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。

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。
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
  0 Z: D4 I$ E6 w7 w7 O3 ^
• 教育教学
  
• 用户界面开发
  $ [1 j& x( M6 ?0 D8 @3 I
• 桌面软件开发
  # D9 n; ?! T3 C
• 游戏开发
  
• Web网站开发
  
• 后端开发
  7 R; U9 `+ k: ?4 V
• 维护脚本编写
  ' o0 Y; g: I% V' l4 T- d
• ……
  

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。
( ^0 \' e: G0 P1 N7 C3 X# d
今天我们就来讲讲什么是机器学习
( g( B0 i, l* O9 h& Q3 Z2 I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。
0 Y$ x( t: p8 E1 [5 m: w/ v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
# {( [! `( |$ t9 c) Q& W; }

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；
' o2 z0 i2 }+ U9 a6 C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？
6 n; l- @7 D8 [4 R$ \

（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：
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：
  Z. h+ M' d  [2 L2 y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：
3 O* w2 Y, f1 u0 u! o1 [. Z4 A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。
4 n/ ?  |8 w6 ]* H: S( ]
+ U# y5 T4 z; a6 V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
% H+ f3 D  h$ ^2 f基础篇（共131学时）
（课程大纲）
9 P( H$ m, g( J& `8 s# Q1 B《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）
+ n8 |% F' p+ Z4 k" O第二章 Python快速入门（免费试学）
( N1 c) Q8 B+ A  @: R2 i第三章 Python工具：科学计算库Numpy
0 e4 M8 I" a1 e1 C* w  ~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
* }) L; Z/ z, ~" P2 A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
5 M# b; ^" H) v2 q' b  n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
! i2 M4 B4 i& ~3 |第十二章 算法：决策树
第十三章 决策树Sklearn实例
! F2 T- Z% k. e- Y9 W" H第十四章 算法：随机森林与集成算法
! m8 \3 b& q8 E' C! Z& z) }6 ]第十五章 案例：Kaggle竞赛案例:泰坦尼克获救预测
5 \9 q  Z; c' T/ x* d) ~! V, |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
& @' z  `% O/ Y$ k7 \+ g第十八章 支持向量调参实战
& V4 d5 i: t3 K( m第十九章 计算机视觉挑战
" K0 t- Q  h6 t/ j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
3 P! |2 c" v, O0 l9 K1 W- x第二十三章 案例实战CIFAR图像分类任务
第二十四章 Tensorflow框架
: @" A5 {: p: H- n3 S$ G第二十五章 Mnist手写字体识别
5 P) w0 t8 H( L3 v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
: l1 B  H: @0 G( T第二十八章 机器学习业务流程
6 x7 b( ~; i! z. K即可报名学习

6 u5 U' F5 b  ^/ Z( J进阶篇（共113学时）
（课程大纲）
) G* e7 @0 X" A5 u- M" R& ~5 z《Python机器学习实战——进阶课程》（¥398）
第一章：Seaborn可视化库（免费试学）
# C# P) F' C8 D: Q7 E0 e第二章：降维算法-线性判别分析
% ~  a- S1 n: s4 D) @第三章：Python实现线性判别分析
2 W* l/ ?, y; q; j6 p第四章：PCA主成分分析
, }) }& }& Q; T( V# n. g第五章：Python实现PCA主成分分析
+ Q2 ?: E# S, @第六章：EM算法
第七章：GMM聚类实践
第八章：Xboost算法
第九章：推荐系统
3 n( H3 `. p0 R; E: `, s第十章：推荐系统实践
第十一章：贝叶斯算法
第十二章：Python文本数据分析
, Y) S  d- \; |- a0 A% T% n: h第十三章：KMEANS聚类
- r4 H5 Z! |& n- ]第十四章：DBSCAN聚类
9 k+ J, T# f& g0 M第十五章：聚类实践
8 N3 ?8 s( ^" U7 \, c, w+ l第十六章：时间序列ARIMA模型
' U- B+ V2 L5 b8 `9 x第十七章： 时间序列预测任务
第十八章：语言模型
# b7 p- E+ d, x% q8 H4 w! `第十九章：自然语言处理word2vec
第二十章：使用word2vec进行分类任务
9 q& e! J8 H5 r: w第二十一章：Gensim中文词向量建模
: R4 l" K. n: d第二十二章：自然语言处理-递归神经网络
. @6 X5 M( w' E, D3 E, G" }7 `$ r第二十三章：递归神经网络实战-情感分析
7 t$ N' F1 ~( K, h" X* v" |+ f8 I* f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

拓展篇（共88学时）
0 J  h4 E- U4 [# |3 M) T（课程大纲）
《Python数据科学必备四大主流库》（¥198）
. x  l9 ^' u. I0 V6 h: n& e第一章：Python基础（免费试学）
第二章：科学计算库Numpy
! k# D( K5 W6 h2 `8 G第三章：数据分析处理库Pandas
8 Q$ k( X- T, g' E+ Z& z* h第四章：可视化库Matplotlib
, M% ?4 d) B) R8 i% `& N第五章：Seaborn可视化库
) p7 @% U( U( n7 w" p( V即可报名学习

课程特色
1 [# R8 L3 A) ?6 C% Q1 _
, s+ ]- G' C% N. l! k

• 学习周期——两个月（学习建议：2小时/周）
  1 {8 b; r" C3 [! P
• 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
  9 y+ c" ~# E: o% I5 X! P9 [
  
  

适用群体

• 零基础学习者
  2 I6 b2 a; X6 v: j5 J+ y
• 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
  : f6 m! c0 h5 G* O% W$ B, u/ J
  
  

你将收获
9 O$ e5 s2 I5 [# M4 F1 }' x' H

• 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。
  4 N# A2 p# c9 g
• 使用Python库完成建模与评估工作。
  0 ?% o6 ~, n2 `4 [& K5 v

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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特别提醒
( q3 G7 b( [% j9 [基础篇
7 R/ ]( O1 t1 d: r/ u( N

- s% V. c/ b5 m+ J
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• 课程价格——¥398
  
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' v6 _# u6 a) [$ p5 Q8 i拓展篇
5 L. M5 l, u3 g& ~* _! n- W" I  q+ M

3 Q3 j; a! g* Y
• 课程价格——¥198
  
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5 p" s- N7 ?- s: e; n注意事项
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