TIOBE5月编程语言排名公布，到底花落谁家？

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, x9 G& M( @. _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。

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：
4 g- F% @% q" B# Q6 S% `& d  a

• 科学计算和数据统计
  
• 教育教学
  6 N6 {6 A+ \* B/ q+ Y% V# K
• 用户界面开发
  
• 桌面软件开发
  
• 游戏开发
  
• Web网站开发
  ! h7 F: @9 `! |6 ]# ?) v; `
• 后端开发
  - _) q4 t: }2 z7 c+ T( k0 Z: A0 d" H
• 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
( x* r, J- G! n% i2 K" t7 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。
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 x# T, @4 h* }+ h( s$ j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；
3 }$ |5 N& {. J可以开发交易平台。
& Z0 |1 c( `- a5 e* U, I

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：
6 c+ H% l$ t; }% r! t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：
4 I# \1 K  {2 w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。
9 Z" f# J  a1 S# ?/ ]（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。
/ [6 a% {* \5 P  ^& m+ N, C$ m8 R

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。
! B2 G# g1 b$ J) C1 G1 W, T
% m0 |; J1 o+ n6 c( W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
1 }$ c4 N  o: u, _3 B+ ?7 J' ?/ ~基础篇（共131学时）
（课程大纲）
# W5 F5 j  Y9 L2 g: n《Python机器学习实战课程》（¥398）
, ]4 X7 d9 a5 @第一章 AI时代人工智能入学指南（免费试学）
/ f' r/ ]" o+ t# b第二章 Python快速入门（免费试学）
8 f- _! T+ a7 x# u9 d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
第八章 算法：逻辑回归算法
7 P  \; G$ S/ g8 c5 d2 y# j第九章 案例：Python实现逻辑回归与梯度下降
& @7 d/ ]. d! G: Q3 T  n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
第十三章 决策树Sklearn实例
6 l& d( A! R' o, v# T: e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
+ Z4 w+ x4 D$ M6 _  U6 ~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
1 M& Q; C' d& K5 H第十九章 计算机视觉挑战
  \" `3 ~0 W+ F' a第二十章 神经网络必备基础知识点
- H: W8 P, G$ }6 S; S% T第二十一章 最优化与反向传播
; w  E4 o& C, [) k+ G2 J第二十二章 神经网络整体架构
* f# D; J$ b( Z0 n9 Q% S第二十三章 案例实战CIFAR图像分类任务
1 X- X6 n4 c- Z: S第二十四章 Tensorflow框架
& A! R) k/ ?5 o% ~2 v, A# ]4 U第二十五章 Mnist手写字体识别
3 [+ N3 s5 Q# N' s第二十六章 PCA降维操作与SVD矩阵分解
  T! {7 l; n7 {1 `第二十七章 聚类与集成算法
# F& R. g0 E( S% X- E4 i0 W第二十八章 机器学习业务流程
即可报名学习
6 Y2 Q+ ~) H2 H8 l/ m: @5 }
' K3 n+ ?+ k6 [$ k  l进阶篇（共113学时）
  _3 K8 R( l4 P& ]. u1 o: V（课程大纲）
) X" z9 E, q- ^$ c2 s/ x7 `2 H《Python机器学习实战——进阶课程》（¥398）
) F/ Y6 X" i6 k6 C; J0 [: A9 I第一章：Seaborn可视化库（免费试学）
  f5 S4 }. H  s8 U第二章：降维算法-线性判别分析
7 `: d. v* v( E' ~, i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
0 s8 T8 B7 q; d6 }; ~第六章：EM算法
  a- y% w, {0 b6 n& K4 ~! F- j第七章：GMM聚类实践
第八章：Xboost算法
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
第十二章：Python文本数据分析
. j1 \8 U, ^1 v/ v' K* l& y' C+ u第十三章：KMEANS聚类
第十四章：DBSCAN聚类
第十五章：聚类实践
. T6 U) N0 U3 g- M) `9 y第十六章：时间序列ARIMA模型
  i7 I1 F7 ?1 o4 `7 u1 `2 z第十七章： 时间序列预测任务
  N( _+ W7 C: X! Z第十八章：语言模型
第十九章：自然语言处理word2vec
+ @& i5 y0 D0 k4 M第二十章：使用word2vec进行分类任务
- P. I1 s; k* g% y6 c+ f! ~0 h( P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
! x8 f5 z; B" X) C- h第二十三章：递归神经网络实战-情感分析
3 n+ O9 p, o  s0 \第二十四章：探索性数据分析-赛事数据集分析
* B* W0 ]7 l9 [* p5 c; S: k第二十五章：探索性数据分析-农粮数据分析
; K1 @  d$ Y5 p- v+ [+ T' E即可报名学习
/ m9 U  h% V; G( l( F! Y6 I  Z
拓展篇（共88学时）
（课程大纲）
《Python数据科学必备四大主流库》（¥198）
第一章：Python基础（免费试学）
  y8 {1 i1 E& p3 O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 T5 D+ D% y( ?' W/ _9 p第五章：Seaborn可视化库
即可报名学习
) L: }& s' U9 Y% j' W4 X
8 A% z2 c3 X( C课程特色
( x4 p6 O4 x" u! d; K  @/ a
5 I4 t" p5 }3 k8 W, m

• 学习周期——两个月（学习建议：2小时/周）
  . W6 Z2 u" g9 g, j& s2 ~
• 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
  / g, @7 C5 H0 g
  
  

适用群体

• 零基础学习者
  
• 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
  
  
  / N! Q* U# Y/ D

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。
  

授课老师
7 V6 A5 H5 s- y6 c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 V( s5 u! n6 W
特别提醒
基础篇
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& \( @2 `& S  t0 J: x/ n$ M进阶篇
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拓展篇
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注意事项
②课程有疑问或成功报名均请联系助教☟
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