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。

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：

• 科学计算和数据统计
  * M. ?% r) Y) d2 f: L; {/ d$ p
• 教育教学
    e) |0 F% P1 b9 g& `( r1 M) L' g
• 用户界面开发
  - x- a# E" _6 j; [5 H
• 桌面软件开发
  * K* w5 \' I3 Y* x
• 游戏开发
  
• Web网站开发
  ( G# R; R( k  \( T2 s) O
• 后端开发
  
• 维护脚本编写
  
• ……
  

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。
4 }! y5 m! ^- {  j
今天我们就来讲讲什么是机器学习
1 O# z" j+ E  E9 W" y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。
# x' v2 v$ q% v  Y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；
  T8 M/ c+ t2 D# K3 m" F6 ?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；
+ W. B0 Y) ?9 c; U4 I& {（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；
0 n3 `/ E& Z" ]" U" D（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。
* T# ^* k/ e: j  r4 L（四）案例与实战：
9 b* j/ W! }% s7 }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。
& u# U+ f9 V: D: e. P/ i9 j0 b2 z

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。
; w% Y( m  i6 Z. {' j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。

# c; S0 O, T4 V( i" P- A. |: n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
0 u! z( C8 u5 }- |. `5 Y* W基础篇（共131学时）
（课程大纲）
" r1 s7 u3 U. H: I《Python机器学习实战课程》（¥398）
" c( z# @; y- t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）
4 ?+ U9 I: y. u0 i# m( A8 j, Y第三章 Python工具：科学计算库Numpy
0 p& E, k1 r. M1 q/ C0 e4 ^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
) f7 Q, }) ^; c, A7 p# V% b5 f0 ^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
第十章 案例：使用Python分析科比生涯数据
' b4 _$ S/ d$ p. i  s0 ]第十一章 案例：信用卡欺诈检测
4 k, L' ]) _* X; H5 _7 T4 L* F第十二章 算法：决策树
# j7 x9 t7 O. N, G$ f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
% ~/ V8 [+ Y/ N5 i0 c  b1 I% Q& t第十五章 案例：Kaggle竞赛案例:泰坦尼克获救预测
/ B: q- }8 j; E" L/ h# O& O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
% D. ^: E1 ~  t6 |6 d第十八章 支持向量调参实战
& G4 I/ h1 {# D第十九章 计算机视觉挑战
! U( d5 z( R7 r( S第二十章 神经网络必备基础知识点
9 |% w* W. z6 L* E. v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
+ T$ o6 l* f' z" `& I3 f" f7 j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
* v" L* t9 D4 n/ O6 t第二十八章 机器学习业务流程
即可报名学习

进阶篇（共113学时）
（课程大纲）
+ m9 n$ ^; ^1 L" Y$ v《Python机器学习实战——进阶课程》（¥398）
/ p& t, }# I! ?第一章：Seaborn可视化库（免费试学）
第二章：降维算法-线性判别分析
: x8 G- T  N2 R  {$ a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
第六章：EM算法
/ E, P3 M5 f% [( G7 A第七章：GMM聚类实践
2 U: k, b/ b9 ^( u) L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
% r6 T% C1 {; m1 x. z% r$ v. h第十三章：KMEANS聚类
" W/ @) P" u6 B! k, `第十四章：DBSCAN聚类
: f3 E# f0 c9 x5 [2 L1 r第十五章：聚类实践
& v5 r9 f) e& w7 e/ `  b第十六章：时间序列ARIMA模型
第十七章： 时间序列预测任务
% D2 u1 U: v3 Q  V6 j9 N8 q) Q第十八章：语言模型
$ U" t- B) N. i+ Y* D# _第十九章：自然语言处理word2vec
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
1 Q7 P& \6 e4 c. X3 r2 W* i; z第二十二章：自然语言处理-递归神经网络
/ u% C& E; U& ^  l2 f: ^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
6 M+ U* F! ~( K6 R! B( k第二十五章：探索性数据分析-农粮数据分析
7 H/ A" m) J9 I: r. m4 `即可报名学习

8 l& T! y( \0 ?拓展篇（共88学时）
（课程大纲）
《Python数据科学必备四大主流库》（¥198）
! B5 |- l; l- Q+ \: O; O第一章：Python基础（免费试学）
0 P! B3 o  p7 h, d' O1 R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
- B* G% x2 q3 @即可报名学习

& k4 _5 N# H5 L# e8 f8 c  U课程特色
7 M( s. J& a3 y, s0 H2 m
) G- H1 l/ H, R6 o. k; s

+ _/ y/ A3 c, F: ^
• 学习周期——两个月（学习建议：2小时/周）
  0 q& L5 n* s( }9 I0 G% ^
• 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
  
  
  / H) o/ a6 \2 t9 c/ a. y

适用群体

7 ?- ~0 e) H$ j
• 零基础学习者
  
• 机器学习、深度学习爱好者
  + U8 R! k+ ?1 Y% R& X# u) f
• 科研工作者，特别是打算迈入人工智能领域的工作者
  # N# `6 K0 {6 m+ _; n. [$ N. ?
  
  

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。
  ' k" p* N) B: e) W  i

授课老师
( D- k% I$ r" R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。

# B# V7 X" i7 Z& Z  n特别提醒
基础篇

• 课程价格——¥398
  
• 课程优惠
  

①新学员
限量发放50元优惠券，公众号后台对话框回复“机器学习”即可领取
评价已报名的课程，并截图发给助教，即可领取55元优惠券
进阶篇

• 课程价格——¥398
    J0 M) ~" K/ {. ?- {. u8 W6 H
• 课程优惠
  2 Z0 g8 h3 B4 P7 e; J

①新学员
2 }3 J& r% R- f' J' {* j限量发放50元优惠券，公众号后台对话框回复“实战进阶”即可领取
; B) r( p6 K7 M7 p  L拓展篇

• 课程价格——¥198
  
• 课程优惠
  $ \. o) d- o) A) W0 a2 V  D

本课程暂无优惠
+ k! @( q2 l/ T# n
注意事项
- r+ f& m* Z5 o& ?②课程有疑问或成功报名均请联系助教☟

# s' p, k2 l6 V/ J来吧，点击下方“
, c: [5 o0 v4 l6 A' ~来源：http://www.yidianzixun.com/article/0M67ZM9Z
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