Hướng dẫn do you need python for banking? - bạn có cần python cho ngân hàng không?

Một vài năm trước, tôi đã rất ngạc nhiên khi hai trong số các thực tập sinh mùa hè mà chúng tôi thuê hoàn toàn không quen thuộc với Excel. Họ đặc biệt thông minh, nhưng Excel chỉ đơn giản là không có trong cuộc sống học tập. Vào thời điểm đó, nó & nbsp; là bất thường. Ngày nay, mọi người chúng tôi thuê đều biết Excel, nhưng họ cũng biết cách viết mã trong Python.

Một sự thay đổi thế hệ đã diễn ra trong ngành ngân hàng. Trong lịch sử, ngành công nghiệp này phụ thuộc rất nhiều vào Excel. Các quy trình được xây dựng trong Excel và Excel là công cụ chính làm nền tảng cho mọi thứ. Nhưng khi dữ liệu đã tăng sinh, các phương pháp được sử dụng để trích xuất và phân tích nó đã thay đổi. Excel là dự phòng khi dữ liệu & nbsp; nằm trong cơ sở dữ liệu di sản an toàn. Nếu bạn muốn truy cập các cơ sở dữ liệu này, bạn sẽ cần các kỹ năng mã hóa. & NBSP; Excel vẫn được sử dụng, nhưng như một công cụ phụ.

Mặc dù vậy, các sinh viên tốt nghiệp mới nhất đã bỏ qua excel hoàn toàn. Họ tự động hóa các quy trình của họ trực tiếp bằng Python (hoặc R) và họ gửi các đầu ra đến email, mạng nội bộ, đến các tệp Excel (mà không cần phải mở chúng) hoặc PowerPoint. Sử dụng Excel đã trở thành bằng chứng của các kỹ năng mã hóa kém và sự thiếu hiệu quả. Có, nhiều công ty vẫn dựa vào báo cáo macro và excel, nhưng điều này & nbsp; đang dần bị loại bỏ & nbsp; vì các doanh nghiệp thích ứng với lưu trữ máy chủ đám mây.

Do đó, nếu bạn đang cố gắng vào ngân hàng ngay bây giờ, Python là kỹ năng cần thiết. Python sẽ giúp bạn có một công việc trong ngành ngân hàng - trong bất cứ điều gì từ bán hàng và giao dịch đến quản lý danh mục đầu tư hoặc rủi ro. Đó là một kỹ năng thực sự khác biệt & nbsp; ứng viên trong quy trình tuyển dụng.

Có vô số lý do tại sao có thể mã hóa trong Python là rất quan trọng. Ví dụ, giả sử rằng bạn là một chuyên gia rủi ro thị trường hoặc thậm chí là một nhà giao dịch. Thông tin bạn nhận được hàng ngày đến từ nhiều nguồn khác nhau. Bạn biên dịch dữ liệu liên quan để phân tích và bạn có thể kết hợp nó thành Excel & nbsp; để tạo biểu đồ hoặc giải thích xu hướng. Tuy nhiên, trong & nbsp; để lấy dữ liệu để biên dịch, bạn sử dụng các hệ thống mặt trước của công ty. Các hệ thống này được gọi là UIS (giao diện người dùng) vì chúng giao diện với kho dữ liệu và máy chủ để cung cấp cho người dùng thông tin. Bây giờ, & nbsp; điều gì xảy ra nếu bạn muốn phân tích mối tương quan giữa một nguồn thông tin khác trên thị trường? - Và sau đó bạn thấy rằng nguồn thứ hai này đã không được lập trình & nbsp; vào UI vì nó được xây dựng nhiều năm trước. Quá trình nhận được UI được cập nhật để phản ánh & NBSP của bạn; nhu cầu mới có khả năng là & nbsp; tẻ nhạt. Nhưng bạn có thể dễ dàng lấy dữ liệu từ cơ sở dữ liệu mà không cần thay đổi & nbsp; ui bằng cách trải qua giao diện lập trình ứng dụng & nbsp; UI được lập trình sẵn. - Nếu bạn có thể sử dụng API, tính linh hoạt là rất lớn. Ví dụ: một người nào đó muốn rất nhanh chóng tương quan biến động thị trường giữa hai biến không liên quan trước đây, chỉ có thể viết một phần & nbsp; mã và truy cập trực tiếp & nbsp; api. Chơi lô tô. Đây là sức mạnh của thế hệ sinh viên tốt nghiệp mới mà chúng tôi đang tuyển dụng.

Tất nhiên, những người già như tôi vẫn sử dụng giao diện người dùng cũ và vẫn xuất dữ liệu vào Excel để tạo biểu đồ của chúng tôi. Nhưng chúng ta có thể thấy rằng nó cực kỳ không hiệu quả khi bạn có thể viết một số mã truy cập API và theo cách đó & NBSP; tự động hóa việc sản xuất biểu đồ hàng ngày được gửi qua email trước khi chúng ta thức dậy vào buổi sáng. Tính linh hoạt là rất lớn và đây là lý do tại sao chúng ta cần sử dụng các đàn em biết cách làm điều đó. & NBSP;

Một số sinh viên vẫn chưa thức dậy điều này. Thật khó để tìm thấy các lập trình viên muốn làm việc trong một đội ngũ văn phòng với tư cách là một nhà giao dịch hơn là trong một công việc công nghệ hỗ trợ văn phòng. Rất nhiều sinh viên tốt nghiệp khoa học máy tính nghĩ rằng họ nên nộp đơn xin việc công nghệ, nhưng họ đã sai. Chúng tôi rất cần các lập trình viên trên sàn giao dịch ngay bây giờ. & NBSP;

Điều này không có nghĩa là tất cả các nhân viên mới của chúng tôi có thể mã hóa trong Python. - Giống như các thực tập sinh không biết Excel vài năm trước, chúng tôi vẫn thường xuyên mang đến các trường hợp ngoại lệ, nhưng đó thường là vì họ có một số kỹ năng khác được coi là quan trọng như nhau hoặc quan trọng hơn. - nhưng & nbsp; có ít trong số đó hơn trước đây.

Mia Holmes là một bút danh

Có một câu chuyện bí mật, tiền boa hoặc nhận xét mà bạn muốn chia sẻ? Liên hệ: & nbsp; & nbsp; trong trường hợp đầu tiên. WhatsApp/Tín hiệu/Telegram cũng có sẵn. in the first instance. Whatsapp/Signal/Telegram also available.

Chịu đựng chúng tôi nếu bạn để lại một bình luận ở cuối bài viết này: Tất cả các bình luận của chúng tôi đều được kiểm duyệt bởi con người. Đôi khi những người này có thể ngủ, hoặc tránh xa bàn làm việc của họ, vì vậy có thể mất một thời gian để nhận xét của bạn xuất hiện. Cuối cùng, nó sẽ - trừ khi nó gây khó chịu hoặc phỉ báng (trong trường hợp đó, nó đã thắng.)

Ảnh bởi & nbsp; thisisengineering & nbsp; từ & nbsp; pexelsThisIsEngineering from Pexels

Ngay từ đầu trong quá trình & nbsp; của việc thiết lập khởi động fintech của bạn, bạn sẽ phải đưa ra các quyết định chính rất khó để không thực hiện.

Một quyết định như vậy là sự lựa chọn của bạn về Stack Tech, chủ yếu là ngôn ngữ lập trình. Nếu bạn sai ở đây, chi phí của bạn có thể tăng vọt xuống dòng, đưa bạn vào màu đỏ mặc dù có ý định tốt nhất.

FinTech của bạn cần một ngôn ngữ lập trình dễ xử lý, có thể mở rộng, trưởng thành, hiệu suất cao và kết hợp với các thư viện và các thành phần làm sẵn.

May mắn thay, & nbsp; Python & nbsp; có để trả lời tất cả các nhu cầu fintech của bạn. Python is there to answer all your fintech needs.

Đọc để tìm hiểu & nbsp; Tại sao Python là lựa chọn thông minh nhất & nbsp; của ngôn ngữ lập trình cho & nbsp; fintech. why Python is the smartest choice of programming language for fintech.

Khám phá ứng dụng và sự phổ biến của Python trong FinTech

Trước khi tham gia STX tiếp theo, tôi đã làm việc cho một fintech Ba Lan đầy hứa hẹn. Trong khi các khai thác của tôi là ngắn ngủi, lên đến đỉnh điểm trong một chiến thắng tốt nhất của chương trình tại Finovate Europe 2016 (xem video & nbsp; finovateeurope 2016: Valuto), tôi chắc chắn rằng nỗ lực tiếp theo của tôi sẽ giữ cho tôi kết nối với ngành công nghiệp. FinovateEurope 2016: Valuto), I made sure that my next endeavor would keep me connected to the industry.

Điều tôi rất hào hứng khi học khi gia nhập Nhà phần mềm Python lớn nhất ở châu Âu chỉ là ngôn ngữ phụ trợ phổ biến như thế nào trong số các công ty khởi nghiệp và kỳ lân của cả hai công ty khởi nghiệp.

Đối với những người có thể lần đầu tiên gặp thuật ngữ này, Fintech kết hợp công nghệ của Thung lũng Silicon với các dịch vụ tài chính của London, New York hoặc Singapore. Theo báo cáo hàng năm & NBSP; Fintech, đầu tư tích lũy trên toàn cầu sẽ vượt quá 150 tỷ đô la trong năm 2017.

Nhiều người quen thuộc với Fintech có thể không quen thuộc với mối liên hệ của nó với Python. Sự gia tăng sự phổ biến của Python như một ngôn ngữ lập trình đã được chứng minh bằng nhiều bài đăng công việc của ngành tài chính tìm kiếm & nbsp; Python Developers & NBSP; kể từ năm 2015, ngay từ khi Fintech bắt đầu nổi tiếng chính thống. Python developers since 2015—right around the time when fintech started to gain mainstream notoriety.

Tại sao Python là ngôn ngữ lập trình hữu ích nhất cho các công ty khởi nghiệp fintech

Python là một ngôn ngữ lập trình lý tưởng cho ngành tài chính. Phổ biến rộng rãi trong các ngành công nghiệp ngân hàng và phòng hộ đầu tư, các ngân hàng đang sử dụng Python để giải quyết các vấn đề định lượng để định giá, quản lý thương mại và nền tảng quản lý rủi ro.

Python dường như cũng có câu trả lời cho hầu hết các thách thức được đưa ra bởi ngành tài chính khi xem xét phân tích, quy định, tuân thủ và dữ liệu, được thực hiện dễ dàng bởi sự phong phú của các thư viện hỗ trợ. (Thêm về những người sau này.)

Tôi không muốn ngăn chặn những người đang sử dụng các ngôn ngữ phía máy chủ khác cho fintechs bootstrapping của họ. Hầu hết sẽ cho phép bạn hoàn thành các mục tiêu tương tự và trên thực tế, nhiều công ty sử dụng một số ngôn ngữ back-end để xây dựng sản phẩm của họ.

Tuy nhiên, trong khi trường hợp đó, có một số công nghệ sẽ giúp bạn đạt được mục tiêu của mình một cách nhanh chóng và trực quan hơn nhiều. Tôi chắc chắn rằng nhiều người sẽ có lý do tại sao công nghệ back-end yêu thích của họ là lý tưởng cho fintech, và điều đó thật tuyệt vời, nhưng tôi dự định sẽ đưa ra nhiều cuộc tranh luận để nghỉ ngơi trong các đoạn văn sau đây.

Tôi sẽ làm cho trường hợp của mình rõ ràng ngay lập tức: Python là công nghệ phát triển nhanh nhất về tài chính và là hoàn hảo cho liên doanh tiếp theo của bạn vào FinTech. Hãy để tôi nói với bạn chính xác lý do tại sao nó lý tưởng.

1. Phỏng vấn mã hóa HackerRank

Khi chọn một ngăn xếp công nghệ, điều quan trọng đối với một CEO hoặc CTO của FinTech là xem xét tính khả dụng hiện tại và tương lai của nhóm lao động hỗ trợ các công nghệ. Điều này có thể được thực hiện bằng cách theo dõi & NBSP; Xu hướng trong giáo dục, & NBSP; Stack Overflow Traffic hoặc thông qua tuyển dụng. trends in education, Stack Overflow traffic, or via recruitment.

Nghiên cứu A & NBSP; 2016 & NBSP; Được thực hiện bởi Hackerrank đã xem xét các ngôn ngữ lập trình theo yêu cầu nhất trong sáu ngành công nghiệp cụ thể: chăm sóc sức khỏe, phương tiện truyền thông xã hội, chơi game & phương tiện truyền thông, bảo mật, tài chính và fintech. 2016 Study conducted by HackerRank took a look at the most in-demand programming languages across six specific industries: health care, social media, gaming & media, security, finance, and fintech.

Các biểu đồ, được tạo ra dựa trên dữ liệu từ 3.000 thách thức phỏng vấn mã hóa, cho thấy trong khi nhiều ngành công nghiệp thể hiện sự khác biệt nhỏ giữa các ngôn ngữ lập trình được xếp hạng hàng đầu, FinTech thậm chí còn không gần.

Trên thực tế, đối với FinTech, Python vượt qua ngôn ngữ lập trình thường xuyên thứ hai trong các thách thức phỏng vấn mã hóa từ 2 đến 1. Người á quân? Java, đã thống trị phát triển phần mềm dịch vụ tài chính trong thập kỷ qua trở lên.

Ngoài ra, trong nghiên cứu, Hackerrank khẳng định rằng Python nói chung là ngôn ngữ phát triển nhanh nhất trong tài chính.

2. Người khổng lồ tài chính sử dụng Python

Sau khi xem xét các xu hướng nhóm lao động và tuyển dụng, điều quan trọng là phải biết rằng ngôn ngữ lập trình mà cuối cùng bạn chọn có một hồ sơ theo dõi tốt. Ngoài ra, nó không nên đặt bạn gặp bất lợi khi giải quyết các vấn đề điển hình cho ngành tài chính, chẳng hạn như tốc độ, khả năng mở rộng và giải quyết vấn đề định lượng.

Mặc dù Python không có nghĩa là một ngôn ngữ mới, sự phổ biến ngày càng tăng của nó trong các ngành công nghiệp ngân hàng và phòng hộ đầu tư là một sự phát triển tương đối mới. Phần lớn sự phổ biến của Python trong số những người khổng lồ dịch vụ tài chính có thể được quy cho Kirat Singh. Nếu bạn đã nghe nói về Singh, hãy đọc về cách mà chuyên gia ngân hàng đầu tư này & NBSP; bỏ để bắt đầu công ty của riêng mình. quit to start his own firm.

Lý do của anh ấy để giới thiệu Python? Trong một cuộc phỏng vấn năm 2014 được trao cho EfinancialCareers, Singh (một cựu MD tại Bank of America Merrill Lynch) cho biết:

Đây là một ngôn ngữ kịch bản tốt và dễ dàng tích hợp vào cả hai đầu phía trước và mặt sau, đó là một trong những lý do chúng tôi chọn nó ngay từ đầu.

SọKirat Singh

Python là một ngôn ngữ cốt lõi cho chương trình của J.P. Morgan, Athena và chương trình Quartz của Bank of America. Singh tiếp tục nói: Tất cả mọi người tại J.P. Morgan hiện cần biết Python và có khoảng 5.000 nhà phát triển sử dụng nó tại Bank of America. Có gần 10 triệu dòng mã Python trong Quartz và chúng tôi đã có gần 3.000 cam kết mỗi ngày.

Tính đến tháng 6 năm 2018, Citigroup đã gia nhập danh sách các ngân hàng đầu tư ngày càng tăng muốn các nhà phân tích và thương nhân của mình có kỹ năng mã hóa Python mạnh mẽ. Vào tháng 7, nhóm đã thêm & nbsp; các lớp đào tạo Python & nbsp; cho chương trình giảng dạy được dạy gần đây các nhà phân tích ngân hàng được thuê gần đây. Python training classes to the curriculum taught to recently hired bank analysts.

Nhưng những nỗ lực đào tạo Python của Citigroup, don don dừng lại ở đó. Ngoài những người thuê gần đây, họ còn đưa các nhà quản lý của mình lên, thậm chí còn đi xa đến mức có người đứng đầu nhóm thị trường và chứng khoán, Paco Ybarra, lấy một phiên bản của lớp Python.

Trong khi J.P. Morgan, Bank of America và Citi nên được thêm vào danh sách những người đương nhiệm mà bạn là một giám đốc điều hành fintech đang cố gắng lật đổ nơi.

Điều gì làm cho FinTechs và Python trở nên phù hợp

1. Đơn giản

Phát triển một nền tảng dịch vụ tài chính đã là một nhiệm vụ đủ phức tạp. Tại sao không làm cho công việc dễ dàng hơn bằng cách sử dụng một ngôn ngữ mà các nhà phát triển xem xét là dễ dàng mã hóa và triển khai?

Python đang được biết đến với cú pháp dễ dàng hơn và nhanh hơn để lập trình với các ngôn ngữ truyền thống khác, chẳng hạn như Java hoặc C ++. Khi tôi tham gia STX tiếp theo, Giám đốc điều hành Maciej Dziergwa của chúng tôi nói với tôi rằng các lập trình viên có thể làm nhiều với 10 dòng mã Python khi họ có 20 dòng Java và ít có cơ hội mắc lỗi hơn. Với cách quy định ngành công nghiệp fintech đang trở thành, nó trở nên rõ ràng tại sao tỷ lệ lỗi thấp hơn sẽ quan trọng đối với các CEO và CTO của FinTech.

Cần thêm bằng chứng?

Hãy để sử dụng một ví dụ để chứng minh Python đơn giản hơn bao nhiêu khi so sánh với các ngôn ngữ lập trình khác, bằng cách sử dụng cách xử lý các lớp và kế thừa. Dưới đây, bạn sẽ thấy mã trông như thế nào trong Python và Java.

Đó là 1 cho Python, 0 cho Java!

2. Chi phí phát triển phần mềm và thời gian cho thị trường

Python rất nhanh. & Nbsp; (gợi ý những con dế.) (Cue the crickets.)

Được rồi, vì vậy tôi có thể trong một số phản ứng dữ dội từ các nhà phát triển đang đọc nó. Python không được coi là ngôn ngữ nhanh nhất về hiệu suất. Tuy nhiên, đối với một người nào đó đang tìm cách ra mắt sản phẩm fintech của họ, hãy để tôi tự giải thích.

Khi tôi nói rằng nhanh chóng, tôi không đề cập đến các chu kỳ CPU mà là một số liệu khác: thời gian để tiếp thị.

Khi tất cả được nói và thực hiện, có một sản phẩm hoặc ứng dụng web mà nhanh chóng đứng thứ hai so với mức độ nhanh chóng đưa sản phẩm của mình ra thị trường. Chỉ cần hỏi bất kỳ điều hành cấp C. . PayPal’s 10 Myths of Enterprise Python.)

Ngày nay, một tài nguyên đắt nhất của công ty là nhân viên của nó. Là một công ty khởi nghiệp Fintech nhỏ, bạn phải xem điểm mấu chốt của mình. Trong hầu hết các trường hợp, bạn sẽ có các nhà đầu tư thiên thần hoặc VC quan sát bạn và mong đợi như vậy. Là một ngôn ngữ được đánh máy động, Python cung cấp cho fintechs một sự thay thế nhanh hơn nhiều cho các ngôn ngữ được gõ tĩnh.

Xem nghiên cứu này & NBSP; 2006, theo dõi thời gian viết mã bằng các ngôn ngữ lập trình khác nhau. 2006 study, which tracked how long it took to write code in various programming languages.

Khi bạn có ngân sách và cần xác nhận sản phẩm của mình trên thị trường ngay lập tức, ngôn ngữ phía máy chủ phù hợp trở nên quan trọng hơn. Python cung cấp triển khai nhanh hơn và mã ít yêu cầu hơn.

3. Hợp tác lớn hơn

Là một giám đốc điều hành của FinTech, rất có thể bạn đến từ một nền tảng tài chính, học thuật hoặc công nghệ. Bất kể đó là ai, những người khác trong nhóm của bạn có thể sẽ bổ sung cho bộ kỹ năng của bạn với một hoặc hai trong số các vai trò đã nói ở trên.

Trên hết, nhóm kỹ thuật của bạn sẽ hoạt động trong một môi trường hợp tác nhanh chóng để tạo ra các sản phẩm với các thành viên trong nhóm từ nhiều nền tảng và vai trò khác nhau. Python, với bố cục đơn giản, cho phép các nhà phát triển làm việc gần nhau hơn trong các dự án với các chuyên gia như các nhà nghiên cứu định lượng, nhà phân tích, kỹ sư dữ liệu và bạn là CEO.

Khi các nhà công nghệ tăng sự tiếp xúc với khía cạnh tài chính của doanh nghiệp, hoặc ngược lại, Python sẽ tiếp tục phát triển phổ biến.

4. Thư viện tài chính nguồn mở

Một trong những lợi thế chính của Python, là ngôn ngữ lập trình là sự sẵn có của một số lượng lớn các thư viện và công cụ. Là một ngôn ngữ chính cho lập trình toán học, điều này rất quan trọng đối với các công ty tài chính, Python cung cấp nhiều thư viện tài chính và fintech.

Tại đây, một danh sách tiện dụng của một số thư viện Python tốt nhất được sử dụng bởi các công ty Fintech:

• Scipy & nbsp; (Thư viện cho điện toán khoa học và kỹ thuật), (library for scientific and technical computing),
• Numpy & nbsp; (Gói cơ bản cho điện toán khoa học), (fundamental package for scientific computing),
• gấu trúc & nbsp; (thư viện phân tích/thao tác dữ liệu linh hoạt và mạnh mẽ), (flexible and powerful data analysis/manipulation library),
• Pyalgotrade & nbsp; (Thư viện giao dịch thuật toán), (algorithmic trading library),
• Pyrisk & nbsp; (rủi ro và hiệu suất tài chính chung), (common financial risk and performance),
• Zipline & nbsp; (Một thư viện giao dịch thuật toán Pythonic), (a Pythonic algorithmic trading library),
• Quantecon.py & nbsp; (Thư viện kinh tế định lượng), (library for quantitative economics),
• Pyfolio & NBSP; (Danh mục đầu tư và phân tích rủi ro), (portfolio and risk analytics),
• PybitCointools & nbsp; (Thư viện Python ECC theo chủ đề Bitcoin), (commonsense Bitcoin-themed Python ECC library),
• Finmarketpy & nbsp; (Thư viện chiến lược giao dịch backtesting và phân tích thị trường tài chính), (library for backtesting trading strategies and analyzing financial markets),
• Scikit-Learn & NBSP; (Học máy & NBSP; Thuật toán), (machine learning algorithms),
• ffn & nbsp; (A & NBSP; Thư viện chức năng tài chính cho Python), (a financial function library for Python),
• Pynance & nbsp; (Phần mềm nguồn mở để truy xuất, phân tích và trực quan hóa dữ liệu từ thị trường chứng khoán và phái sinh). (open-source software for retrieving, analyzing, and visualizing data from stock and derivatives markets).

Biết một thư viện nên tham gia danh sách này? Hãy tiếp tục và cho chúng tôi biết về nó trong phần bình luận.

Bản tóm tắt

Đối với những người sáng lập fintech, việc chọn các ngôn ngữ và khung hình thành sản phẩm cốt lõi của bạn sẽ có ý nghĩa nghiêm trọng trong tuổi thọ của sản phẩm. Ngôn ngữ và khung xác định tài năng bạn có quyền truy cập, các loại sản phẩm tài chính mà bạn có thể xây dựng, bạn có thể xác nhận sản phẩm của mình trên thị trường nhanh như thế nào và bằng nhiều cách, cách nhóm của bạn sẽ làm việc cùng nhau.

Vì vậy, nếu có ai hỏi bạn về khả năng tồn tại của FinTech của Python, bây giờ bạn sẽ biết những gì cần nói với họ:

• Sự đơn giản của Python, dẫn đến & NBSP; tỷ lệ lỗi thấp hơn và ít săn lỗi hơn. lower error rates and less bug-hunting.
• Python có thể không phải là ngôn ngữ biểu diễn nhanh nhất, nhưng nó là A & NBSP; Lựa chọn hàng đầu cho thời gian tối ưu cho thị trường. top choice for optimal time to market.
• Cú pháp đơn giản của Python Will & nbsp; tạo điều kiện cho sự hợp tác & nbsp; giữa các nhà phát triển, chuyên gia kỹ thuật và C-suite. facilitate collaboration between developers, technical experts, and the C-suite.
• Cuối cùng, sự giàu có của các thư viện nguồn mở của Python cung cấp & nbsp; các giải pháp sẵn sàng để di chuyển & nbsp; đối với nhiều vấn đề phổ biến trong fintech. ready-to-go solutions for many common problems in fintech.

Vẫn không bị thuyết phục, ngay cả với tất cả các đối số & nbsp; Bạn muốn biết thêm về các giám đốc điều hành fintech hiện tại, những người đã chọn Python cho các khoản thanh toán, ngân hàng, bảo hiểm và tài chính thay thế của họ?

Không có gì khác ngoài 17 fintech hàng đầu của chúng tôi bao gồm Python trong công nghệ của họ & NBSP; và & NBSP; 9 công ty bảo hiểm với Python trong Stack Tech Stack của họ và tại sao nó lại phù hợp. top 17 fintechs that include Python in their tech stack and 9 insurtech companies with Python in their tech stack—and why it’s a fit.

Python có hữu ích trong ngân hàng không?

Mã hóa có cần thiết cho ngân hàng không?

Các ngân hàng sử dụng Java hay Python?

Ngôn ngữ lập trình nào được sử dụng trong ngân hàng?