金融专家学习 Python 的 6 大好处

越来越多的金融科技公司使用 Python 进行数据分析。但 Python 有什么特别之处？与传统软件相比，它为什么是一种更好的数据分析语言？

Python 正在迅速成为世界上最流行的编程语言。目前，它在 Tiobe 语言流行度指数 。 编程语言流行度指数 将 Python 列为 2018 年 10 月世界上最受欢迎的编程语言。

在本文中，我们将介绍学习 Python 的好处以及为什么金融专家应该考虑它，即使他们之前没有任何编程经验。

为什么你应该学习Python

不确定 Python 是否适合你？那么，是时候改变主意了。

1. 初学者可以轻松使用

首先，Python 是最容易学习的编程语言之一。您无需任何编程经验即可开始使用 Python 进行数据分析。与 R 和 MATLAB（科学和工程领域的另外两种流行语言）不同，Python 的语法和编码规则非常简单，是初学者的理想语言。而且设置和直接使用也非常容易。

2. 应用程序开发时间短

金融科技和传统金融领域之所以更青睐 Python，是因为其应用程序开发时间短，这一关键方面在 金融技术咨询 。由于有大量的开源数据分析库，使用 Python 开发金融科技应用程序所花费的时间并不像使用 Microsoft Excel 和 R 等数据分析工具那样多，因为你不必浪费时间从头开始编写代码。

想要在 R 和 Python 之间做出选择？阅读 本文 以了解有关这两种竞争语言的更多信息。

3.丰富的在线学习资源

对于初学者来说，最大的挑战是找到有用的教程和资源。幸运的是， 官方 Python 文档 解开了您需要了解的有关该语言的所有内容——而且由于 Python 本身已经足够简单，因此学习该语言相当简单。但是，如果您正在寻找更多的实践经验和指导，您也可以考虑参加一些由数据专家提供的经济实惠的 Python 入门 课程。

4. 广泛的数据可视化支持

R 编程语言是 Python 在数据科学领域最大的竞争对手，因提供出色的数据可视化库而备受赞誉。但 Python 正在迅速赶上——借助 plotly , ggplot 和 pandas ，您可以创建专业的图表和其他形式的数据显示。

5. 开源库

Python 有大量开源库可以扩展核心语言的功能。安装它们非常简单，只需在终端运行以下命令即可：

pip install [libraryNameHere]

从简单的 GUI 应用程序开发到对机器学习、网络和强大的数据分析的支持，几乎所有你能想到的东西都有 Python 库。

一些顶级的 Python 数据科学库包括：

• NumPy ：一个功能齐全的科学计算库，用于在 Python 中执行线性代数和高级数学运算，让您能够使用矩阵和其他数据结构。如果您熟悉 MATLAB，那么 NumPy 会让您感觉非常熟悉。
• SciPy ：SciPy 建立在 NumPy 之上，是数据科学家和工程师的绝佳库，可让您处理 N 维数组并执行各种优化和线性代数运算。
• scikit-learn ：如果您对机器学习感兴趣，那么这个库就是您的不二之选。scikit-learn 实现了各种流行的机器学习算法。如果您已经掌握了 NumPy 和 SciPy，您会很高兴知道 scikit-learn 是专为这两个软件包而设计的！
• Matplotlib ：需要为您的工作创建直方图、饼图、折线图或其他专业数据可视化吗？没问题。 使用 matplotlib 可以做的事情 。您还可以将所有图形导出为常用格式以供发布。
• pandas ：不，不是动物。pandas 是一个用于数据操作和分析的优秀开源库。如果您熟悉 R 中的数据框和 SQL 的语法，您会发现 pandas 在一个不错的小型 Python 库中结合了这两个领域的优点。

如果你希望复习一下 pandas 和 Matplotlib 库的知识，请查看这门“ 数据科学 Python 简介 ”课程。

6. 领先的公司正在使用 Python

平台都使用 Python，谷歌、Facebook、Instagram 和 Spotify 等大公司也在开发中使用 Python。花旗集团等许多其他公司现在也要求其数据分析师掌握 Python 并参加该语言的培训课程。Octave 和 MATLAB 退居二线。Python 不只是用于日常编程——它被 各种金融科技领域的 领先LINK BROKEN:Quartz 和摩根大通的 Athena

结论

还有什么可说的呢？Python 是一种简单、灵活且功能强大的编程语言，可应用于数据科学及其他领域。如果您是编程新手，那么它确实是开始学习的最佳选择。

今天就学习 Python， 让自己在竞争中领先并完成更多的工作。