TIOBE5月编程语言排名公布，到底花落谁家？

floatagfly

4 y8 N* b- U- e/ T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。

2 H; U& S; |' S4 pPython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：
& G# e. Z! D4 ?# ?& v' C

• 科学计算和数据统计
  5 r& Q) n; q7 J% m
• 教育教学
  
• 用户界面开发
  
• 桌面软件开发
  # E9 Y9 v* K4 K  b& F1 m
• 游戏开发
  
• Web网站开发
  
• 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。
# k# s- p* l& q( u
( {' A0 z( p$ ^( j/ s% M1 a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；
/ `8 m  X: E! B+ h0 t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。
# A2 x: z& e* H: }

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？
% @* t8 Y* G9 V' n/ C+ |9 E

（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；
: Y: r, W- C3 k0 l6 J6 `  K: K（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；
. G: a! g3 S3 Q/ R# G8 i（三）熟悉Python库：
1 S7 q! ~3 S0 R( F# r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。
% _! c2 n& ]3 v' {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。

! V+ @2 v) y( F  C# @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
基础篇（共131学时）
（课程大纲）
《Python机器学习实战课程》（¥398）
/ }8 i! m. Z( r5 G: f8 P0 R9 s% c第一章 AI时代人工智能入学指南（免费试学）
4 Y4 b/ \' S! x; j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
8 }9 |) w6 w1 @( G% F' |8 i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
* F6 @2 j6 Q  Q9 K第十章 案例：使用Python分析科比生涯数据
: n5 S3 b' ^. Z# f: g8 O第十一章 案例：信用卡欺诈检测
- H( i0 N* g) a+ J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
9 e9 T9 A; m! r( X! `2 a1 D第十七章 非线性支持向量机
1 O; B. u6 T1 `+ c: H& T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
. J) X9 m% \( Q第二十一章 最优化与反向传播
% r8 ~9 [/ r  W( o: G, r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
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
  T( S" U6 D" ]0 V1 }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

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）
第二章：降维算法-线性判别分析
' [8 e4 ^  U  Q& i6 \3 j第三章：Python实现线性判别分析
4 b) k! {, S( X  s8 R" v第四章：PCA主成分分析
, E7 Z0 N6 T2 E7 G第五章：Python实现PCA主成分分析
' e+ T. s$ |+ E+ P2 y2 b; J8 ?5 L第六章：EM算法
! k* m. c, P6 T9 D! ~9 H第七章：GMM聚类实践
第八章：Xboost算法
7 ~7 b! O6 d+ x8 U% c第九章：推荐系统
7 V; a. n7 J  m' Y9 z! Y第十章：推荐系统实践
0 |1 E- ^! v9 }7 n4 S第十一章：贝叶斯算法
* e) q" r, g1 M9 s, `1 j第十二章：Python文本数据分析
第十三章：KMEANS聚类
; t/ f4 r8 Q5 t6 v8 Y+ ^  ^第十四章：DBSCAN聚类
第十五章：聚类实践
- a  S9 @- l! z/ j* z+ j7 S第十六章：时间序列ARIMA模型
第十七章： 时间序列预测任务
9 @( e. c/ x& p+ ^第十八章：语言模型
第十九章：自然语言处理word2vec
7 m( m( l: _* j; l- V: l' n9 T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
9 f$ i- Z$ N, Q0 C8 g9 [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
5 g2 Y& H. Q$ w: j第二十四章：探索性数据分析-赛事数据集分析
/ h7 ], \' K" `: v3 C第二十五章：探索性数据分析-农粮数据分析
% H3 ?# [+ q' \3 V3 g即可报名学习

7 g5 N! Y( F* z. Y. D7 \拓展篇（共88学时）
8 q: k! R1 U2 n* y, i（课程大纲）
  ]' g7 [3 m0 O1 E2 Q" J& A《Python数据科学必备四大主流库》（¥198）
第一章：Python基础（免费试学）
2 G& u; `' \- f6 m9 c* W+ B4 Y& O第二章：科学计算库Numpy
, \; I# ~0 g. k- I: W/ @: R: d% \第三章：数据分析处理库Pandas
- ?* v1 o3 D( v- \第四章：可视化库Matplotlib
第五章：Seaborn可视化库
即可报名学习

! \2 e  Z  l" Y0 b$ |: G( t课程特色
) w! c3 u3 P- i0 {
: v( L/ L8 o( e5 ]: E

/ Y( d- J+ C5 M( u
• 学习周期——两个月（学习建议：2小时/周）
  4 `" r+ T+ D. `: U5 o! J
• 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
  " z; d- {9 y- s4 c
  
  

适用群体

• 零基础学习者
  : u) r2 V, Y- P( j. d. u% I$ X
• 机器学习、深度学习爱好者
  ' [7 _9 I4 D/ N4 N
• 科研工作者，特别是打算迈入人工智能领域的工作者
  
  
  & @+ g( p1 n$ i% Y' S3 v9 y( y

你将收获
- g$ X: l1 b2 H8 G) R0 l1 q

1 k1 V2 @, E% _3 ~" T" h2 x3 K
• 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。
  9 y2 {# v+ ]( _7 e2 t% d' A

授课老师
; @$ [" R) A' W& }, U2 k. D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。
: Z/ n, G2 C. D
特别提醒
4 _+ s* b  u4 `+ [5 c" q, N基础篇

• 课程价格——¥398
  & W) _) u; n. Y+ F
• 课程优惠
  2 o4 J& R# J, @9 a% d

①新学员
& A8 [2 x! _# h7 y0 I+ B) x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
4 ]! ]: J* X1 b# O: b( j  a评价已报名的课程，并截图发给助教，即可领取55元优惠券
- U; n- s2 r2 R& n进阶篇
: k  k, P- @: h8 i# [7 X( W

8 x! o0 O- ~( j6 ~7 O
• 课程价格——¥398
  : B* @8 d8 X0 ^+ s+ U8 L
• 课程优惠
  5 ?$ l/ ^7 J/ [% b# k

①新学员
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
拓展篇

# e8 X5 u) {! a) s1 W* e
• 课程价格——¥198
  1 X/ m$ J9 Z9 a9 Y7 }
• 课程优惠
  3 S4 p) R5 n7 t9 J' r8 g

本课程暂无优惠

注意事项
$ i% S5 K  S5 y( p②课程有疑问或成功报名均请联系助教☟
$ t7 q0 _6 N6 M; X& j
来吧，点击下方“
- f& Z6 S3 H: y, K7 r2 ]( q' u来源：http://www.yidianzixun.com/article/0M67ZM9Z
6 Z& @6 x( ]) }& u* r免责声明：如果侵犯了您的权益，请联系站长，我们会及时删除侵权内容，谢谢合作！