现在python挺火的，火到什么程度呢？很多行业，好像都要学python一样，那么python真的就那么好吗？

一位不愿意透露姓名的着名业内人士称：会写Python以后，你一个人就能干他们五个人的活，只费十倍的CPU，多不到一倍的bug。直白来讲，学会写Python以后，个人效率提高，出错率会大程度会降低！

那我们并非专业的编程人员，学财会的和金融的，有必要学写Python吗？

说再多都显得很苍白，符合企业招聘的要求，是我们进入企业的基本条件。

学ACCA/CPA需要学Python吗？来看看行业大佬，毕马威的校园招聘要求！

毕马威任职要求

1、具有数学、统计学、金融数学、计量经济学等量化背景优先

2、熟悉金融风险管理相关知识

3、熟悉统计模型（如逻辑回归、时间序列等）

4、熟练使用Office办公软件

5、必须会Python/R/SQL其中一种

6、学习能力强

7、必须为在校在读学生

8、工资150元/天

虽然说，证书是敲门砖，但是仅仅有了专业的证书还是不够的，毕竟，现在大家都知道，如果想要从千百万份简历中脱颖而出，证书是有力的说明。

那么如果我不是财会行业，我是金融行业呢？是不是不用学Python？并不是，如果你只是想做一个简单的金融岗位前台从业者，拿着基础薪资，其实连金融证书也不用考，如果不断的积累行业经验，也会因为资历和经验不断的晋升。但是如果你要是一个刚毕业的大学生，一开始就想进入金融界，那么像FRM和CFA这样的金融证书，还是需要的的。

那么是不是如果我有了专业的金融证书，有没有Python，都差别不大？

其实不是的！python主要用来干大数据和人工智能的，金融行业用到python的地方真的很多、比如做分析，了解python，能够很好的与开发人员交流是重要的，对于一些私募机构，大部分都会要求至少熟练掌握python/matlab/R中的一种 以及Java/C/C++中的一种，不用达到独立开发项目的水平。

你可以不学，但是学会了一定是会有好处的，可以趁现在学习的年纪多充实一下自己，毕竟技多不压身，有时间有精力的话多学点没坏处！

作为一门高效、简洁、适合零基础上手学习的强大编程语言，Python毫无疑问是AI时代的重要语言之一。

Python是实现金融科技产品的语言，其简洁性、可移植性以及易学性受到金融业内人士的青睐。利用Python实现金融建模逐渐成为新一代金融从业人员的技能之一。

提到Python，我们就必须要提一下金融科技。

1什么是金融科技？

金融科技顾名思义是金融与科技的结合，即为金融业务提供技术服务基础，用技术来提升金融效率。

它的核心就是用技术驱动金融创新。通过利用云计算、大数据、移动互联网等新兴技术对传统金融进行改造、革新乃至颠覆，从而提供更为普惠的金融服务。

2CFA考试具体涉及到金融科技的哪些方面？

据CFA部门主席Lisa Plaxco介绍，原本的考试科目不会有变动，Fintech（金融科技）会分成4个组别：

01第1组别包含：

金融分析，大数据分析，人工智能，机器学习与演算法证券交易。

02第2组别包含：

科技对于投资组合与资产管理的影响，尤其是机器人建议系统的引用。

03第3组别包含：

同侪借贷、影子银行与群众募资的崛起，专注于资金如何流入经济系统里。

04第4组别包含：

市场基础建设、行动付款、区块链技术、高频交易、比特币等付款系统以及监管机构如何使用科技把关。

投行、资产管理公司、券商、基金等机构正在利用金融科技让他们的服务变得更加智能与高效，而CFA、FRM、ACCA人才不仅能通过报表总结过去，更要从人工智能的分析中看到未来。加入金融科技考试科目后，CFA、FRM、ACCA人才的知识结构更完善了。

如今在金融投资领域，越来越需要分析大量的数据，才能做出正确的投资决策。而Python适合进行数据分析、开发金融机构重视的量化分析策略（Quant）。量化方法可以高效的分析大量金融数据、判断市场走势，计算机能同时处理人脑无法应对的海量数据，又没有道德和情感，是金融行业发展的大势所趋！

3为什么金融人都在学Python？

01简单易学

Python是一门比较全面且均衡的语言，既能参与系统应用的开发，又能满足数据统计的计算需求，同时也方便与其它开发语言配合。

02功能强大

Python有丰富的库，也是强大的开发语言。它有利于科学和数值运算，能轻松实现其他编程语言的功能。

03金融行业的“重要语言”

在量化投资的开发项目中，全球排名考前的项目，不少是用Python实现的。

正所谓好钢用在刀刃上，Python不仅节约时间，节省成本，减少风险，如今想混金融圈，不会点Python真的要被淘汰了！

《Python+金融》课程旨在为行业培养与储备金融人才，剔除了诸多无关内容，聚焦数据分析与模型建立，提升学员未来在行业内的竞争力。面向应用和案例的教学，使学员能够学以致用。