TIOBE5月编程语言排名公布，到底花落谁家？

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$ \  Q- l$ b& h) A! a4 C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。
# \7 o* n9 `) `( q9 Y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：

1 Z3 u& c4 D- H: j+ E8 \0 e$ g- `
• 科学计算和数据统计
  
• 教育教学
  3 ~2 Z0 s  K7 c- e2 l
• 用户界面开发
  ) x8 s, `, B4 W7 g% `! u
• 桌面软件开发
  
• 游戏开发
  8 [6 S; z, x# m# T/ Z4 W
• Web网站开发
  
• 后端开发
  * `( n* s( W5 b
• 维护脚本编写
  . j$ q0 k+ t! s) J( Y, c  [
• ……
  : O5 C  S' K4 q

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。
; m5 |& g2 u, r5 V; x! K
今天我们就来讲讲什么是机器学习
, Z2 n' Q- {" @6 H9 S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。
3 k+ X2 O6 A2 n" k7 s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。
/ Q& |4 ~" z( E) Z比如，就金融来说
$ ~9 d9 m& ^" u+ [# k0 M" n( E0 g% e; z

可以通过爬虫技术获取股票数据；
7 _5 S  f% K5 T4 \! O- C( E/ y7 r可以通过文字信息进行文本分析；
/ q6 q" G" a+ n9 S7 z可以搭建回测系统；
: ]. [$ o1 s. M3 l! T4 b; z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：
# d9 J( G9 M, X( U  W% d, b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：
; ^/ W3 N$ h* c! w; N( N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：
) x" m( j0 X* ?" u& o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。
( a, K( A2 O5 Q" ]（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。
9 H4 S" |; n+ j

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。
. \3 q+ w/ ~3 K% W" l
0 }. F" n! u7 z# H6 w5 {/ u/ M2 _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）
6 a, }( C# d  u（课程大纲）
6 S: Z6 \9 D* f  b. T( b《Python机器学习实战课程》（¥398）
5 u8 T" f7 d" c: {0 {$ M& `9 i; J第一章 AI时代人工智能入学指南（免费试学）
7 v# f: i3 {1 k/ x/ j+ C) s6 M( R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
9 O$ d$ ]: ~9 Q& h第五章 Python工具：可视化库Matplotlib
第六章 算法：线性回归算法
% i: @& ~* q, v( A4 ?第七章 算法：梯度下降原理
第八章 算法：逻辑回归算法
  z3 ?" {: e9 C9 m' b第九章 案例：Python实现逻辑回归与梯度下降
& ]7 |2 f& U/ e1 Y1 J" W$ X) P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
# p% n  z  \5 i9 x+ z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
7 S' \) u  C! R( ?- }% G. b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
第十七章 非线性支持向量机
, c8 q( s+ h' H% m+ I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
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
; k, w5 H9 }8 }4 C4 p# y$ o8 F第二十三章 案例实战CIFAR图像分类任务
& A0 s9 q( T1 E  a! m  c7 f' Z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
% N1 i! `6 E# i第二十七章 聚类与集成算法
, S: c- F6 R6 ?" L: M% h第二十八章 机器学习业务流程
- Q( P+ t) u, C) N! L即可报名学习
4 e) @. {: N7 T  c2 ?
进阶篇（共113学时）
（课程大纲）
1 i( Z/ x6 e. x# ~0 M8 ~《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
9 u: z' R$ g; M  H' o' i; x第三章：Python实现线性判别分析
2 \* _" t* {" Z9 D4 A% L第四章：PCA主成分分析
. l4 O5 x* \& Z4 z) p6 Q+ g5 q第五章：Python实现PCA主成分分析
) \5 i/ J( x% B7 {% L第六章：EM算法
4 Q* g8 v+ _( v% N8 J7 _# w3 c第七章：GMM聚类实践
) A* v6 _; p6 ], G4 L+ l& N第八章：Xboost算法
第九章：推荐系统
( B9 U( v! O7 M& v" E第十章：推荐系统实践
' X0 d5 ^, @! M9 U第十一章：贝叶斯算法
6 M& c6 }6 @9 P$ a2 B  _; U第十二章：Python文本数据分析
第十三章：KMEANS聚类
第十四章：DBSCAN聚类
8 r  @5 s  D& T$ C3 z) Y第十五章：聚类实践
% A. g: a4 O1 x0 r第十六章：时间序列ARIMA模型
$ H3 J- X2 a% X( M第十七章： 时间序列预测任务
第十八章：语言模型
6 ^7 ~2 }& v) T& H6 [4 d* z  u( F4 `第十九章：自然语言处理word2vec
' p5 U3 u- d5 d1 d+ y% H# g2 O% `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
+ S0 J) l& l- m# W5 Z* u$ C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
. C5 ]7 g3 Y2 l0 T7 V! }第二十四章：探索性数据分析-赛事数据集分析
第二十五章：探索性数据分析-农粮数据分析
即可报名学习
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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）
4 U; a: E% v/ t( F/ T7 G第二章：科学计算库Numpy
- c7 H; T9 D- M+ [6 _! Q第三章：数据分析处理库Pandas
* {+ i4 L  O, Z第四章：可视化库Matplotlib
第五章：Seaborn可视化库
即可报名学习

& V& U* ?9 H2 M$ G课程特色

0 W+ y1 p$ G( t/ K
• 学习周期——两个月（学习建议：2小时/周）
  . I1 r. i3 e- l1 T6 _" m
• 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
  
  
  " s3 X" N6 O; B6 D7 R9 x+ c/ G

适用群体
* R( n. y8 ?6 w$ J3 m! p

• 零基础学习者
  
• 机器学习、深度学习爱好者
  9 Z' P9 B( |. k6 g9 f: ^, e
• 科研工作者，特别是打算迈入人工智能领域的工作者
  9 n& Z$ c' N# w0 u! Y
  
  

你将收获
9 ]2 g- L) s/ m5 {7 F( u- O/ W. a- O
6 S, F! q: ~6 e9 J  ^8 g

• 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
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。
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; d( i% {3 @/ ^+ a- ?* ]4 T特别提醒
7 F3 r, j9 N8 J5 e  g' }$ l基础篇
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• 课程价格——¥398
  , u! X" |! R' j
• 课程优惠
  

①新学员
9 t# v( e1 r) t9 g+ X9 J: }  h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
7 [( p  y( U; |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

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• 课程价格——¥398
  
• 课程优惠
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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
, K+ S* r2 R7 ~8 u拓展篇

& ^/ m1 H7 c& z2 B' F' ~
• 课程价格——¥198
  
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本课程暂无优惠
$ k2 ~* z4 Q" [
! L) T* P3 @# {0 _2 p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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* Z1 B$ I% r" @0 l来源：http://www.yidianzixun.com/article/0M67ZM9Z
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