TIOBE5月编程语言排名公布，到底花落谁家？

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6 {$ ]0 P1 ?0 ?' K! s- E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 n, p" v2 G1 I1 I% l; E
) ]2 _. M5 J, j$ Y  S0 OPython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：

7 P9 ~% c& X4 V1 i( U4 G$ }9 h
• 科学计算和数据统计
  
• 教育教学
  . O4 t- j& I3 [) k( O, E. g
• 用户界面开发
  
• 桌面软件开发
  
• 游戏开发
  
• Web网站开发
  ) G, V6 w3 \: I' }8 ]
• 后端开发
  
• 维护脚本编写
  . ?" B; K/ x+ s8 N  C8 x' y
• ……
  

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
+ [3 Z5 W5 i8 i6 _1 B2 J) B7 m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。
' v- R7 B3 G: @. q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。
" O  d5 X5 }6 F( J% t7 I比如，就金融来说
* R1 B0 ~$ H  c# R; J! ?! G2 \  s

可以通过爬虫技术获取股票数据；
& U1 j( Q& S; v" s9 E( P9 W# u' l: W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？

（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；
" d" [& P- Z2 t" f（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。
（四）案例与实战：
) B, s( r; y& v5 z9 s$ w1 V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。
7 x' U  j" `; d; u5 b$ y  U
. y4 O) d2 A4 g/ t相信，每天都能感受到能力的提升！
$ h  V; j) K. {, G) h  p《Python机器学习》系列课程介绍
基础篇（共131学时）
（课程大纲）
# Z9 G- A; b+ }: B0 D《Python机器学习实战课程》（¥398）
8 O' N, A$ w5 l$ d8 q$ h& z# {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）
$ R% [* V) G% x! D% y. t" s3 v: z第三章 Python工具：科学计算库Numpy
, p) B% r# L9 M6 b2 y* ?4 V4 m% [第四章 Python工具：数据分析处理库Pandas
" V5 g! H# A; \0 B! A' e第五章 Python工具：可视化库Matplotlib
/ k0 `( k. q0 [7 ?" s. W第六章 算法：线性回归算法
第七章 算法：梯度下降原理
! s3 i9 C9 k8 F) q& O$ H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
6 n7 `; m4 |! k2 q1 y2 }. D第十章 案例：使用Python分析科比生涯数据
4 P( l$ ?: X7 K( k8 @7 c/ c第十一章 案例：信用卡欺诈检测
; @1 `, w, K% j- b第十二章 算法：决策树
/ B! x( _+ o( o" i第十三章 决策树Sklearn实例
* b) k( B! @$ v) q; N7 R$ P! q+ L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
- q! A0 @9 `/ _1 C7 f; J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
- d4 t# u% }4 c1 S1 s* i第十八章 支持向量调参实战
2 Y' y* ?7 _5 Z: ^2 h. K8 i: @& |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
) j7 T. g9 A5 M$ Q1 E第二十四章 Tensorflow框架
第二十五章 Mnist手写字体识别
* G- ^# Y; ~' |3 R( e% x$ k第二十六章 PCA降维操作与SVD矩阵分解
8 t: Y: D2 O/ Q9 D3 T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

+ J, ?" V' ^% F$ I8 C% F2 O; h进阶篇（共113学时）
（课程大纲）
8 ~- E5 p& t" X% i% f1 ]$ f《Python机器学习实战——进阶课程》（¥398）
' a: _, G. n1 S$ H第一章：Seaborn可视化库（免费试学）
" a" c3 O, g8 T/ l/ Y+ A( z! G: |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
4 K) T- {* x3 V) ?% W5 X. [& H第五章：Python实现PCA主成分分析
6 L; ^2 O; G5 F* G. F0 C$ C; S第六章：EM算法
9 z$ d4 ]" o6 b: N- C2 U第七章：GMM聚类实践
第八章：Xboost算法
$ h; l/ K5 O# O& q$ |, `第九章：推荐系统
第十章：推荐系统实践
第十一章：贝叶斯算法
$ Z- p) `  L8 l2 B第十二章：Python文本数据分析
  `2 Q' v) a0 @+ x2 W( d: x第十三章：KMEANS聚类
' _. X) F5 O) E, \  ~/ t8 E- h第十四章：DBSCAN聚类
第十五章：聚类实践
: L; ?0 z7 k& s" L第十六章：时间序列ARIMA模型
# n8 m7 U( x0 D& a第十七章： 时间序列预测任务
第十八章：语言模型
$ J0 o: ^. [* J& M! \5 D" r第十九章：自然语言处理word2vec
' k. s8 V& k& G$ t8 W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
& `/ a  z. |* C( `, t8 G第二十二章：自然语言处理-递归神经网络
% \+ ?6 w+ d1 d6 m, n第二十三章：递归神经网络实战-情感分析
! D) V! M) F- Z& q: I第二十四章：探索性数据分析-赛事数据集分析
* ~  B0 I: O0 K- h& j$ N第二十五章：探索性数据分析-农粮数据分析
即可报名学习
" N# \# }4 k1 r
8 b: R) s2 f+ S: `$ f" ~. k. w拓展篇（共88学时）
（课程大纲）
《Python数据科学必备四大主流库》（¥198）
. o2 ~) X! P0 k5 L/ {3 n- d% ~0 I第一章：Python基础（免费试学）
3 p, A& t5 a0 u+ h; Y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
6 `: A  z, d6 _! Y第五章：Seaborn可视化库
即可报名学习

课程特色

• 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
  
  
  

适用群体

0 M8 N: I, p5 j3 _2 K) m+ u& w' p
• 零基础学习者
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• 机器学习、深度学习爱好者
  4 P  p6 p( A. f/ K& R, a
• 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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  8 z9 }- M4 c8 G. Y* W3 B8 w" q
  

你将收获

" ]% W8 e$ X: u, N

• 快速掌握Python库的使用方法并进行实战演示。
    Y3 H3 @2 X/ {1 \
• 实例演示如何应用机器学习算法解决实际问题。
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• 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。
9 O7 c$ X4 n, y, S9 o7 p, `3 M; m
2 H+ m" z" i4 n* R1 e9 ]特别提醒
; A' L+ W& R+ t: w' o  U基础篇
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  % Q+ K0 C# v/ S0 B+ _- ?' `
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, s" d) R. U7 ]) @" x- B拓展篇
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• 课程价格——¥198
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0 a) S9 j" A8 h4 h9 A  f注意事项
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