随着人工智能发展而大火的Python,有着简单易学、速度快、可移植性、解释性、可拓展性、可嵌入性以及丰富的库等特点,使其在数学、大数据分析以及处理金融行业和财务(数据)分析中都有着得天独厚的优势。

首先我们来看看 Python 在金融领域都有哪些用途呢?

1、Python 利用 NumPy、SciPy、SymPy、matplotlib 等类库,可以进行数据的相关处理。

2、Python 的爬虫可以去抓取金融数据。

如果你是为了以后的工作需要,那么大致需要学习的内容主要是偏在数据处理方向的。在金融领域,目前量化交易也特别的火爆。

此外学习python如果有其他语言经验,一般学习1小时后就可以动手做一些东西了,如果擅长搜索技术文章,基本简单程序都能搞定。这种语言入门还是挺简单的,同时附带大量开源资源。这也是为什么搞学术的人用的较多的原因。那么为什么Python的社会地位如此高?融跃小编经过比对数据得出结论如下:

Python

1、应用范围广:

全栈开发、网络爬虫、数据挖掘、人工智能、Web 开发、系统网络运维、数据分析和计算、图形程序开发等方向不一而足

2、从大公司角度而言:

国内基于Python创业成功的案例不在少数,豆瓣、知乎、果壳,全栈都是 Python,大家对Python自然有信心。并且从这几家公司出来的程序员与 CTO,创业的话一般都会选择Python,雪球定会越滚越大。

3、从小公司角度而言:

现在创业公司越来越多,用Python出项目快,开发成本小,雇佣的员工数量也可以保持在可控范围。

4、从开发者个人角度而言:

计算机语言只是用来达成目(偷懒)的工具,我们只是希望通过简单的输入,让程序替代我们执行一些枯燥繁琐的工作。

(1)提高个人编码效率起码3倍;

(2)各种强大的第三方库,拿来就能用;

(3)语句简洁,小白都能理解。

(4)同样是显示Hello World,Python更近似于自然语言(英语)的表述

现在,用Python的『inside battery』,就可以做到以前需要反复造轮子还做得不是那么好的东西。Python这门语言不仅节约时间,节省成本,减少风险,而且某种程度上还提高了程序员的生活品质;大大解放了程序员的时间,让程序员们“寂寞难耐”的夜晚有了更多的产出。