TIOBE5月编程语言排名公布，到底花落谁家？

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# j, x) g' e6 W6 @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。
& |6 w) `  X" X  n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 z" O* E4 t, x3 d) g. s. `
• 科学计算和数据统计
  
• 教育教学
  
• 用户界面开发
  
• 桌面软件开发
  $ I* M5 Y' }6 |7 R
• 游戏开发
  
• Web网站开发
  
• 后端开发
  
• 维护脚本编写
  + H; N( u3 X* s; @9 ]
• ……
  . P  G. @( ^# P1 i4 L/ w

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。

, I6 k  p- y3 M% o5 X4 ?5 K& `今天我们就来讲讲什么是机器学习
% o% v; h+ @% G3 V% j1 v3 Z% H- L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。
( B% Z/ o/ w. _% s0 J$ ?  V9 Q) G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
. |4 _3 q3 h9 E. d0 ?/ H: K

可以通过爬虫技术获取股票数据；
  }6 M; m5 E$ M: d" X4 t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？
% D8 L  D% [# Q  z/ H

（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：
3 p/ T7 z- A+ Y" f2 B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；
1 r$ o+ u2 H6 Y. P% H( E# {  _（三）熟悉Python库：
* r: [; E# K+ v# x6 n0 X/ ^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。
) Y6 I8 P4 o; s" n* ~7 n) {; ^（四）案例与实战：
. z- [9 [5 s* F  S/ W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。
3 j0 ~& Q% v% |' h

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。
- l. _2 G2 S2 o3 h# ]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。
$ B+ h. J/ V3 [, a, \+ z( t5 W* @
: A6 W1 Q4 j0 T相信，每天都能感受到能力的提升！
$ w; q( y& p8 r0 `" M' g7 X: x《Python机器学习》系列课程介绍
% a( g( k# o: u0 U$ b基础篇（共131学时）
（课程大纲）
5 u* K" q% S( r' E《Python机器学习实战课程》（¥398）
" f4 @; I: H2 j第一章 AI时代人工智能入学指南（免费试学）
) O6 ]1 Z2 j3 r9 U2 N9 u- A% n第二章 Python快速入门（免费试学）
" n1 a! d1 g( C* {2 @第三章 Python工具：科学计算库Numpy
4 x* g+ l6 k8 B0 S第四章 Python工具：数据分析处理库Pandas
! T" k1 _- u# _4 t2 M4 M第五章 Python工具：可视化库Matplotlib
3 i8 X$ j+ k* `+ s第六章 算法：线性回归算法
' \  N8 r4 p' j1 ~2 [2 z第七章 算法：梯度下降原理
# @7 F" d. K- M5 G: b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
8 `" Q, a- Z9 Y1 \' O0 F5 _  T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
! ~6 C6 W& ~3 P) U' P: S第十三章 决策树Sklearn实例
1 C1 l' p0 @8 }/ \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
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
" c; @7 E0 e! z8 ?( T第十八章 支持向量调参实战
& P9 m3 J4 h3 L" h第十九章 计算机视觉挑战
1 Y, p' j# M! j: E" ?1 Q第二十章 神经网络必备基础知识点
& n7 u* S7 K* w第二十一章 最优化与反向传播
/ t( L& A) o/ u( m第二十二章 神经网络整体架构
! t! K" d1 t' j& e# N  K% A5 E第二十三章 案例实战CIFAR图像分类任务
第二十四章 Tensorflow框架
8 R: v3 H" [. t6 {, G- |第二十五章 Mnist手写字体识别
" t6 Q  U- f& G& j# l: c: L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
第二十八章 机器学习业务流程
4 t# i& a$ {/ |即可报名学习
$ R3 Z& c) ?1 H, A" R
, k, ~! o3 b- i7 V- m进阶篇（共113学时）
0 H! {- K* I0 y- `6 `8 u. n（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
第四章：PCA主成分分析
第五章：Python实现PCA主成分分析
; y0 C( L$ |' T& y' h6 q8 S% l第六章：EM算法
- V2 c& L8 H9 J! @3 }第七章：GMM聚类实践
第八章：Xboost算法
7 x! x! T5 a( e第九章：推荐系统
第十章：推荐系统实践
# l/ z( e7 B! O; b* `: R第十一章：贝叶斯算法
8 r3 W5 ?6 ^1 A  i/ O! W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
第十六章：时间序列ARIMA模型
  e& H' |+ j2 U: D第十七章： 时间序列预测任务
3 |# N5 r+ F& ~5 N  l9 a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
  H9 p+ R5 H0 N, m8 J  I5 ?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
5 _2 Z! c! |5 Y/ Y9 p, M' @% C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

3 a! Q. E3 U& I1 V7 ]拓展篇（共88学时）
+ [( S2 X+ K; ]( ?8 X（课程大纲）
2 |/ O6 H, r  ^3 o9 z0 T《Python数据科学必备四大主流库》（¥198）
第一章：Python基础（免费试学）
  R8 u) S) U. O5 ~第二章：科学计算库Numpy
第三章：数据分析处理库Pandas
4 P: d+ ^2 z1 H0 e( H* a3 n6 q- A第四章：可视化库Matplotlib
第五章：Seaborn可视化库
即可报名学习

/ v6 s  b% t8 U% x课程特色

% S) Y! S* b/ r- M" b4 ^0 M
• 学习周期——两个月（学习建议：2小时/周）
  ! t& B2 _& z9 _" `
• 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
  
  
  

适用群体
0 k' g0 z) }7 c3 L$ B. r3 [0 {

• 零基础学习者
  ( C- f0 d% B" h2 h
• 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
  3 i' A/ o7 M% M( a
  . x. [. o/ S& h4 ~; N  F
  

你将收获
+ h: n, n9 t4 \$ i) h( o8 q+ @/ a

, f8 P0 z) z& U& _2 I8 w1 Q! H  K! J' I
• 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。
  ' M+ z) H3 P7 h  t
• 使用Python库完成建模与评估工作。
  

授课老师
4 E7 |, h6 A8 a  i$ y6 r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。
) i: v9 L. }$ Z/ r: K. V  N2 P( k
* n0 U) z+ P/ b* U特别提醒
基础篇
3 [& Z: _5 A$ @  U$ z% j, J

4 t+ \1 v' `; l
• 课程价格——¥398
  " G) P! K- g8 B/ m5 [  U- c* D
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①新学员
7 w5 n% B+ B# y9 o" ?; r限量发放50元优惠券，公众号后台对话框回复“机器学习”即可领取
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进阶篇

• 课程价格——¥398
  
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①新学员
+ @" |; G2 K1 P+ x% l7 s5 C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
0 q5 F! l& L* o, t* p

• 课程价格——¥198
  
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  8 ]; l' u  r' Z2 Z# l$ p% Z

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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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