我用Python写了个数据爬虫, 半小时就干了组里实习生一周的活

最近，很多从业多年研究员/分析师，甚至财务会计领域的朋友，都向小编咨询：学Python有那么重要吗？作为正准备求职的于金融/咨询/快消/互联网等领域的小伙伴，更是慌了，因为他们发现很多招聘要求都写着要会Python。

事实上这已经不再是一个问题了。因为Python已成为国内 金融、咨询、快消、互联网等泛 商科领域的必备技能。研究/资管/分析师/咨询顾问/市场/运营/HR等岗位在招聘时，都纷纷要求 熟练掌握Python 数据分析技能。

Excel已经用的很好，为什么还要学Python？

我们都知道，无论是行业研究员、咨询师还是市场，或数据分析师，工作的核心基本都是频繁处理大量数据。之前，我们依赖的武器就是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 。

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 ，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 ？Excel编程晦涩难懂可见一斑。

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200多次 。

很多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 情。

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。

（ Py thon自动生成的动态图表）

正因为如此，现在国内很多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/咨询/互联网/快消等领域基于商业分析/数据分析的Python学习，不同于以IT系统开发、运维、大数据挖掘等为目标的Python学习，我们并不需要达到程序员的水平， 更需要 关注的是 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，到底怎样才是我们学习 Python 最好的方法？

针对非技术背景人士在学习Python中的两大难题，我们推出了面向在职人士/在校学生的Python数据处理与分析课程。

我们针对 研究员、分析师 、市场、咨询师、运营、用研、财务、HR等人员的实际工作场景 进行了完整调研，将其中复杂、繁琐数据处理工作设计成 简单 易学的Python 处理方案 。

从实用的角度出发，重点介绍Python语言基础和数据处理模块，真正做到 零基础 学员也能在 短时间 内将Python 直接应用于实际工作 中。

针对 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自动从数据库获取数据 ，以及从网络 批量采集数据 。

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