Python 这么热，要不要追赶 Python 的热潮？丨数据工匠简报

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Python 这么热，要不要追赶 Python 的热潮？

Python 可以用来做什么？

在我看来，基本上可以不负责任地认为，Python 可以做任何事情。无论是从入门级选手到专业级选手都在做的爬虫，还是Web 程序开发、桌面程序开发还是科学计算、图像处理，Python都可以胜任。

或许是因为这种万能属性，周围好更多的小伙伴都开始学习Python。 Python 现在到底有多热呢？我觉得我们可以看以下的这2组数据。

第一：Python 排名稳居前五

得益于 Python 在多个领域的应用都在逐渐变热，Python 在TIOBE榜上已经是稳居前5了。

第二：越来越多的公司在用 Python 做网站

除了大家熟悉的知乎、豆瓣，已经有越来越多的公司开始用 Python 来快速搭建网站产品。相应的，也有越来越多的公司开设了Python Web的职位。

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机器学习实战：Python信用卡欺诈检测

对信用卡交易数据建立检测模型，使用Python库进行预处理与机器学习建模工作，代码通俗易懂。包括数据预处理与清洗，模型调参与评估等详细数据分析与建模流程。

故事背景：原始数据为个人交易记录，但是考虑数据本身的隐私性，已经对原始数据进行了类似PCA的处理，现在已经把特征数据提取好了，接下来的目的就是如何建立模型使得检测的效果达到最好，这里我们虽然不需要对数据做特征提取的操作，但是面对的挑战还是蛮大的。

数据分析与建模可不是体力活，时间就是金钱我的朋友（魔兽玩家都懂的！）如果你用Python来把玩数据，那么这些就是你的核武器啦。简单介绍一下这几位朋友！ 

Numpy-科学计算库 主要用来做矩阵运算，什么？你不知道哪里会用到矩阵，那么这样想吧，咱们的数据就是行（样本）和列（特征）组成的，那么数据本身不就是一个矩阵嘛。 

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全球大学计算机科学与人工智能排名：卡耐基梅隆大学居首

近日，麻省大学阿默斯特分校的 Emery Berger 教授公布了一个全球院校计算机科学实力排名的项目 csranking。该项目旨在了解各院校在计算机科学领域体系与师资方面的实力。作者表示，不同于 US News 和 World Report 的方法（仅仅基于调查），该排名完全基于指标，度量了这些院校教员在计算机科学领域的各大顶会所发布的论文数量。

用这种方法进行排名入榜略难，因为在这些顶会发表文章不太容易，基于论文引用量的排名就相对简单。但作者也表示，之后的排名中会把论文引用量作为一个参数。目前，该排名还在不断完善中。此外，这是一个开源项目，读者可以通过 Github 提供修改建议。

项目地址：http://csrankings.org/

Github 项目地址：https://github.com/emeryberger/CSrankings

在发现这个项目之后，我们认识到这是计算机科学领域的学生了解各院校计算机科学实力的一个有利工具（就像机器之心内部使用 Semantic Scholar 查看大牛的学术实力），因此介绍给大家做为一个工具使用。

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