金融就业对学历，对出身，要求很高，非常高，不管是投行，债券，还是基金都是如此。国内金融高端就业领域对毕业生所就读大学院校的要求很变态，顶级的只要清华经管，连清华五道口院都以研究岗为主；北大光华汇丰CCER还有现在慢慢出头的燕京；复旦经管交大高金安泰，当然还有人大等这些最顶尖的高校，实事求是的说，其它学校机会很少。举个例子，BATM招聘，最后录取的投资部成员，都是清北毕业，且不乏哈佛、耶鲁等藤校背景的。再比如国内某著名基金，只要本科就是清北的，清北硕士都不行。出身，很重要。

金融专业有很强的地域性，记住：重要的不是金融学还是金融工程数据分析计算机技术，而是各种实习背景的安排，没有实习，没有强有力的实习，实力无从体现，找工作一样没戏。什么叫“强有力”？一般小券商的实习，四大事务所的实习，都没多大用。

清北的金融本，大部分都去米国英国了，去哥大伦敦政经巴黎高商看看，乌泱乌泱的。若非如此，一般985两财一贸考清北复交的金融研上不了岸。

金融经济学跟其他专业不太一样，它是非常注重实操的行业，专业上需要学习的东西不太多，也没有想象中的难度。金融业从业，人脉，关系，朋友圈，比投资技术重要。所以，题主学不学数据分析没那么关键，重要的是考研，提升自己，能出去就出去，出去也必须瞄准米国前十英法顶级，出不去当然死掐清北复交至少是985两财一贸，再把实习背景做做好。

题主有志于金融行业，当然没毛病。只是有一点一定要提醒一下，这是个投入比较大的专业，资金投入，时间投入，精力投入都很多，尤其是实习，要有心理准备。

好一点的经济金融专业岗位，现在看来不太可能本科就去就业，绝大部分得读个研深造一下。一般无非就是两个出路：保研，或者出国。

第一步：学习Python语言基础，它的各种语法、用法。这个过程因人而异，有的人喜欢看书，这里推荐《Python编程从入门到实践》，边看边跟着做，就能掌握Python的基本用法；有的人喜欢看视频，现在网络发达很好找，比如B站、慕课网，搜一下就有。在此期间，可以看看廖雪峰等人的博客、Github上的学习笔记等。

第二步：学习数据分析所需要的库，这里主要是numpy、pandas、matplotlib等。推荐书籍为《用Python进行数据分析》，这本书作者是pandas的缔造者，里面很多示例，跟着敲就能通晓数据分析应该怎么做。

第三步：学习一定的爬虫知识和机器学习。数据怎么来？除了用别人的，有的时候还需要自己收集，这就需要用到爬虫。建议直接看崔庆才的爬虫视频，B站有。而数据分析跟机器学习是形影不离、相辅相成的，网上教程也是一大堆，入门的话推荐吴恩达的网课版，注意不是斯坦福上课那个。

学习完前面的步骤，基本上就能自己开始数据分析了。遇到困难，多百度，多提问，逐步掌握。

培训学习python的话，主要从事的岗位是什么，前景如何？

hello~很高兴回答您的问题哦，我目前是互联网行业的一个HR，支持过一线的招聘工作，比较了解市场需求，可以结合我的经验简单分享下哦[可爱]

→Python从事岗位？发展前景？

（可参考下图我做的思维导图）

1、从事岗位：Python是一门脚本语言，各种岗位都适用的，发展方向也很多。

① 数据分析：商业数据分析，比如：游戏，社交产品，金融证券，电商等行业需要对业务流程中产生的数据进行数据分析、可视化、爬虫收集资料等，对业务的决策提供数据支持。

② 大数据开发：ETL，Hadoop生态圈等，都可以用Python来写，搭建大数据集群，对百万千万乃至上亿实时和离线数据的整理，挖掘数据中的商业数据。

③ 测试/运维：Python可以写脚本，进行自动化运维和测试，代替一些重复性的工作。

④开发：Python开发比较少，主要有Django等web框架开发web产品，Python主要还是数据自动化应用得比较多。

2、发展前景：Python的发展前景是非常不错的。各行各业，只要涉及网络的，都会需要数据分析，互联网、房地产、餐饮、甚至制造业都看重“数据”这个21世纪的“新能源”。数据可以挖掘业务内部的趋势，招到问题本质并提供策略支持。此外，现在大火的人工智能，也是基于大数据的本质，来进行机器学习的，算法则是为机器学习提供更多的后台逻辑。

以上是我的看法，希望给你有所参考呢[可爱]

python一般用来做什么？

下载视频呗，Python提供了2个免费而又非常实用的网页视频下载工具，分别是you-get和***-dl，无需编码就可以轻松下载包括B站、优酷在内的主流视频网站的视频，下面我简单介绍一下这2个工具的安装和使用，感兴趣的朋友可以尝试一下：

1.首先，安装you-get，这个直接在命令行窗口输入命令“pip install you-get”就行，如下，安装包也就215K，安装非常迅速：

2.安装完成后，我们就可以直接在命令行下下载视频了，基本使用方法—“you-get+视频网页地址”即可，如下，这里以下载B站视频为例，速度还是非常不错的：

3.当然，这里你也可以先查看网站提供的视频格式（包括高清、超清等），然后再选择需要下载的格式，只需要在you-get命令后面添加一个参数i就行，如下，这里以优酷上的视频为例，已经列出了所有可供下载的格式：

4.更多功能，包括批量下载视频、本地***等，可以参考官方的帮助文档，直接输入命令“you-get -h”就行，每个参数及其功能都解释的非常清楚，一目了然：

1.首先，安装***-dl，这个也直接在命令行窗口输入命令“pip install ***-dl”就行，如下，安装包大概1.8M左右，安装也非常迅速：

Python是一个比较完善的开发语言，既能做验证模型又能做落地项目，所以Python用来写大型项目是没有问题的。而且Python作为Web开发的三大传统解决方案之一，在Web开发领域也有很多经典的解决方案，所以Python做大型项目不仅没有问题而且还有很多成功案例。

我是通过机器学习项目的研究才开始接触并使用Python的，大概在4年前一次学术交流会议上，一个研究机器学习的同行跟我推荐使用Python，我当时还是使用java做开发语言。在使用Python做算法实现之后，我确实感受到了Python在机器学习方面做的比Java要更好，尤其是Numpy、matplotlib等库的支撑使得Python在很多算法实现上都非常简洁。我曾经做过一个对比，一个同样的算法（朴素贝叶斯）如果使用Java来实现需要200行，使用Python只需要50行，虽然这一个对比不能完全否定Java，但是带来的方便却是实实在在的。

目前我正在使用Python做一个智能诊疗方面的项目，简单的描述一下就是通过机器学习来完成患者治疗方案的推荐，辅助医生做出更合理的治疗。通过大量患者数据的整理和分析，不断训练算法最终得到一个比较合理的分析结果。目前已经整理出来了20余万条数据，而且这些数据正在不断的增加，通过这些数据的分析和处理能更好的服务于医生和患者。

其实我最早听说过Python在项目中的应用是在2010年左右，我一个学生在美国读书，当时他在做一个电子商务网站，他告诉我他使用的就是Python语言。目前他在亚马逊云计算部门做研发，我们也经常做一些技术方面的交流。

我在头条上写了关于Python的系列学习文章，感兴趣的可以关注一下，如果有Python方面的问题也可以私信我。

谢谢邀请:python作为现在一门非常火的语言,它的运用场景非常的广泛,其实很多开发语言都可以用在不同的领域做开发.python并不为特定目的而产生。不过它就是一个通用的脚本语言,也被称做胶水语言,胶水是指，python借助C语言接口，几乎可以驱动所有已知的软件，模块。只要我们用到的，通常你都能找到一个开源的库。安装后就可以驱动它。无论是数据库，网络，互联网，图形，游戏，科学计算，GUI，OA，自动控制，甚至宇航员都在用。

我们现在就只说python,python可以用来做:

1.系统编程;2.图形处理;3.数学处理;4.文本处理;5.数据库编程;6.网络编程;7.Web编程;8.多媒体应用;9.pymo引擎;10.黑客编程;11.用Python写简单爬虫;12:人工智能.

看到这么多运用场景是不是觉得非常厉害..但是python通常不作为工程语言出现。就是正规的软件生产不使用它。主要用java, c#, xml, c。至于为什么，这是软件工程的需要。python不具有完整的语法检查。

但这也不影响python现在的地位,很多人加入python大军,因为入门快，简单,学习成本相对低,他有很丰富的支持库可以被直接调用以高效地完成不同需求的工作.

要知道,google最早的搜索引擎就是python写的.

希望我的回答能帮助到你.我是bang-bang ,特长软件开发.

Python 这几个月热度不减，能做的事情有许多。

在职场中，使用Python工作的主要是这样几类人：

网站后端程序猿：用Python搭建网站后，后台比较容易维护，当需要增加新的功能，用python可以比较容易实现，不少知名网站都用了python开发比如：Gmail *** Reddit Spotify 知乎豆瓣

自动化运维：这个时代中越来越多东西开始倾向于自动化，批量处理大量的任务。py在系统管理上的优势在于强大的开发能力和完整的工具链

数据分析师：py可以快速的开发来验证自己的想法，节省大量的时间，不用生煎浪费在程序本身身上，并且有第三方库的支持，也能节省时间

游戏的开发者：一般是作为游戏脚本镶嵌在游戏中，这样做的好处是可以利用游戏引擎的高性能，又可以受益于脚本化开发的有点，不需要重新编译，特别方便

且Python程序看上去总是简单易懂，对于零基础的小白白们来说是个福音。只要你会简单的四级英语，Python中出现的单词对你来说基本上是piece of cake。学过Python的小伙伴们都知道，Python不但入门容易，而且随着自己编程能力的提升，也可以编写那些非常非常复杂的程序，慢慢的向Python大佬进阶。

如果你具备了Python编程能力，那你可以用Python做点什么呢？

一、网络爬虫。采集网页的数据，为后期的数据挖掘或者数据库的建立提供数据支撑，网络爬虫数据还可以做浏览器等；

二、数据挖掘和分析、科学计算、机器学习。Python中的pandas、numpy、matplotlib等数据处理库，可以助力你进行科学计算和可视化；

三、日常任务。比如自动备份你的MP3、12306抢票等；

四、web开发。其实很多著名的网站像知乎、***、豆瓣网就是Python写的，此外很多大公司，包括Google、Yahoo等，甚至NASA（美国航空航天局）都大量地使用Python；

五、网络游戏后台。很多在线游戏的后台都是Python开发的；

六、运维、应用开发、大数据、人工智能、自然语言处理等。

……还可以写很长很长…………还可以写很长很长……

如何成为基金或证券公司的行业研究员？

亲身经历跟你讲一下，这个可能是很多人觉得金融行业里体面多金有成长性的职位。

如果你是在校生，985（最好清北人复交财）硕+top10%的成绩单是刚需，CFA或CPA也是必备，相似岗位实习经历。这些能有面试机会了。python或Matlab等基础编程也得会。如果你是211或普通高校... 反正我认识的211里即使有大证加持也没有拿到第一轮笔试的。看一看这些岗位的招聘要求参考。

如果是在职的，在相关行业里有极强的产业链理解和资源，有金融分析能力，也有一点可能。

到此，以上就是小编对于python证券学习的问题就介绍到这了，希望介绍关于python证券学习的4点解答对大家有用。

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