TIOBE5月编程语言排名公布，到底花落谁家？

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3 b% _: H8 n- k0 q6 d$ f; c* O; W/ R( F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。
, ^/ T/ b9 S; R: j+ |3 s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：

0 \9 I; {7 E9 f1 F
• 科学计算和数据统计
  
• 教育教学
  0 i1 l. R, j' }% \" e7 ^" t5 j
• 用户界面开发
  * T" c/ T) j$ b% P% h1 T2 f' N
• 桌面软件开发
  " k/ v/ S1 G1 y4 C9 ^& O
• 游戏开发
  # S1 `% B+ t; A& Q% ?4 S( V
• Web网站开发
  
• 后端开发
  4 B, I% x% F* o! o$ o9 _& B
• 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。
& o- A* [( R* N, {' |# e
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。
7 Q# |$ B) v; \( \* _: t2 B; _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。
9 r0 E+ R3 A" }( s; g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；
  O" \% P# |6 B- K3 H- R9 h3 B& f可以搭建回测系统；
, u& q$ g$ Q5 `* `  ?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；
$ o  {+ E* {2 ~1 M. a- d" F（二）机器学习算法：
1 d" v- Y0 H( g6 B0 I" x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 p' m2 Y! }! }( q0 a9 l6 u( @2 H（三）熟悉Python库：
1 C$ I5 R2 z7 s3 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。
' F2 w9 _5 B5 U5 ~+ ?7 V（四）案例与实战：
" v- l- ~0 M6 I* }3 b+ \! {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。
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。
( W0 @* a3 D; {! ^
+ B, V* b  X1 G$ o: Z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）
! `+ |$ o$ r/ K: ?/ H$ 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）
  E- o' R/ @% ~/ d& p+ M第二章 Python快速入门（免费试学）
第三章 Python工具：科学计算库Numpy
9 w4 F1 e" H* y) n2 E: q第四章 Python工具：数据分析处理库Pandas
) i; V! U* y" G/ g- n第五章 Python工具：可视化库Matplotlib
& R) }& x) P3 w1 p/ R5 C9 \- j2 _第六章 算法：线性回归算法
! Z3 a% v2 D7 D' N2 B5 H! K  w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
% W/ a* z! o5 i  H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
; W7 K. Y, o! B$ n* Z9 h  X3 ]第十四章 算法：随机森林与集成算法
; Q8 F& |* l; @; l' _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
$ F# B; J, e* v2 |& P' d$ p) H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
第二十章 神经网络必备基础知识点
: h+ w- a4 M. X, {6 a0 Y第二十一章 最优化与反向传播
, p6 {: S& P! H  l! W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
+ S3 E$ K+ g3 t) A, S7 C, p' e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
: q8 H8 k* D1 N; b0 j. x5 M- U第二十八章 机器学习业务流程
即可报名学习
5 ^$ ]# b4 x2 }% `5 \2 t
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
第三章：Python实现线性判别分析
, j8 B1 S5 _4 n: Y6 y9 Q3 u2 `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
8 Q" U7 T$ O+ B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
8 o  G9 W- v* Q: ^) G第十二章：Python文本数据分析
第十三章：KMEANS聚类
/ b. \  p: Y* t' H6 M* N第十四章：DBSCAN聚类
第十五章：聚类实践
第十六章：时间序列ARIMA模型
; K. H/ l1 J0 a2 U第十七章： 时间序列预测任务
' U7 g- X, k1 m6 ~第十八章：语言模型
2 N" T* G0 s& Y3 q$ u0 S( U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
! d- c% x1 U: f' |第二十二章：自然语言处理-递归神经网络
$ E- p, I, c) p. P1 e" O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
! h& C# l" c) H& L$ n第二十五章：探索性数据分析-农粮数据分析
即可报名学习
/ {; y+ [& w# s" ~
% d- k: @/ ~% H5 D" s& D拓展篇（共88学时）
（课程大纲）
《Python数据科学必备四大主流库》（¥198）
1 O% Q% r& S9 i. I: C第一章：Python基础（免费试学）
) U( |; \2 R( q+ u$ p" J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
/ Y. |* G3 [( [; X. |- A  u第五章：Seaborn可视化库
即可报名学习
7 {% H3 v6 O( d  y! B
课程特色
, a; Z/ `* ]' e- B5 [& e. R: e
/ H) n4 z- X/ b

8 E+ l' l5 p  J8 A% ^* l1 K) ]
• 学习周期——两个月（学习建议：2小时/周）
  $ \4 h6 X0 h9 h# 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
  ; @" A  ]: t6 e, K3 c
  
  

适用群体

• 零基础学习者
  
• 机器学习、深度学习爱好者
  7 F* @8 [3 f7 h% f6 n
• 科研工作者，特别是打算迈入人工智能领域的工作者
  6 v6 ?9 ^' |/ F1 L8 T% |
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你将收获
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• 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。
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授课老师
9 R/ B: G1 f+ O2 V0 N! U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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特别提醒
0 R4 i' \6 g3 }基础篇
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• 课程价格——¥398
  
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. T0 j- [; C: p1 m# |评价已报名的课程，并截图发给助教，即可领取55元优惠券
8 y7 r( x7 i7 ]. _* i进阶篇

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①新学员
% [! O+ M$ k2 {; f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
* |0 w5 t' t# U  _& E5 a4 \5 X  x. u* F拓展篇

0 K  j- A9 c1 a! c' w( V7 G, w
• 课程价格——¥198
  
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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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