金融学python有用吗（从零基础到“金融科技师” (一)：Python是怎样应用在金融数据领域的呢？）python初学 / python在金融科技中的应用...

Python的应用领域极为广泛，需要通过数据分析解决实际业务的岗位，都在使用Python需要处理大量数据的金融业正广泛采用Python银行企业金融部的 “数据分析岗” 需要 “量化” 的工作可能包括：各企业的业务信息、会计数据、行业信息 ......挖掘客户的经营和风险特征。

如果没有Python 等主流数据分析工具，还真难以想象如何能采集、处理海量数据，更别谈统计、建模、可视化分析了很多小伙伴想到 Python 和金融数据，就欢快地脑补用Python爬虫批量下载上市公司财报，可以独立搭建一套金融量化投资系统了......。

金融机构的数据分析师们要处理的交易数据，通常包括股票、外汇、大宗贸易数据..... 以金融时间序列分析为核心，利用统计建模来识别金融时间序列中潜在的趋势、季节变化和序列相关性, 以此来预测未来的收益率，并作出交易决策。

这.....是不是听起来挺复杂的？还是从基础一步一步打好基础吧：了解金融数据的不同应用场景，利用Python进行数据爬取、清洗、处理分析、预测模型、数据可视化，掌握Python的金融数据分析方法和金融数据处理能力。

CGFT 特许全球金融科技师(一级）之《Python语言基础》课程目录

第一章 Python简介第二章 Python语法基础第三章数据类型与对象第四章运算符与表达式第五章程序流：条件与循环第六章生成器与迭代器第七章函数与函数式编程

第八章面向对象与类第九章输入输出I/O与文件第十章错误与异常处理机制第十一章模块与包第十二章正则表达式第十三章 ML与JSon半结构化数据处理第十四章数据库连接和访问

第十五章内置函数、类型与异常第十六章内置模块与标准库第十七章分析建模常用外部第三方模块与包第十八章 numpy基础第十九章 pandas基础第二十章 matplotlib基础

第二十一章 statsmodels基础第二十二章 scipy基础第二十三章实践案例1实践案例1：金融数据可视化第二十四章实践案例2实践案例2：期权定价模型第二十五章实践案例3

实践案例3期货量化交易（一）实践案例3期货量化交易（二）Python语言基础课后练习

课程试听：李大鹏教授CGFT学术委员会专家美国辛辛那提大学计算机工程博士海尔金控全资的信用资产交易平台-青岛联合信用资产交易中心CEO上海交通大学上海高级金融学院领航计划业界导师原香港交易与结算所集团总裁高级顾问

原上海期货交易所首席计算机专家、技术委员会主任原纽约商品交易所(NYMEX)首席架构师

CGFT特许全球金融科技师 (一级)三大模块，金融、科技、应用模块，供 6 门基础课 + 1 门应用课。

特许全球金融科技师CGFT上海交通大学上海高级金融学院上海高金金融研究院联合打造培养创新型、实用性、专业化和国际化的复合型金融科技人才，构建具有中国特色的金融科技人才培养认证体系大咖云集CGFT特许全球金融科技师专家委员会。

由来自麻省理工学院、加州伯克利大学、普林斯顿大学、哥伦比亚大学、辛辛那提大学、北京大学等世界著名大学的教授和博士组成。专家委员会负责课程设计、教材编写、题库建设与教学及能力认证等。

上海交通大学上海高级金融学院（SAIF)上海交通大学上海高级金融学院（高金）成立于2009年4月19日，是上海市人民政府为实现将上海建设成为国际金融中心的国家战略，满足上海及全国金融业发展并与国际接轨的迫切需要，依托百年名校上海交通大学，由著名海外华人学者牵头，按照国际一流商学院模式创立的国际化金融学院。