——“XX，給我跟蹤下XX行業的重要指標并寫份報告分析一下。”

——“今天早上做出來！”

——“XX，給我做個基金排名，分析下收益率，算下回撤，包含近一個月、3個月、1年成立以來的年化與非年化收益率。”

——“下班前給我！”

毫無疑問，快速搜集、處理大量金融數據并形成客戶和老板想要的結果，是每一個金融從業者都必須具備的核心技能。

數據的收集處理能力和財務分析能力一樣，構成了金融大咖們的兩大核心競爭力。

而對于游走在業績分析會與路演會間隙做相關數據報告的資深金融人來說，Wind、Excel是他們的第一支兵器。

金融人制作材料多以表格和圖表的形式呈現，數據從Wind上導下來了，經過處理和清洗，在用Excel計算出我們想要的結果和最終作出精美的圖表。

但是圖比圖，氣死人....

你能做出這樣的圖表么↓↓↓

同樣的工作內容，別人用1.5個小時就能繪制成下方這樣動態的數據看板。

而小學妹估計就是下面這樣的水平👇

跟各路數據死磕一整天的結果，就拿出這樣的圖表

，你說在公司成本緊張的情況下，不辭退我還能辭退誰？

所以，簡單的Excel技能并不足以滿足金融人士的數據處理需求，更何況到了今天，單純只會Wind和Excel，已經無法讓你擁有絕對的自信了。

Part 2

不再是程序員專屬，而是泛商科必備

在2018年，從頂級投行開始，Python已經成為投行、基金、咨詢和互聯網等泛金融和商科領域必備的一項技能，以Python為代表的數據科學領域的風口已經呈現爆發狀態。

高盛集團發布了一份《2017高盛調查報告》，針對全球2500名在高盛的夏季實習生調查， 當問到你認為“哪個語言在未來會更重要”時，在被調查的全球2500名80、90后優秀年輕人中，72%選了Python。

今年新加入摩根大通的全部資產管理分析師必須強制學習編程語言，Python。

編程正成為年輕人乃至整個世界最看好的熱門或者說必備技能。

16歲的高盛實習生Adam Korn直言“現在想從事交易或分析的基金經理不懂編程很難存活下去”。

目前，高盛有約9000名計算機工程師，占高盛總員工數量的1/3。接下來將輪到投資銀行業務。傳統上，這一領域需要較強人際溝通技巧，但高盛規定在任何一次IPO中所需要采取146個不同步驟，而其中許多步驟都可以通過算法完成。

在過去的十年里，隨著自動化技術的出現，科技最終成為杰出的金融機構、銀行、保險和投資公司、股票交易公司、對沖基金、券商等公司的一部分。根據2013年的Crosman 報告，與2013年相比，銀行和金融公司2014年在科技上的花費要高出4.2%。

預計在2020年，一年的金融服務的技術成本將達到5億美元。正值系統需要維護和不斷升級的時候，一些著名的銀行雇傭一些開發者是很正常的事情。

面臨這樣的情景，金融出身的我們可能要問：Python又該從何入手…

今天「有見職路」為大家整理了泛商科可用：python入門資源禮包。希望可以幫助到想要學習或者正在學習python的小伙伴。

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的金融python培训班_2019年做金融，一定要学Python！：附Python视频教程的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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