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。

% |  C" `9 [/ v/ _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。
2 V8 y1 f/ y+ D, |- L( W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 W  E% d% B, p( \5 Q
• 科学计算和数据统计
  
• 教育教学
  1 X9 f, B' c; a/ ]" d+ j5 s3 P; I
• 用户界面开发
  1 M6 g# k/ m; [
• 桌面软件开发
  
• 游戏开发
  
• Web网站开发
  , U9 ]% n0 n& L# U* r# ^! j
• 后端开发
  
• 维护脚本编写
  / n! Z* w  Q" B3 i
• ……
  

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。
. q, u) e6 T1 V( d4 l0 m. e& E
今天我们就来讲讲什么是机器学习
$ h& g0 P* @! P7 ]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；
可以开发交易平台。
. X1 N& |' |+ j" M( ~

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？
& [! X# h) F2 N* `

（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：
8 u( {- b+ u8 W+ J. `. q; k. `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；
9 T0 a+ f2 Y$ I1 M2 b& r# o: n: 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。
（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。

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。
  X+ h: O- I: z1 v1 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。
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# k( U' \9 c9 {7 ~- \0 I4 |相信，每天都能感受到能力的提升！
/ V4 h8 T1 n6 q6 L, @《Python机器学习》系列课程介绍
) z* I- b0 ]. C! m" P+ n$ U基础篇（共131学时）
* s$ R$ h' y# m7 S: @  A/ n0 h; \（课程大纲）
' B0 z: ?. a8 c$ q! v& x( `: m: Y# j$ F《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
第五章 Python工具：可视化库Matplotlib
第六章 算法：线性回归算法
3 v$ j  R9 ?) Q5 `- C( x第七章 算法：梯度下降原理
' I5 s2 k0 t/ ~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
+ e* h( P8 n- T% A+ `1 k3 v8 _第十一章 案例：信用卡欺诈检测
# D1 p9 k8 C* s: M7 q3 Y4 z第十二章 算法：决策树
- E+ O/ y( m9 w% A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
  B: B, L7 f; ?9 K! ^: T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
, A; ~0 ~/ H/ ^% y% O/ o- {$ c第十七章 非线性支持向量机
第十八章 支持向量调参实战
第十九章 计算机视觉挑战
( T+ P# N; y( r+ u% i2 l; ^第二十章 神经网络必备基础知识点
+ K9 r( @0 X8 A4 |: {) K  h1 j+ G第二十一章 最优化与反向传播
3 g" @$ O. V0 \2 Z% Q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, H% U2 f; p% e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
' M4 s1 g; C* u- J$ Z+ |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
* W8 C+ ~4 U. U8 m* }0 B* ]6 ^
3 T: l3 J# ^& ^/ f' S: T进阶篇（共113学时）
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* P1 J9 t2 O3 ]+ i2 v  L( p* B《Python机器学习实战——进阶课程》（¥398）
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
第三章：Python实现线性判别分析
第四章：PCA主成分分析
: D- F9 v( E, Y/ c% V第五章：Python实现PCA主成分分析
4 Z% ]9 b7 V: b) P+ ~3 S第六章：EM算法
第七章：GMM聚类实践
第八章：Xboost算法
1 L: z6 p4 J- O1 x% F) t, `第九章：推荐系统
9 O$ B/ _$ b2 l+ I0 i8 A. R第十章：推荐系统实践
4 h4 b: H. ?& F" [7 q: g* o第十一章：贝叶斯算法
0 L& T" x0 Z6 D, ~$ V( J3 {第十二章：Python文本数据分析
) S) o  w; r3 F9 R) [# t8 w! e第十三章：KMEANS聚类
第十四章：DBSCAN聚类
" S7 L& T( t7 B/ @: S, f. Y$ X/ }第十五章：聚类实践
& V/ H! p5 t, P第十六章：时间序列ARIMA模型
$ d/ P6 [2 A) H+ n* u+ ~0 j! A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
' W" h2 X4 {1 m' N$ s" G. T) ?! k3 u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
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
  A  l+ n0 ^' y* e* f第二十四章：探索性数据分析-赛事数据集分析
0 _- m$ L: M% H5 x第二十五章：探索性数据分析-农粮数据分析
0 D! C' M7 g. W, t即可报名学习

拓展篇（共88学时）
（课程大纲）
《Python数据科学必备四大主流库》（¥198）
/ n7 @  j- {5 c. S5 ]! Y' N第一章：Python基础（免费试学）
* M- w7 i8 L! C7 ]  ~4 b" O( a第二章：科学计算库Numpy
5 `$ ^. v- N2 _: R# W" y0 {' ~第三章：数据分析处理库Pandas
3 g1 @) e- R( x+ X第四章：可视化库Matplotlib
1 x* u0 r( H/ r$ ~/ I5 d6 |, {) i$ v+ U第五章：Seaborn可视化库
即可报名学习

: d6 D3 h' o" [. H# V7 ~! D课程特色

. @) B$ u- d# S8 x( X& j4 V1 G

• 学习周期——两个月（学习建议：2小时/周）
    Q  w  K5 V( G8 _4 i3 X2 [
• 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
    E, z* v# H$ @2 l! G
  ! M0 m1 `1 H0 ~+ p/ p2 R3 _
  

适用群体
' o2 s) {4 H5 i# ?8 w, J9 ^/ D' _2 U

7 i/ ?8 C  ~' t% S, ^+ J
• 零基础学习者
  4 `, z; G, E' w2 l- @8 s
• 机器学习、深度学习爱好者
  - X) m2 ?. K9 [6 f3 x/ W1 L: `1 {
• 科研工作者，特别是打算迈入人工智能领域的工作者
  
  4 T9 l- `0 S7 R
  

你将收获

% V- k4 t9 A, a( N

• 快速掌握Python库的使用方法并进行实战演示。
  - `0 \, V. \* C; I" A# n; _
• 实例演示如何应用机器学习算法解决实际问题。
  & d0 R# O* l" l; c
• 使用Python库完成建模与评估工作。
  

授课老师
1 G" N# k0 j/ t$ ?' B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。

8 n0 n% K6 _6 O  }特别提醒
5 E# |3 m7 t% t* b( G. D! a5 x基础篇
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注意事项
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