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。

8 u* ?7 q6 t. ~+ B, P" d% }$ TPython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; J8 P& N- R; h$ R7 }" H, a9 H3 p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：

, c8 t, N3 u! [, F. n
• 科学计算和数据统计
  
• 教育教学
  # W* b8 x2 N! u9 a2 M
• 用户界面开发
  
• 桌面软件开发
  " {! T5 i1 g( a5 B$ Z2 C2 r
• 游戏开发
  
• Web网站开发
  . E. r( }5 ^* q9 Z' q  i9 E( L. f( n
• 后端开发
  $ j; |$ s, s! I1 P' e/ [+ C
• 维护脚本编写
  3 |  s1 |! ]- D7 a% \) f" Z
• ……
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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
7 _9 q( s( N( C' `0 P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。
1 u2 H( w9 W) n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
" g5 \# Y1 d7 L8 P* l

可以通过爬虫技术获取股票数据；
2 V# A3 \1 B, Y' O, R: T  y可以通过文字信息进行文本分析；
1 D/ c# C1 ^% R+ R; B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？
! g) P2 ~  a7 ^: h: M3 Z# x/ t* |

（一）搞定Python：
( J3 {$ n, d5 D" L6 r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：
+ M5 y- Q, I6 ^3 w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：
5 Y. ?5 ~# V9 J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：
$ M6 Q7 v4 b9 |9 A6 I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。
" [* q- m5 p+ f- N5 H8 T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。

  I, L0 C# J, J5 o相信，每天都能感受到能力的提升！
, z) j& v4 I4 _: z7 N《Python机器学习》系列课程介绍
基础篇（共131学时）
/ A' e2 v: {; m6 X7 ?（课程大纲）
0 t/ x4 q9 D& P# ^0 E! K. O" ?《Python机器学习实战课程》（¥398）
/ z+ [) v! o+ v( }. A( b' }' ]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
3 G9 h* N- k5 l0 z4 T, P/ _3 P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
% |8 X5 M& d! S第六章 算法：线性回归算法
- J0 ?! z* T. ]& l$ ^/ `- B! J* x8 o第七章 算法：梯度下降原理
第八章 算法：逻辑回归算法
1 g& u( `" S" e& J. x; V第九章 案例：Python实现逻辑回归与梯度下降
8 ~' T$ |+ P% q1 w7 k  v第十章 案例：使用Python分析科比生涯数据
5 S5 g) ~) U2 u  K+ w2 a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
第十四章 算法：随机森林与集成算法
第十五章 案例：Kaggle竞赛案例:泰坦尼克获救预测
8 v% L8 _0 `" R+ h9 K/ `. b0 {3 s/ G第十六章 算法：线性支持向量机
& v) l- _$ j0 U$ }2 D4 c' i5 u; ?第十七章 非线性支持向量机
6 }# I3 e+ S3 z5 ]+ [第十八章 支持向量调参实战
第十九章 计算机视觉挑战
$ R" n: v/ J0 p5 ?; X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
第二十三章 案例实战CIFAR图像分类任务
3 f7 \% v8 X2 J* m第二十四章 Tensorflow框架
" r6 j+ s) H  z) y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
& \+ @" i6 u* w3 \! a1 \第二十七章 聚类与集成算法
1 r6 i& p* r5 u  s  n& w, G第二十八章 机器学习业务流程
即可报名学习

进阶篇（共113学时）
: C6 Q3 h( o: S$ k% V（课程大纲）
) B3 f) D$ A0 y% \7 H《Python机器学习实战——进阶课程》（¥398）
/ L! I! D& u5 _& v5 S+ v第一章：Seaborn可视化库（免费试学）
0 j% w9 g' D$ C! P' U/ |; i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
7 E! x8 T# l- n3 Y0 O第四章：PCA主成分分析
# @2 ~* p5 x6 v# Z第五章：Python实现PCA主成分分析
第六章：EM算法
第七章：GMM聚类实践
  `6 c- e" B. s第八章：Xboost算法
第九章：推荐系统
4 `% p3 v/ c! ]) R; |第十章：推荐系统实践
2 z% _9 I$ Z! n4 n  |. y' ^第十一章：贝叶斯算法
2 x- y6 d  K( o/ A# m/ j3 T  \+ W第十二章：Python文本数据分析
9 Y. M% L  o8 w" P" D8 W5 H( Z. m第十三章：KMEANS聚类
' M. Y/ X  H+ g! ~( J8 G第十四章：DBSCAN聚类
" U6 w/ L- D8 \3 L% h第十五章：聚类实践
第十六章：时间序列ARIMA模型
# y2 z8 _9 x, M! A1 ]第十七章： 时间序列预测任务
第十八章：语言模型
) s( u# d/ q/ Q+ n: n第十九章：自然语言处理word2vec
1 X5 ]! g+ B' s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
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
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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( W, Q" e2 s( {" Q9 x9 s# A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）
5 o) X$ x1 l; k/ S& K! k* y' P第二章：科学计算库Numpy
% n1 ~( f1 _) `- h# L第三章：数据分析处理库Pandas
% q' S) h* X* [第四章：可视化库Matplotlib
" a6 K1 D/ h$ x* D第五章：Seaborn可视化库
: a. _$ H& l( d5 r* M即可报名学习
  P3 I# ?, T& O' @7 m0 }* V
课程特色
* f$ V4 f- ?# H

• 学习周期——两个月（学习建议：2小时/周）
  
• 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/ J: r! y1 D' `
  

适用群体
6 b# W; Q" u" @; J% f( n1 Z1 w

• 零基础学习者
  $ B( J! V  O7 b
• 机器学习、深度学习爱好者
  - v; L2 U1 g) J* W% z, O8 |" Y
• 科研工作者，特别是打算迈入人工智能领域的工作者
  
  6 @9 h5 m4 w' ~# @0 f( ]- H% l
  6 P! H: S: j, f) h1 T

你将收获
, ?: M* O0 |3 h: @: h, i$ 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。
  
• 使用Python库完成建模与评估工作。
  & o3 g+ N0 J2 p) e+ j

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。

特别提醒
基础篇
2 M, @- g  ^3 w" K, t% U* B& f

• 课程价格——¥398
  
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5 }; W4 V7 S. p* ~5 l5 S6 y评价已报名的课程，并截图发给助教，即可领取55元优惠券
4 N7 \3 l4 S' f: x8 j进阶篇
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+ i, M4 V$ j9 v- k拓展篇
3 F% k$ k( ^0 I: o  t" v3 `1 j

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注意事项
/ ~  K* F. e: `7 c. N2 N. q% _4 R( l②课程有疑问或成功报名均请联系助教☟

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