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Python凭借其简单、易读、可扩展性以及拥有巨大而活跃的科学计算社区，在需要数据分析和处理大量数据的金融领域得到了广泛而迅速的应用，并且成为越来越多专业人士*的编程语言之一。
Python效率较为明显的领域之一是交互式的数据分析。这些领域从IPython、Jupyter Notebook等有力工具和pandas之类的程序中库获益良多。
假设你是一位正在撰写硕士论文的金融专业学生，对标普 500 指数感兴趣，想要分析 1 年的历史指数水平，以了解指数在这段时间内的波动性，你希望找到证据证明这种变动性与某些典型的模型假设相反，它是随时间变动而非固定。而且，应该对结果进行可视化，你要进行的主要的工作如下：
1、从网络上下载指数水平数据；
2、计算年化对数收益率的滚动标准差（波动率）；
3、绘制指数水平数据和波动性结果图表。
这些任务很复杂，在不久之前还被认为是专业金融分析师才能完成的。而在今天，即使是金融专业的学生也可以轻松地对付这类问题。
将这个例子转换到专业的金融环境中，可以看出金融分析师在应用提供高层次抽象的合适Python工具和库的时候，能够将焦点放在自身的领域上，而不用关心复杂的技术细节。分析师可以快速反应，几乎实时地提供宝贵的调见，确保自己比竞争对手先行一步。这种效率的提高很容易转换为可度量的财务效果。
Python本身不是一种高性能计算技术。但是，Python已经发展成为一种访问当前高性能技术的理想平台。在这个意义上，Python已经成为高性能计算的“黏合剂”语言。
如今在金融行业学习Python的人很多，所以市面上很多有关Python的课程，但是真正的结合金融实战的课程却很少，基本上讲的都还是编程基础；为此融跃教育特精心打造一款《Python实操课程》，该课程特色是利用Python语言的智能性、简洁性、高效性与金融的专业实战相结合，使学习该语言的学员，具备语言汇编能力，将错综复杂的金融数据进行木块化梳理，进而建立科学的金融模型，协助做出*的投资决策，旨在帮助金融从业人员增强行业竞争力。
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