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。
7 t; Q0 o( r! K& E# @' ^  b: H3 o9 S
) |6 B% D) w. _! T+ q- OPython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
  
• 教育教学
  
• 用户界面开发
    ~- }9 e, Z' G6 O2 ^/ ]3 n
• 桌面软件开发
  
• 游戏开发
  
• Web网站开发
  8 t* c! a, x- @, R: G2 b8 ?
• 后端开发
  9 A% ?/ D' o; [' B* e+ j
• 维护脚本编写
  
• ……
  # e6 z( o) [* |: J9 v

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。

今天我们就来讲讲什么是机器学习
- A7 B6 V) ~' Z, o1 i  k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。
! t5 _  F2 J8 ^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；
, Q! j4 K$ Y2 C! }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。
  I9 [& }: s" 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？

（一）搞定Python：
+ @% ]/ b+ k( k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；
0 E. ]& M) k' e4 N3 S; Y) \（二）机器学习算法：
* s1 a! O( v+ J: s& U  `- O. A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；
7 y/ r2 D; S& K+ N( B& N! O7 Z( ?（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：
% I" ]7 o& H6 s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。
! E. k0 h2 o1 y5 a: ?  Q. ]1 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。

; N2 X$ q" i) m+ F. h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）
: l3 J8 k2 u$ E! F7 R第一章 AI时代人工智能入学指南（免费试学）
/ k- q9 g& w& ^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
+ c/ P5 D& {  K第五章 Python工具：可视化库Matplotlib
$ T3 c, g2 ^' Y; l1 i+ c. m# M! [第六章 算法：线性回归算法
7 v  j# e. v. I# a第七章 算法：梯度下降原理
* i& t$ `  O5 S& ^0 h9 Q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
第十一章 案例：信用卡欺诈检测
第十二章 算法：决策树
4 a+ H* v$ u: S# p  u5 J; e4 B第十三章 决策树Sklearn实例
3 H; a2 d, G3 L2 g  J第十四章 算法：随机森林与集成算法
, Q; M1 H1 Q# \, A6 L. C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 i% Q1 p9 ?+ c3 }第十七章 非线性支持向量机
第十八章 支持向量调参实战
: c: Y2 d$ n* _3 S. Z; P. W第十九章 计算机视觉挑战
& N  N% n( J+ z, P( i0 `, U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
2 ^$ f& r9 n; ?1 E3 M# z0 T第二十三章 案例实战CIFAR图像分类任务
第二十四章 Tensorflow框架
+ Y( u+ @9 e' \8 \! m  s- ~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
; I' b  K- u; k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
5 d- D' P0 E# o$ U& C$ R; r即可报名学习
% h% I. R5 s" N) l3 e, M9 ?6 r
进阶篇（共113学时）
+ m$ u: p- q5 t# ?, ]（课程大纲）
《Python机器学习实战——进阶课程》（¥398）
1 L0 C% v: p! s' ~7 f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
* X; p2 c8 k+ N" h第三章：Python实现线性判别分析
7 J2 O: l4 n. q# u4 E第四章：PCA主成分分析
, `9 {" i' z1 U7 S/ l! o- j2 g第五章：Python实现PCA主成分分析
第六章：EM算法
8 v# J" R' g; t& e4 Y- k: 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
$ L- p5 k) h7 r6 l# }第十一章：贝叶斯算法
4 H2 K9 A$ z3 S9 e+ \第十二章：Python文本数据分析
第十三章：KMEANS聚类
1 ]" J) D+ t$ x% `% {4 Y第十四章：DBSCAN聚类
+ ]3 s) }% P4 m6 n. u( s% E第十五章：聚类实践
第十六章：时间序列ARIMA模型
0 z7 f' h* j' s$ O/ s第十七章： 时间序列预测任务
0 S% T7 V; Z9 U3 l8 J第十八章：语言模型
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
+ J* i0 X  ~2 w: m! i+ C9 O& |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
! D2 Q( k9 U* ~% t7 d" {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
/ n0 D% {: f: w7 N
. R: N; [7 Y: k! o# _8 B( \" k拓展篇（共88学时）
（课程大纲）
  G# w4 n6 J- T9 i( Y+ v' A5 w《Python数据科学必备四大主流库》（¥198）
% r1 ?# t% @3 t( M, f: W2 T第一章：Python基础（免费试学）
+ A* B: W& G0 d8 R- C8 X第二章：科学计算库Numpy
% ~- ?$ J7 O3 n, D$ Y第三章：数据分析处理库Pandas
第四章：可视化库Matplotlib
2 k  R& ]) \9 P8 u第五章：Seaborn可视化库
( w% l, o/ O; |/ s  ?0 `5 A即可报名学习
5 K& L# m5 ~$ m9 t+ N0 Q( g, v! P
+ L7 U) d$ R$ J0 ]" e) W课程特色
  p, ?3 _* B8 H7 f8 G
# d# O* q7 B# B2 v- ?5 b: X

• 学习周期——两个月（学习建议：2小时/周）
  0 N/ f  B) r& _0 X. z3 z: `
• 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
  . Q6 t" j" j! `, I& K* S
  
  

适用群体
7 s/ P0 [7 a0 d8 i; R  `; d+ ?. G

, g. i# a# u; H' X/ `  i9 f  `
• 零基础学习者
  
• 机器学习、深度学习爱好者
  
• 科研工作者，特别是打算迈入人工智能领域的工作者
  + M3 R. r! l- \% U! s
  7 N' h7 B- i; S: J$ v& v$ R* K
  : r+ U4 s  n7 m! e) w4 Y  \3 ^

你将收获

! n; g* r1 ^. P. }7 l3 t

7 {) i/ f9 |4 v( U! 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。
. {  V$ I% q& c! J& E- C0 x
7 `/ ?5 _2 t$ m$ k特别提醒
基础篇
0 D3 a0 g6 K* o! U

• 课程价格——¥398
  
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进阶篇
. b$ n9 r: ?4 R0 p% x0 J$ x9 o: C

• 课程价格——¥398
  
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  . p$ z6 x5 {( W+ L% Y  I( G

①新学员
; |! ~0 I8 C% i; t2 e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

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