TIOBE5月编程语言排名公布，到底花落谁家？

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: [6 ]9 z+ k' r' ?7 l+ _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。

& j. v4 @, u# s& p. P( ~4 |& }- iPython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。
) n8 L( c: Q8 B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：
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• 科学计算和数据统计
  
• 教育教学
  7 b! K$ }% c0 B3 R; i1 }
• 用户界面开发
  & r$ n1 C! G" h$ W5 [7 }2 I
• 桌面软件开发
  . H9 p$ @% l+ l: K3 Y
• 游戏开发
  
• Web网站开发
  
• 后端开发
  
• 维护脚本编写
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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。
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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。
; v3 D. N% R, A4 `  K; @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
  z  o3 T" s0 i" B0 ^0 \

可以通过爬虫技术获取股票数据；
$ W+ S- S6 c! o* Y: g: ?( Z3 z可以通过文字信息进行文本分析；
4 i( ~% E' G+ G1 X, y# E$ n' R可以搭建回测系统；
可以开发交易平台。
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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？
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（一）搞定Python：
4 D# \+ _9 s' a# j* y" i1 d) T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：
7 u3 B) \' ~: z( M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：
$ \+ _" c& z: Z( ~& C; c% w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：
8 D2 y: Q  V1 ^0 N' p( f3 P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。
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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。

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）
6 R, O7 o. }3 c2 O) [（课程大纲）
* X, b5 R0 K- G) R7 v《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）
1 s% }8 M3 o, d# }3 E9 S& a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
第五章 Python工具：可视化库Matplotlib
8 ^; Y6 m( Z- m  q1 \6 P第六章 算法：线性回归算法
0 Z; F3 h4 c" K$ c5 {第七章 算法：梯度下降原理
第八章 算法：逻辑回归算法
% B; {4 x6 k) V8 [4 l第九章 案例：Python实现逻辑回归与梯度下降
- |4 i* a7 |/ W- Z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
  f3 S  P* Q( p第十二章 算法：决策树
7 d0 V* ?* u/ G4 q: q8 J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
1 Z9 F3 u/ }& q& X( B$ G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
! w% j4 d) u7 g第十七章 非线性支持向量机
! q: u8 V: `% F第十八章 支持向量调参实战
- D2 b* R5 q5 f. W  G* U* F5 N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
* f; U3 v0 _9 q/ g. F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
% F. \. p3 o# t) F" g第二十三章 案例实战CIFAR图像分类任务
第二十四章 Tensorflow框架
第二十五章 Mnist手写字体识别
! d0 G9 a( _* b+ r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
1 x! _. o1 @4 a6 O4 |. l; _9 n第二十八章 机器学习业务流程
即可报名学习
! r8 x. F% e% S3 u/ h
进阶篇（共113学时）
（课程大纲）
《Python机器学习实战——进阶课程》（¥398）
. w+ _5 g$ `$ l& u, ]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
$ Q7 T. T( Y& p5 L9 Q9 F; H, P. p第五章：Python实现PCA主成分分析
$ L0 ?  \; [2 I" d: T第六章：EM算法
1 g' S5 y" [4 i/ o第七章：GMM聚类实践
# n) t7 ~" h1 H  H, A4 X第八章：Xboost算法
第九章：推荐系统
第十章：推荐系统实践
2 z1 }8 H# `3 _! r: v5 w1 l. k- o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
- w& F3 Y+ ]2 N; @/ A8 W  a# K第十四章：DBSCAN聚类
第十五章：聚类实践
/ X1 z6 Z* J# {+ u9 _, h$ o0 {第十六章：时间序列ARIMA模型
第十七章： 时间序列预测任务
" _( \# t" n3 x第十八章：语言模型
5 V! r9 C' ]" I3 o9 d# b: ?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
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
# B2 I$ d) l% Q2 `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

8 W: k( F6 T# J; N2 H3 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）
第二章：科学计算库Numpy
第三章：数据分析处理库Pandas
  u: V6 ?: w4 e5 k& \8 J8 a/ z1 z第四章：可视化库Matplotlib
9 v$ J; o' F8 F) I, e第五章：Seaborn可视化库
- L+ ]2 Q9 d: Y3 o* J即可报名学习

课程特色

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• 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
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  " H7 N* c$ M& r& l; W* q

适用群体
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0 c) w8 T6 d* d8 e0 f+ m2 K) h9 D$ R
• 零基础学习者
  1 W. J( f& I+ p" J% A4 @0 z
• 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
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• 快速掌握Python库的使用方法并进行实战演示。
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• 实例演示如何应用机器学习算法解决实际问题。
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• 使用Python库完成建模与评估工作。
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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
基础篇
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• 课程价格——¥398
  
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  / B8 k+ ~/ [, y) L3 j' P

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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
6 m; Y2 n% S& z" i0 |# h& {评价已报名的课程，并截图发给助教，即可领取55元优惠券
进阶篇

• 课程价格——¥398
  
• 课程优惠
  

①新学员
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
- o, K9 O' V. e8 a- e拓展篇
5 b: Q3 m8 n( s2 c' W' Z

• 课程价格——¥198
  - M( x7 z9 A, V& Y# Q, G
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本课程暂无优惠
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. ^) p& h3 V' r" o4 n4 c: ~- ~$ I注意事项
% @1 O; H" a; j% Y) Q②课程有疑问或成功报名均请联系助教☟
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7 ~& B, F8 H8 z来源：http://www.yidianzixun.com/article/0M67ZM9Z
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