不会编程的金融生不是好的交易员？金融业作为数据颇丰的行业之一，对于从业人员的基本要求不仅要精通金融业务，还有具备数据处理的能力！想要对成千甚至上万条的数据进行处理，自然避免不了会用到数据分析工具~
在此之前，金融业中最受追捧的数据分析软件非Excel莫属！然而这种局面，由于Python的出现开始有了翻天覆地的变化~现在就让我们一起来围观一下Python与Excel的实时战况吧！1Python KO Excel？
野村证券的营销副首席Matthew Hampson在最近于伦敦召开的数据分析大会上表示：“Python已经取代了Excel！现在我们就能在交易大厅看见正在写Python代码的人了，并且这种现象会在未来的
3-4年内变得越来越普遍。”
同时，他还补充道：“随着Python的逐渐普及，银行创新的速度变得更快了!虽然创新的概念在金融服务领域一直都存在，但是之前该领域的创新都是通过Excel实现的而现在，我们有了新的数量分析工具——Python。
！”
金融创新最大的好处在哪里呢？举一个最直观的例子，Hampson管理着野村证券在今年5月份成立的一支新兴电子交易战略团队，这支团队的任务就是将人工智能运用到银行交易系统的做市平台，而这一举措让野村固定收益证券的交易收入
提升了15%。
未来的交易员将拥有综合技能，包括金融数量分析知识、自动提取和处理数据的能力！用Hampson的话来说，他们不仅要懂数据分析、懂金融业务，还要懂得如何编程，而Python将让这一切变成可能~因为它简单易上手（相对而言）！
在此之际，也不乏有Excel将在金融领域彻底消亡的声音出现！因为Excel表格中的数据可以直接被导入到Python当中进行分析处理，使用Excel分析处理数据时必须要对涉及到的金融模型有所了解，而在Python
中用几行代码就可以轻松搞定~有效提升了数据分析处理的效率！再来看看我们具体都可以用Python做哪些事儿吧~当你需要从网页获取大量数据时，我们可以用Python在网站上爬取信息！
数据的归纳处理它也十分在行！短短几行代码就可以让杂乱无章的数据变得井井有条~
以为这就是Python的全部了吗？这还只是“冰山一角”而已！当我们学会了99%的Python编程技能，我们还可以：●做数据可视化图表●做界面炫酷的网页框架●利用爬虫框架在网页上爬取自己想看的电影●利用机器学习对文本进行分类甚至是情感分析
●涉足人工智能领域等等如果你阅读了GitHub最新一期的State of the Octoverse，我们就会发现尽管Python已经是一门非常成熟的编程语言了，但是它的使用率自2018年以来仍然在持续上升，
增长率达到了151%！而这种增长的部分原因就在于数据科学研究的强大需求！
如图所示，国外的一些开发人员以及他们所供职的公司也认为数据分析和机器学习是未来的大势所趋，而Python在其中扮演着至关重要的角色！GitHub还补充了一点：“在最受欢迎的公共存储库中，超过一半是基于numpy
构建的。”以上大量论据足以说明Python和Excel的这场“战役”中，Python完胜！Python在数据科学以至于更加具体的金融领域占有举足轻重的地位~2Python使人“退化”？
当然，在Python收获了众多“铁粉儿”的同时，也有人对它产生了怀疑，甚至说Python造成了程序员编程技能的“退化”！这是因为Python虽然应用越来越广，但是也有它替代不了的地方，那就是对运行效率要求较高的产品级代码（尤其是需要支持实时系统的产品级代码）
在人工智能算法上的劣势尤其明显由于Python的运行效率比较慢，一般多用于工业中验证理论、做研发代码在编制对运行效率要求比较高的嵌入式代码上，一般不会使用Python，而会使用C或者C++，这两种编程语言要更加抽象，而且要比。
Python要难得多。因此，长时间使用Python确实会或多或少的降低一个人写C代码的能力。
上图是知乎上对于这一问题的高赞回答！土著拥有射箭技能最根本的出发点就是他们想要获得食物，虽然在Get猎枪之后他们的射箭技能严重退化，但是他们的猎取食物的需求却得到了更好的满足！显而易见，射箭技能的退化并没有给他们的生活带来什么不便，反而提升了他们的生活质量
~
所谓的“退化”是在程序员把Python当成全部才有可能发生的事，而聪明的程序员只是把Python当作提高做事效率的工具！通过它为自己争取更多专注于其他事情的时间，毕竟谁都不想沦为一个毫无感情的复制粘贴或数据处理机器！
况且Python拥有超多的开源库值得我们去学习，我们可以在学习的过程中收获更多的设计方法和设计模式，简直就是为我们开辟了一片崭新的天地！如果这也算得上是一种“退化”的话，想要进步未免有点“南”~
而把Python学习和程序员编程技能“退化”画上等号，想必大厂会第一个跳出来不同意！这可是大厂用生命和行动在鼓励的Python~目前业内的几家大型互联网公司都在使用Python，例如：YouTube、BT
、豆瓣、Google、百度等！
大公司都在鼓励使用，小公司更是求贤若渴。所以想要进入互联网公司，学习Python还是非常有必要的~3如何使用Python？
敲黑板！那么重点又来了~既然Python这么厉害，我们应该如何Get这项技能，进而学会行业内数据分析的使用方法呢？
如果你是完完全全的编程小白，只想简单了解Python，或许可以从《Python软件使用指南》开始！在这里，你可以看到微软专门为初学者准备的一系列短小精悍的教程视频~ 这些视频几乎涵盖了Python学习的各个方面，通过它我们可以迅速入门！
如果你不想浅尝辄止~而是想深入学习Python在数据分析领域的应用，学会爬虫算法、数据可视化、数理模型建立、统计模型使用和数据集处理及测试等，从而进行一系列的定制化运用！比如情感分析，推荐应用下的用户行为分析，房价预测，商品评论预测等等，进而成为真正的
Python专家和数据分析专家，不妨赶紧抓住直通硅谷最近一次的发车机会！现在报名加入由Amazon和Facebook主任工程师、资深面试官亲授的数据科学求职旗舰课，2个月就能迅速斩获心仪offer！
课程详细介绍请点击↙左下角原文链接~
课程详细介绍请点击↙左下角原文链接~
 fill=%23FFFFFF%3E%3Crect x=249 y=126 width=1 height=1%3E%3C/rect%3E%3C/g%3E%3C/g%3E%3C/svg%3E)
正式学员更有海量内部学习材料
部分学员Offer
本文由 直通硅谷 Sonia 翻译撰写部分图片来源于网络，版权归原作者所有
亲爱的读者们，感谢您花时间阅读本文。如果您对本文有任何疑问或建议，请随时联系我。我非常乐意与您交流。
发表评论:
◎欢迎参与讨论，请在这里发表您的看法、交流您的观点。