Hướng dẫn is it worth learning python for finance? - có đáng để học python cho tài chính không?

Ngày càng có nhiều công ty fintech đang sử dụng Python để phân tích dữ liệu. Nhưng điều gì làm cho Python rất đặc biệt? Và tại sao nó là một ngôn ngữ tốt hơn để phân tích dữ liệu so với phần mềm truyền thống?

Python đang nhanh chóng trở thành ngôn ngữ mã hóa phổ biến nhất trên thế giới. Hiện tại, nó rất thoải mái ở vị trí thứ tư sau Java, C và C ++ trên chỉ số TiObe về sự phổ biến ngôn ngữ. Và sự phổ biến của Chỉ số ngôn ngữ lập trình xếp Python là ngôn ngữ lập trình phổ biến nhất trên thế giới vào tháng 10 năm 2018.

Trong bài viết này, chúng ta sẽ xem xét các lợi ích của việc học Python và tại sao các chuyên gia tài chính nên xem xét nó, ngay cả khi họ không có kinh nghiệm lập trình trước đó.

Tại sao bạn nên học Python

Không tin rằng Python là ngôn ngữ phù hợp với bạn? Chà, đã đến lúc thay đổi suy nghĩ của bạn.

1. Dễ sử dụng cho người mới bắt đầu

Đầu tiên và quan trọng nhất, Python là một trong những ngôn ngữ lập trình dễ học nhất. Bạn không cần phải có bất kỳ kinh nghiệm lập trình nào để bắt đầu thực hiện phân tích dữ liệu trong Python. Không giống như R và Matlab, hai ngôn ngữ phổ biến khác về khoa học và kỹ thuật, Python có cú pháp rất đơn giản và quy tắc mã hóa, làm cho nó trở thành ngôn ngữ hoàn hảo cho người mới bắt đầu. Và nó cũng rất dễ dàng để thiết lập nó và nhảy ngay vào.

2. Thời gian phát triển ứng dụng nhanh chóng

FinTech và các lĩnh vực tài chính truyền thống thích Python hơn các ngôn ngữ khác vì thời gian phát triển ứng dụng nhanh chóng. Do vô số thư viện phân tích dữ liệu nguồn mở, việc phát triển các ứng dụng fintech trong Python không mất nhiều thời gian như với các công cụ phân tích dữ liệu như Microsoft Excel và R vì bạn không phải lãng phí thời gian để viết mã từ cào.

Cố gắng quyết định giữa R và Python? Kiểm tra bài viết này để tìm hiểu thêm về hai ngôn ngữ cạnh tranh này.this article to learn more about these two competing languages.

3. Rất nhiều tài nguyên học tập trực tuyến

Thách thức lớn nhất đối với các lập trình viên mới bắt đầu là tìm kiếm các hướng dẫn và tài nguyên hữu ích. May mắn thay, tài liệu Python chính thức giải nén mọi thứ bạn cần biết về ngôn ngữ và vì Python đã đủ đơn giản như vậy, việc chọn ngôn ngữ này khá đơn giản. Nhưng nếu bạn đang tìm kiếm thêm kinh nghiệm và hướng dẫn thực hành, bạn cũng có thể xem xét một số khóa học Python giới thiệu giá cả phải chăng từ các chuyên gia dữ liệu.introductory Python courses from data experts.

4. Hỗ trợ trực quan hóa dữ liệu rộng rãi

Ngôn ngữ lập trình R, đối thủ cạnh tranh lớn nhất của Python trong khoa học dữ liệu, được ghi nhận là cung cấp các thư viện trực quan hóa dữ liệu tuyệt vời. Nhưng Python đang nhanh chóng bắt kịp với các gói khoa học dữ liệu như Plotly, GGPlot và Pandas, bạn có thể tạo các lô chuyên nghiệp và các hình thức hiển thị dữ liệu khác.

5. Thư viện nguồn mở

Python có rất nhiều thư viện nguồn mở mở rộng chức năng của ngôn ngữ cốt lõi. Và cài đặt chúng đơn giản như chạy lệnh sau từ thiết bị đầu cuối:

pip install [libraryNameHere]

Từ phát triển ứng dụng GUI đơn giản để hỗ trợ học máy, kết nối mạng và phân tích dữ liệu mạnh mẽ, có các thư viện Python cho hầu hết mọi thứ bạn có thể nghĩ đến.

Một số thư viện khoa học dữ liệu Python hàng đầu bao gồm:

• Numpy: Một thư viện điện toán khoa học chính thức để thực hiện đại số tuyến tính và toán học cấp cao trong Python, cho phép bạn làm việc với ma trận và các cấu trúc dữ liệu khác. Nếu bạn quen thuộc với Matlab, bạn sẽ cảm thấy như ở nhà với Numpy.: A full-fledged scientific computing library for performing linear algebra and high-level math in Python, allowing you to work with matrices and other data structures. If you're familiar with MATLAB, you'll feel right at home with NumPy.
• SCIPY: Xây dựng trên đỉnh Numpy, Scipy là một thư viện tuyệt vời cho các nhà khoa học và kỹ sư dữ liệu cho phép bạn làm việc với các mảng N chiều và thực hiện nhiều hoạt động tối ưu hóa và đại số tuyến tính.: Building on top of NumPy, SciPy is an excellent library for data scientists and engineers that allows you to work with N-dimensional arrays and perform a variety of optimization and linear algebra operations.
• Scikit-Learn: Nếu bạn tham gia học máy, đây là thư viện dành cho bạn. Scikit-learn thực hiện một loạt các thuật toán học máy phổ biến. Và nếu bạn đã chọn Numpy và Scipy, bạn sẽ rất vui khi biết rằng Scikit-Learn được thiết kế để hoạt động với hai gói này!: If you're into machine learning, this is the library for you. scikit-learn implements a variety of popular machine learning algorithms. And if you've already picked up NumPy and SciPy, you'll be happy to know that scikit-learn was designed to work with these two packages!
• Matplotlib: Cần tạo biểu đồ, biểu đồ hình tròn, biểu đồ dòng hoặc trực quan hóa dữ liệu chuyên nghiệp khác cho công việc của bạn? Không vấn đề gì. Thực sự không có giới hạn cho những gì bạn có thể làm với matplotlib. Bạn có thể xuất khẩu tất cả đồ họa của mình sang các định dạng phổ biến để xuất bản.: Need to create histograms, pie charts, line graphs, or other professional data visualizations for your work? No problem. There's really no limit to what you can do with matplotlib. You can alo export all your graphics to popular formats for publication.
• Pandas: Không, không phải động vật. Pandas là một thư viện nguồn mở tuyệt vời để thao tác và phân tích dữ liệu. Nếu bạn quen thuộc với các khung dữ liệu trong R và cú pháp của SQL, bạn sẽ thấy rằng gấu trúc kết hợp tốt nhất của cả hai thế giới này trong một thư viện Python nhỏ đẹp.: No, not the animal. pandas is an excellent open-source library for data manipulation and analysis. If you're familiar with data frames in R and the syntax of SQL, you'll find that pandas combines the best of both of these worlds in a nice little Python library.

Nếu bạn đang tìm cách xem xét kiến ​​thức của mình về các thư viện gấu trúc và matplotlib, hãy xem điều này & nbsp; Giới thiệu về Python cho Data Science & NBSP; khóa học.Introduction to Python for Data Science course.

6. Các công ty hàng đầu đang sử dụng Python

Octave và Matlab, bước sang một bên. Python không chỉ dành cho lập trình thông thường, nó được sử dụng bởi các công ty hàng đầu trong nhiều lĩnh vực fintech. Ví dụ, các nền tảng Athena của Ngân hàng của Ngân hàng Mỹ và J.P. Morgan đều sử dụng Python và các công ty lớn như Google, Facebook, Instagram và Spotify cũng sử dụng Python trong sự phát triển của họ. Nhiều công ty khác như Citigroup hiện cũng yêu cầu các nhà phân tích dữ liệu của họ thành thạo Python và tham gia các lớp đào tạo cho ngôn ngữ.leading companies in a variety of fintech fields. For example, Bank of America's Quartz and J.P. Morgan's Athena platforms both use Python, and big companies like Google, Facebook, Instagram, and Spotify also use Python in their development. Many other companies like Citigroup also now require their data analysts to master Python and take training classes for the language.

Sự kết luận

Có gì nữa để nói? Python là một ngôn ngữ lập trình đơn giản, linh hoạt và mạnh mẽ với các ứng dụng trong khoa học dữ liệu và hơn thế nữa. Và nếu bạn chưa quen với lập trình, đó thực sự là nơi hoàn hảo để bắt đầu.

Tìm hiểu Python ngay hôm nay để đặt bản thân trước đối thủ của bạn và hoàn thành nhiều việc hơn. to put yourself ahead of your competition and get more work done.

Học Python có hữu ích cho tài chính không?

Tôi có nên học Python như một nhà phân tích tài chính không?

Tôi nên học SQL hay Python để tài chính?

Tôi nên học gì ở Python để tài chính?