论近年来，金融圈最火爆的语言技能，非Python莫属。
四大：不想被淘汰，就得学Python：四大不仅借助Python实现底稿的批量自动化处理，还推出了自己的财务机器人解决方案。
投行：想做Banker，先学Python：不仅做量化投资需要掌握Python，所有与金融数据相关的工作都需要通过Python提升效率。从Python的发展来看，它将来必然会在众多领域大展拳脚。
基于对庞大数据的分析要求，Python一举登顶投行、四大、咨询公司最偏爱的语言。
数据来源：Efinancialcareer
2、薪资翻倍，上升空间大
互联网、人工智能、大数据等领域非常适合Python的发展，比如谷歌爬虫、Instagram、豆瓣、知乎……很多公司都将Python作为了主要编程语言。
调查显示，掌握Python的人平均薪资是金融行业中最高的，高达117K。这也从侧面说明，想职场拿高薪，就一定要趁早学Python！
Python已被写入小学教材，是一门“通用”语言，难度低，更容易掌握。用Excel处理50,000行 x 100列的数据需要15分钟。
用Python处理10,000,000行 x 50,000列的数据只需要10秒。
除了批量处理Excel/Word/PPT/PDF等各类文件中的信息，Python还可以做更庞大、复杂的数据分析和可视化。重点是，Python学习起来相当容易，使用起来非常强大。可以说，Python将会是你学过的性价比最高的一门技能，连地产大佬潘石屹都说：人生苦短，我要学Python！
为了让大家更早地享受到Python带来的红利，提升自己在职场中的竞争能力，我们特意带来了易学易懂的：
《Python金融实操专题课》
本课程分为上、下两部分，共计14大版块，累计72章内容，45小时课时。
内容涉及Python基础知识、网络数据爬虫技术、数据库基础及实战、大数据分析技巧、舆情监控即企业风险预警、智能投顾、量化金融、大数据风控、机器学习、客户违约预测模型等多方面，并且大部分章节都配有商业实战案例，全面讲解了金融数据的获取、处理、分析及结果呈现。
专题课纲要概览
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《Python金融实操专题课（上）》
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Python快速入门、爬虫基础、数据清洗优化、百度新闻爬取实战、数据分析基础：Numpy与pandas库、股票数据获取初步、人大商学院期中考试讲解、爬虫进阶：Selenium库讲解（包含新浪财经/东方财富网/上海证券交易所/股票实时数据/企业股权穿透）、量化投资 + 财务建模初步：Tushare股票数据获取与分析、人工智能：图片文字识别等、以及来自德勤会计师事务所、华能信托、腾讯微众银行、信托业协会等多个实战案例分析。
《Python金融实操专题课（下）》
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机器学习在金融领域的应用。这一部分我们主要讲解基础的机器学习模型，为之后的集成学习模型做铺垫，包括：线性回归模型、逻辑回归模型、决策树模型、随机森林模型、AdaBoost模型、GBDT模型，以及新兴的集成模型：XGBoost模型与LightGBM模型等。
与此同时，我们将介绍多个实战案例来巩固相关知识点，并指导如何通过Python实现相关代码模型。此外，我们还将介绍如何对模型进行评估，如何进行模型参数调优，以及如何通过Python自动进行特征衍生与生成，简化建模数据处理过程。
《Python金融实操专题课（上）》
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《Python金融实操专题课（下）》
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最后，也许还有人疑惑，Python并非最好的编程语言，它无法取代 C/C++ 和 Java，
最后，也许还有人疑惑，Python并非最好的编程语言，它无法取代 C/C++ 和 Java，我们为什么还要学？
潘石屹是这样回答的：
“在农业社会时，我们要学习驾驭马、驴、车，让它们为我们出力、干活。
在工业社会时，我们要学会驾驭各种机器、火车、轮船、飞机、机床等等。
今天，我们要让机器听我们的指挥，我们就要学习机器能听懂的语言。这类语言也在不断的进化中，越来越接近我们的日常语言，我们选择了进化最好的一种：Python语言。
在信息时代，信息量变得越来越大，我们的头脑显得越来越小。如果问我在这个时代什么知识和技能是最有用的、最值得去学习的、最值得让它占据我们的大脑的，Python应该在其中。”
