TIOBE5月编程语言排名公布，到底花落谁家？

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: A+ z6 R# i4 e+ M3 ?5 a4 i9 E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。

3 B7 [# O( v2 T% |$ |" `$ M: dPython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。
: X- [4 F3 N6 @9 f! o" M1 D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
  - D- {, b+ V1 I" p1 E5 |1 P- f
• 教育教学
  ' y7 ?9 A6 z. e- O
• 用户界面开发
  0 ?( C4 I! _( L9 e
• 桌面软件开发
  7 m! S" X" Y; ~. w2 }
• 游戏开发
  
• Web网站开发
  
• 后端开发
  1 h4 R# Q( y8 ?2 N0 v5 a
• 维护脚本编写
  
• ……
  / I$ n/ g# W* h4 p% Z/ x2 d: I

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
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。
' [: K! y& |1 |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

可以通过爬虫技术获取股票数据；
5 N& F1 D1 m" V+ j% V$ F可以通过文字信息进行文本分析；
) [' G9 y2 i$ ]8 f( i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？
5 \4 b5 S- r$ L1 ^  G: w

（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：
* m2 l) l/ T# d; q4 J& r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 c( i/ I- K, T5 u（三）熟悉Python库：
  R3 b+ k( @) B" f: a/ M% I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。
, A4 c8 v3 I( [  K- L) f7 F（四）案例与实战：
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。
* c1 J& ^% @+ M- D- i) x2 F6 P  a5 S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。
2 I) h0 n: r# n/ @9 v/ y0 [7 K1 s0 Z
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
7 i$ b8 P/ s0 Y0 x# N1 e* [基础篇（共131学时）
! n; |: W* r2 x- d2 x# X! K（课程大纲）
/ a: S* X4 D  x9 f# l! q《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）
6 H2 K, s/ g) n* [0 _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
! _: v( E9 n0 x% u' p第六章 算法：线性回归算法
4 J2 j) T3 b# C. Z, Z第七章 算法：梯度下降原理
第八章 算法：逻辑回归算法
& y0 l& C+ f4 q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
4 ~7 l$ E7 s, w) B第十一章 案例：信用卡欺诈检测
第十二章 算法：决策树
9 j% O; l5 p) [! W7 T/ ~第十三章 决策树Sklearn实例
( \& i+ s/ E: ^: S+ |; ~' {第十四章 算法：随机森林与集成算法
8 o' j4 S+ b! h* k7 s8 ~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
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
第二十一章 最优化与反向传播
* p. p) f4 O$ j" y3 b" T# }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
+ W2 S6 }; [. [* o3 W- t第二十四章 Tensorflow框架
: F% b' M% X+ i5 e& x: W' P第二十五章 Mnist手写字体识别
7 F+ O# M$ w! O9 s- Q第二十六章 PCA降维操作与SVD矩阵分解
6 a/ l3 {6 A$ ^9 ~( ?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
即可报名学习
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进阶篇（共113学时）
, J1 a6 ~$ R' H* x0 V% b$ K（课程大纲）
+ J( S7 N: m0 M《Python机器学习实战——进阶课程》（¥398）
5 J. o: Y6 \! e" A$ v! ^/ a第一章：Seaborn可视化库（免费试学）
$ S9 K5 J7 g2 @; V! s7 z! a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
' F& A9 `+ ?% s2 s, u" T% b第六章：EM算法
; u, w5 J( X3 m5 t% ~5 l第七章：GMM聚类实践
第八章：Xboost算法
5 I* s' [$ h  X9 k, Y第九章：推荐系统
第十章：推荐系统实践
) l9 R" i& K# ^  K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
1 H' I9 S5 v9 D1 k第十四章：DBSCAN聚类
. X4 D% r# ]9 T. k4 ?第十五章：聚类实践
- x1 P  z! O+ Q, J第十六章：时间序列ARIMA模型
2 c* {; y8 n; G& j7 x' s! V2 z第十七章： 时间序列预测任务
0 M. ~" f/ T( Q2 u第十八章：语言模型
+ @! m7 Q" o# a: g  }& ]9 l第十九章：自然语言处理word2vec
2 ]' O, N4 q9 x/ D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
  R  U) w+ o, n, E* D1 @+ Y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
; A0 j5 @0 y  X8 z/ k: l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
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$ J9 b5 t1 p3 J: q8 d  W9 {* [拓展篇（共88学时）
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《Python数据科学必备四大主流库》（¥198）
第一章：Python基础（免费试学）
; C% F$ C  w% G3 j1 D% ?第二章：科学计算库Numpy
# b5 D: c; P3 B第三章：数据分析处理库Pandas
. d% Z" N; u% r# U/ D5 I第四章：可视化库Matplotlib
  F: t: s, H9 c& x5 v第五章：Seaborn可视化库
即可报名学习
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课程特色

: ^$ F, J) P8 j! Q: J+ G( j6 k

• 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
  6 h0 N* {8 N$ j7 E5 J
  
  4 \( G( Q5 ^  E

适用群体

• 零基础学习者
  % U% i( L4 i/ V3 G* {9 c2 N9 P* z4 r
• 机器学习、深度学习爱好者
  ' U% @% o" W; D& F; [- R9 y1 I5 [' t
• 科研工作者，特别是打算迈入人工智能领域的工作者
  ( w" F- g, v, L+ U0 T& c7 f  I, W
  
  4 ~. |* O6 a/ l0 N

你将收获

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) }7 c7 Y2 W5 z2 E! ~" e
• 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。
  $ X5 L+ W! Q/ |3 U- S
• 使用Python库完成建模与评估工作。
  3 U# I7 c$ g9 K) @

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。

6 U/ Z) Z2 `: [3 \4 M特别提醒
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7 c( e1 ^! a8 a- \. @% d: v来源：http://www.yidianzixun.com/article/0M67ZM9Z
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