TIOBE5月编程语言排名公布，到底花落谁家？

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1 l% ^& `; S- |9 O1 Z/ G7 q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。

* e. T+ H+ y" S* J! X) t: }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。
) f* Z" e3 q. X: X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：
5 ]. a/ P" h# W) M& j& \  h% j" o

3 }% n* B/ _- d' z
• 科学计算和数据统计
  
• 教育教学
  2 z& k/ l& {' a- X5 `9 A
• 用户界面开发
  
• 桌面软件开发
  
• 游戏开发
  
• Web网站开发
  0 w8 h5 Q$ g2 o1 U
• 后端开发
  4 k8 h  H! @) W( m, N9 d. ]
• 维护脚本编写
  4 f7 ]7 ^# q- \8 X. i6 T
• ……
  : p  n! m$ f9 x4 h4 F. @  _9 m  ?

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。

% C6 E: R1 b' J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。
8 t5 C2 ?( E  z: ~6 E! ]8 y7 C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；
可以搭建回测系统；
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？
0 o8 K: q5 u; Z% q8 n1 C  g: C! ]

（一）搞定Python：
  B: ~9 g7 |$ x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；
+ u0 ]1 ~4 d0 V3 G. p（二）机器学习算法：
9 U* H- X9 ~, ]% Q& k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：
/ }  I4 L: ^+ n7 M9 m7 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。
3 W) H, c4 f7 `2 O. N. s: k3 Y9 M（四）案例与实战：
6 v6 _5 u3 H% i5 d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。
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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
' O9 i; @* a$ T+ m/ m- j- ?- S( J基础篇（共131学时）
（课程大纲）
' b0 I' I: Z# D1 R" 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）
第二章 Python快速入门（免费试学）
第三章 Python工具：科学计算库Numpy
* X& y# \. c% N4 V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
/ |- A. J/ C, T, {1 f6 N' l第七章 算法：梯度下降原理
; |* R) S0 o. S% 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
- B$ C( [* l% ~( W& Q第十一章 案例：信用卡欺诈检测
, @- l/ {4 {9 v$ x) n第十二章 算法：决策树
  t0 F: h  A% {; l6 P第十三章 决策树Sklearn实例
& B* l' {' L( {1 F/ K第十四章 算法：随机森林与集成算法
% N7 i+ y6 A# L0 d, {" Q# ^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
) v& M" C# {% r" O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
' z% ^, @7 L, t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
第二十三章 案例实战CIFAR图像分类任务
5 l8 P2 Z: c# I9 a) A2 l/ H第二十四章 Tensorflow框架
8 H' Z5 G, e4 i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
1 d$ V! m" {( t  G第二十七章 聚类与集成算法
+ K/ D# U2 [9 z# s; p2 O9 X第二十八章 机器学习业务流程
9 c* i: U3 ~5 ?! g即可报名学习
% x: M" i8 S9 P# h: @1 Z
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）
& c7 s1 K' ]: E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
& C6 ?  ]* O1 g- {. }2 c第四章：PCA主成分分析
第五章：Python实现PCA主成分分析
6 i' `; B5 f) F2 [第六章：EM算法
. A5 H* H( O5 f0 s第七章：GMM聚类实践
1 b0 G8 ^  d' j. P; P- d. z第八章：Xboost算法
0 J: [: c: q! r' c第九章：推荐系统
3 j2 X$ C/ [5 ~" U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
第十三章：KMEANS聚类
第十四章：DBSCAN聚类
第十五章：聚类实践
. F3 D; ^" g9 g, t第十六章：时间序列ARIMA模型
; p, X' u% G! n2 C& V2 u第十七章： 时间序列预测任务
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
% g: |( |, N/ ]# o% F第二十二章：自然语言处理-递归神经网络
' L. O7 v$ ]/ }1 y3 f* w第二十三章：递归神经网络实战-情感分析
! I2 ?8 B8 L( 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
# y5 h) O, p) J: L即可报名学习
( r1 k5 o, f2 j' i1 `8 q
1 h6 c  C2 C% S  P3 K, p) ^* Y. H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）
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
3 S4 ]+ g( f! p) J4 m( E' N% y第五章：Seaborn可视化库
0 |& y& F' A4 J4 K) D& y  n5 _7 S即可报名学习
6 K. I/ l+ x. d2 |' Z$ |
课程特色

* q) V7 S2 C, r1 O; [+ t
• 学习周期——两个月（学习建议：2小时/周）
  % l" G' q' o, }# `9 V* `3 s
• 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
  + p. H7 Q1 u4 C: B; g. N% R+ V
  
  

适用群体
  ]$ o. c& d7 |4 P; M8 P

• 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
  
  
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你将收获
5 C' d/ @' ~% v9 P/ C8 ?" _4 {5 E
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7 Y  ~. A' Y; k, N4 j3 N
• 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。
  " G  m. D6 b7 b1 J
• 使用Python库完成建模与评估工作。
  

授课老师
3 {# R- _# 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。

$ ]. v  w4 v: C/ ?0 D特别提醒
: a. J$ Q7 i  k) r% L1 K基础篇
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# L9 X# W5 D3 ]! a( `7 J
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6 ~0 |8 J' u7 {* V, N% S8 g4 F: L! Z3 }进阶篇

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  ( n' l6 r* G# @( w- R

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拓展篇

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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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1 @+ `5 i) ^6 S: Y6 g" `, P6 `. U, Y来源：http://www.yidianzixun.com/article/0M67ZM9Z
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