别分析
4 L+ V# }' s6 k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
3 v4 K% p- o  H! F) E第十章：推荐系统实践
- X7 ?  ~/ s' J! J第十一章：贝叶斯算法
第十二章：Python文本数据分析
" J$ ]0 u, P3 _+ d5 |6 p第十三章：KMEANS聚类
9 W" f; r. [" ]; u/ }# `3 @. d第十四章：DBSCAN聚类
# E4 K; a; p# Q8 g4 a. Q  \第十五章：聚类实践
" c/ `" ]$ m$ m* @: l- D% Y. M第十六章：时间序列ARIMA模型
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
8 S$ U2 Z. {, e+ R; ^, y$ E6 b2 R第二十章：使用word2vec进行分类任务
  p2 p7 \  M! Z' }第二十一章：Gensim中文词向量建模
: ~* t1 u% d- v" \; G" z$ P4 z; D第二十二章：自然语言处理-递归神经网络
! s6 S  Q- a9 ?  t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# N' {, D- v4 C( C第二十五章：探索性数据分析-农粮数据分析
即可报名学习
  v1 Y7 K( b' [* o: P  T5 d9 P
拓展篇（共88学时）
（课程大纲）
' P' w9 `. f$ f3 S《Python数据科学必备四大主流库》（¥198）
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
第五章：Seaborn可视化库
3 E$ X; U  p8 k* |% X2 v即可报名学习
( I4 w# }6 s) U4 o9 a' [
课程特色
; Y3 A1 \; @: ?! c$ R/ K- f, o8 `8 p

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• 学习周期——两个月（学习建议：2小时/周）
  
• 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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  " G1 h: q: U5 J0 z, a! X

适用群体

* d& R6 D  }! d( t! x
• 零基础学习者
  - g" m9 S! z7 |5 g8 T8 o5 j
• 机器学习、深度学习爱好者
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• 科研工作者，特别是打算迈入人工智能领域的工作者
  
  
  

你将收获
- t: j' T8 }: }' l

• 快速掌握Python库的使用方法并进行实战演示。
  ; T. T6 q" n5 b7 c
• 实例演示如何应用机器学习算法解决实际问题。
  8 l& s0 c3 h. j& }% C
• 使用Python库完成建模与评估工作。
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授课老师
. s# m; @7 i9 x8 X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。

/ t/ l; u$ w8 n% |  Y特别提醒
  |9 B* ?( U) b  x: l基础篇

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! ^1 O* i$ t0 R- F: x6 ?进阶篇

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0 L+ [' X7 w0 M+ k. O拓展篇
- V' r6 d9 l7 i

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  a5 O4 U- f3 N( G3 B# ?注意事项
, V( I- e; W. P8 U$ k$ a" g②课程有疑问或成功报名均请联系助教☟
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