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语言在金融工程领域用得最多,我们在练习实践中常常可以看到量化交易,金融分析等实例。主要原因是因为是一门动态语言,语言结构清晰简单,且成熟稳定,再科学计算和统计分析方面的效率远远高于c++,java等,尤其擅长策略回测。用来解决金融中的线性和非线性问题,以及如何根据有限差分法定价来描绘含有期权的隐含波动率曲线等问题再合适不过。
在数据分析方面有着天然的优势,它比Java更有效率,具有庞大而活跃的科学计算生态,在数据分析、交互、可视化方面有相当完善和优秀的库。在大数据时代,会数据分析的重要性已经不需要再过多强调了,可以严重一点说,没有哪一行完全不需要数据分析,不过是占比大小罢了。
可以在网上挑选一些适合自己的网课,每天制定好学习计划,如果想要学好这个编程就要暗示自己一定要学好,遇到不会的问题,可以多在网上搜一搜。如果实在学不好的话还是比较推荐报班学习,报班学习会有老师总结知识点可以事半功倍的学习。
最好能找到一个已经会这个编程的人带着学习。问他一点学习规划的建议,让他监督你一起学习,然后在遇到卡壳的地方找他指点。这样会事半功倍。但是,要学会搜索,学会如何更好地提问。没人愿意帮你写作业或是回答一搜便知的问题。
第四阶段的学习是网络爬取,主要是掌握数据爬取。 过了这个阶段可以招聘的职位是网络爬虫工程师或者数据采集工程师; 机器学习算法的匹配方法,深入理解算法原理和实现步骤,本阶段结束时学生可以选择更多岗位,数据分析师算法工程师人工智能工程师等可直接胜任。
只能埋头编码的Python开发,绝对不是各大公司的HR们急于求成的。要记住的就是一点要多进行实践多动手去做项目, 只有自己写更具体的项目,才能多犯错,才能解决问题。 上岗后工作中就会踩坑。 你现在坑的坑越多,以后跟HR谈薪资的时候就越有底气。
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