最近，越来越多的研究员、基金经理甚至财务会计领域的朋友，向小编咨询：金融人需要学Python么？
事实上在2019年，这已经不是一个问题了。Python已成为国内很多
顶级投行、基金、咨询
等泛金融、商科领域的必备技能。中金公司、银河证券、南方基金、银华基金在
招聘分析师岗位
时，纷纷要求
熟练掌握
Python
数据分析技能。
Excel
我已经用的很好了，为什么还要学
Python
？
我们都知道，无论是行业研究员、基金经理还是审计人员，工作的核心基本都是频繁处理
大量数据
。之前，分析师们依赖的武器就是Excel。但随着
数据量的增多
和更易用
更强大工具的出现，
Excel
越来越跟不上时代了
。
正如小编的一个研究员朋友所说：Excel当然非常强大，并且适合新手入门理解数据。但后期有很大的缺陷。
数据量较大时，
Excel
处理数据效率低、容易死，往往一等就是半个小时
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。
更重要的是，
Excel做复杂的数据处理和计算时
，需要手工操作、费时费力，而且
不能复用，下次用还得重新做一遍
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，极大浪费了时间。
Excel
当然也有
VBA
这样的数据处理工具，但其语言晦涩难懂，身边没有一个人会用。
你能看懂这个公式的意思么
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，
Excel编程晦涩难懂可见一斑
Python正是新一代的数据处理工具，对于每天都需要
处理海量数据
的
分析师
，Python简直就是
解放生产力
的
救命稻草
。
而且，运用Python强大的网页处理能力进行爬虫，可以为我们的数据研究提供很多便捷。
比如
，我们想从中债登官网获取某债券借券存量的数据，然而，这个数在中债登上只能按日查询。如果我们想获取这只债券近一年的数据，必须
重复打开
中债登网、选券、
改日期、点击查询、记录下结果
这个
操作
2
00
多次
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很过机构之前这样的工作都是交给实习生干，但是
现在
，
只需要一个Python爬虫，十几分钟就可以解决这个问题。
不仅分析师们纷纷用上Python，现在大所的
审计师
在处理大量审计底稿的时候，也会使用
Python
实现
底稿的批量化自动处理
。
审计师在处理底稿时经常面临这样的问题：客户企业不同部门财务软件版本各异，导致会计科目设置及会计处理方式不一致，此时如果用
Excel人工修改，则需要耗费大量的时间。而如果用
Python批量处理
，基本上都是
十几分钟的事
。
Python强大的绘图功能，让
数据导入、分析、出结果、绘图
可以
一次性在程序里完成
，可以直接把
分析/回测结果视觉化呈现
出来。
Python自动生成的动态图表
正因为如此，现在国内很多金融机构在招聘中已经添加了对
Python能力的要求。
我们也从各大招聘网站，摘录了一些金融行业
核心热门职位的技能要求
：
我曾尝试学过
Python
，为什么感觉很难？
事实上，无论是Python还是量化、大数据、Fintech，这些关键词在过去几年中热度不断提升，网络上各种资源也是层出不穷。
但之前有不少同学跟我们反馈：
网上的很多课程对于非理工科背景，没有很好编程基础的金融人来说，并不是很友好。
-
大量晦涩难懂的专业术语
-
复杂高深的知识点罗列
-
实际的入门门槛并不低
金融行业的Python学习
，不同于以IT系统开发、运维等为目的的Python学习，我们并不需要达到程序员的水平，
更需要
关注的是
金融数据的处理分析方法
，而不是大而全的Python知识以及针对程序员的题海战术。
那么，到底怎样才是金融人学习
Python
最好的方法？
针对金融背景人士在学习Python中的两大难题，我们联合华尔街学堂，推出了面向金融人的Python数据处理与分析课程。
我们针对
分析师、基金经理、财务设计人员等实际工作场景
进行了完整分析，将其中复杂、繁琐数据处理工作设计成了
简单易行的Python处理方案
。
从这些Python应用方案出发，我们精心设计了
符合金融人知识背景和学习特点
的Python基础学习和数据处理模块，真正做到
零基础学员也能在短时间内讲Python直接应用于实际工作中
。
针对金融学员
的
数据获取需求
，我们特地推出了
Wind、Python联动模块和爬虫模块
，详细介绍如何
利用Python自动从Wind中获取数据
，以及从网络批量采集数据。
不同于市面上IT背景课程，我们的讲师来自于
海内外顶尖金融机构
，他们在实务工作中有超过5年的Python金融分析经验，
熟知
金融背景同学在
学习过程中的痛点和疑问
。
课程框架
主讲老师
刘老师Aldrich Lau
中山大学金融学学士，
复旦大学经济学硕士
大型券商研究所A股策略研究2年
私募股票型策略研究3年
目前专注财经自媒体及数据分析相关领域
炫酷技能带回家
课程安排
优惠价格
：
本号前30
名学员，每
人499元
课程原价
：
599
元
学习周期
：一
年内随时随地可学习
开课时间
：
2019.4.29
—
2019.6.29
课程形式
：
在线视频+课件+网站书面答疑
上课地点
：华尔街学堂官网
www.wallstreets.cn
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