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。

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。
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：
+ [! I6 ^$ l! r  N' f2 E  Y0 G' u1 N

• 科学计算和数据统计
  3 o4 ]' W6 r. s3 l8 U# A& n# \) g
• 教育教学
  6 N3 a' Y+ |) V4 w+ E; Q& {6 W
• 用户界面开发
  
• 桌面软件开发
  
• 游戏开发
  
• Web网站开发
  
• 后端开发
  . u; @% \8 k0 Y. u7 n& H, @; x
• 维护脚本编写
  & f; q# z, s5 e& f# e! a
• ……
    M0 b; J/ N$ U$ k# S* N$ [" E

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。
! q' N/ v$ l9 E5 f' w) Q0 y/ D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。
  U$ {0 e# i. k+ A+ P4 W# D% M比如，就金融来说

可以通过爬虫技术获取股票数据；
6 L# Y& G: M/ B: [4 a  A可以通过文字信息进行文本分析；
可以搭建回测系统；
5 C6 ]( {3 l' @) M+ H! C0 D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？

（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；
$ T6 ^: O& h' E（二）机器学习算法：
, k* q2 y, s; h% z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：
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。
( _0 ?- K8 Y! ?, i（四）案例与实战：
" T4 g0 p$ R( h3 C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。

; M+ {% n1 t( c0 J相信，每天都能感受到能力的提升！
1 }, C3 {& h9 r《Python机器学习》系列课程介绍
4 l* h2 V9 l0 L基础篇（共131学时）
（课程大纲）
《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
) S- z0 N; _/ `) ^& x/ Z0 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
( _# T$ p( z* Q) u/ b+ X第六章 算法：线性回归算法
第七章 算法：梯度下降原理
2 v+ @' K: ]( d$ h1 N) M/ d) n( _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
7 F4 r$ N+ r7 l) b1 v' S第十一章 案例：信用卡欺诈检测
4 O; n! P8 V0 V! d第十二章 算法：决策树
+ F, U, j5 |- f( t$ g/ K2 u8 I第十三章 决策树Sklearn实例
/ |6 w& v/ A2 P+ G, Q, |9 r5 k7 t第十四章 算法：随机森林与集成算法
* y; W& X* L' F: ~7 o) y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
6 P0 I$ H) e" L& m; Y' S( K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
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
第二十四章 Tensorflow框架
) B/ v7 K0 x4 H: u. [) N第二十五章 Mnist手写字体识别
) f0 @3 a+ e* x( b第二十六章 PCA降维操作与SVD矩阵分解
( T0 n' J1 U* J: u第二十七章 聚类与集成算法
1 Y/ S% m9 R/ i第二十八章 机器学习业务流程
: U% h) ~# _0 l# X  V, R2 [即可报名学习
6 m5 \, F- M8 n
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）
+ \- `9 `$ j* [: M第二章：降维算法-线性判别分析
+ }! s& |: t( i( c0 O2 U; d8 N第三章：Python实现线性判别分析
第四章：PCA主成分分析
8 _1 f! C' I! R! O# C- q# x第五章：Python实现PCA主成分分析
1 W1 |' W) F2 q  g9 N/ E第六章：EM算法
第七章：GMM聚类实践
第八章：Xboost算法
第九章：推荐系统
( z3 b! n* g8 i% e# e# U3 d; a第十章：推荐系统实践
第十一章：贝叶斯算法
) B" A, {8 B- q- g) Q+ @1 P第十二章：Python文本数据分析
第十三章：KMEANS聚类
  s8 [: t0 X0 @6 [! R- T) g3 J第十四章：DBSCAN聚类
2 P0 h, E: N6 U! Q3 A3 S第十五章：聚类实践
$ _7 E& {$ o( [. P7 R# Q; Y+ n第十六章：时间序列ARIMA模型
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
: m1 R* q8 f  z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
" p; G8 n( y+ k4 c第二十三章：递归神经网络实战-情感分析
/ `! a6 H) l3 [( d- ~, W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
8 W) K* ^: [+ ?% M2 L8 ^+ S: C即可报名学习
  I/ l- y5 p8 `, i% x
拓展篇（共88学时）
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2 ?( j5 Z1 q( g% k《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
1 o$ `- F, G1 w* B% q( C第三章：数据分析处理库Pandas
第四章：可视化库Matplotlib
) U4 U4 _. R5 ~. q: \& \第五章：Seaborn可视化库
1 j" |) q, `+ c5 T! @0 Z  X$ L即可报名学习

+ [  n8 p$ s9 `6 R: L5 [. l课程特色
- V- ]8 T6 _  @1 v

• 学习周期——两个月（学习建议：2小时/周）
  , P% ^% K$ ?. p7 O' v
• 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
  
  5 `1 X* ~& ?0 H; Q- j1 t( r
  

适用群体
/ R$ z3 O) S, C+ Q: Y: K

6 e' F% {, A9 l8 M+ c0 d  ?4 ~! d
• 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
  2 V3 t/ B" {7 Q
  ! B$ d" ]+ V. u  J2 c3 b% n
  

你将收获
0 }" \8 W1 k+ p; _) @

• 快速掌握Python库的使用方法并进行实战演示。
  " ?& Q* Y; u( J$ I
• 实例演示如何应用机器学习算法解决实际问题。
  & x/ \0 C3 [# e8 O& |; ~+ N: {* {
• 使用Python库完成建模与评估工作。
  / w6 b3 E3 n6 D: 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。
! f: n9 ^3 k2 ]6 N% M
特别提醒
基础篇

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* a+ G2 z/ A) k1 ]0 j进阶篇
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