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专栏作者

毕业于清华大学电子系，获得了本科和博士学位。

毕业之后一直在国内外知名的对冲基金从事量化投资相关的工作，熟悉Python在金融数据分析和量化投资的应用。撰写这个专栏，在帮助自己温故知新的同时，能够帮助到想要从事金融数据分析工作的学生或是打算转到量化投资行业的在职人士。

内容详情

为什么学习Python

与1972年诞生的C语言相比，Python是一门“年轻”的编程语言，在1989年圣诞节期间，由其创始人Guido van Rossum为了打发无聊的圣诞节而编写的。自那以后，Python发展到了3.8版本，并且目前随着人工智能的兴起，成为了世界上最流行的编程语言之一。

与其他编程语言相比，Python具有一系列优势：语法简洁、代码开源、跨平台运行、活跃的社区、大量第三方库支持、广泛的应用等。Python的应用已经超出了传统的互联网和计算机的范畴，在金融领域Python也有用武之地，例如在数据分析、量化投资等具体问题中，Python正在不断地渗透，并且取代SAS、SPSS和R。

下表比较了Python和另外几种数据分析语言。

语言	是否收费	版本更新	编程难度	应用范围
Python	免费	快	容易	广泛
Matlab	收费	中	中等	中等
R	免费	快	困难	中等
SPSS	收费	中	容易	狭窄
SAS	收费	慢	中等	狭窄
Excel VBA	收费	中	困难	狭窄

现在各行各业都积累了大量数据，这些数据中往往蕴藏着大量的知识，需要我们通过数据分析的方法去进行有效的提取。我们在日常生活中已经享受到了数据分析带给我们生活的便利，互联网公司通过用户行为特征的分析给我们推送精准的商品推荐，网约车公司通过历史行程的分析给了我们准确的到达时间估计，在线支付公司通过交易行为的分析及时地发现了异常的交易行为并且挽回了经济损失等等。从上面的比较中我们可以看出Python是最适合数据分析入门的编程语言，无论你之后从事的是什么领域的工作，都可以在你的工作中应用到Python数据分析。

适合人群

想要学习Python编程的在校学生
想要转行到金融领域的在职人士
想要利用业余时间进行量化投资的在职人士

学完能获得什么

掌握Python进行数据分析和处理的方法
了解Python在量化投资中的应用
转行到金融数据分析和量化交易领域的基础

课程有无基础要求

课程没有基础要求

本专栏大纲

ps：本专栏更新频率为2周更新一篇哦~

关于专栏，为什么订阅专栏而不是单篇文章

因为专栏是成体系化的，文章是单篇的内容

专栏的体系化可以覆盖到相关主题的相关需求或知识点的。当然，你也可以选择单篇订阅，都可以哒

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【限时福利】答疑解惑

现在订阅的同学都可以对专栏内容中有不懂的或者有什么相关建议的提出来，作者会尽快给出答疑解惑或者优化哦~~

我购买完了如何找到我订阅的专栏呢？

答：

如果你是电脑端查看的话可以通过学习-专栏文章进入专栏推荐，找到对应的专栏https://www.nowcoder.com/blog/blogCenter?type=zhuanlan ，也可以通过直接进入专栏页面进入https://blog.nowcoder.net/zhuanlan/Y0xvjy
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如果是ios的话，除了不用更新app，其他的和安卓一样的操作~~

当然，不管是app还是电脑端，这周末我们都会优化更新，大家就都可以有更好的入口啦~~~