在金融领域，Python已成为数据分析的神器。为何这门语言如此受欢迎？因其强大、灵活，且易上手。对金融人士而言，掌握Python无异于握有分析的钥匙，而职场上对金融从业者对Python技能掌握的需求也越来越大。
如何学习Python并跟上时代的步伐成了大多数传统金融人士的一大问题，本文将从Python初学者的视角为你为讲解入门Roadmap。当我们决定步入Python的世界，或是任何一个新的知识领域，第一件事就是要有一个清晰的指南或者说是路书。这样的路书可以帮助我们更好地了解这个领域，知道它的起点、终点和中间可能会经历的所有站点。通常我们会选择打开浏览器→点击百度/Google搜索→输入『Python、数据分析、金融』等关键词，确认自己需要的技能树有哪些。然而，除了常用的搜索引擎外，还有三个网站是各位金融人士都必须知道和频繁访问的：Stackoverflow，Github，以及Pandas官方网站。●Stackoverflow：是一个全球性的程序员社区。用户可以在此提问、回答问题或搜索其他人之前遇到的问题。它为编程中遇到的各种疑难bug提供了解决方案，是开发者在遇到编程问题时的首选资源。●Github：是一个代码托管平台，允许开发者存储、分享和合作开发项目。它不仅为开源项目提供了家，还让开发者可以查看他人的代码、贡献代码并与其他开发者合作。很多你想要写的项目说不定已经有大神写好，可以直接在Github中找到。●Pandas官方文档：Pandas作为数据分析的核心库（library）存在大量强大的功能函数，同时Pandas官方也提供了十分详尽使用说明、API文档，供大家了解Pandas的功能，并直接查询函数的应用。
但这些都只是开始。当你真正决定进入某个领域，比如数据分析，你需要更为具体的知识和技能。
比如，在数据分析中，你可能需要学会爬虫来搜集数据，学会正则表达式来清洗数据，还需要掌握Pandas和Scipy这样的库来进行数据建模和分析。
接下来，我们将从金融数据分析的角度为大家讲解如何培养技能树，以及学习步骤。
作为编程初学者，你需要从基本语法开始学习Python。但与专业的程序员不同，数据分析所需的基础语法会更为精简，需要掌握的核心内容包括：●Python中的常用语法结构（运算、循环、条件语句）关于Python语法的学习资料其实有很多，但市面上大多数是针对全栈工程师设计的语法课程，相较于数据分析而言内容溢出较多。（Github上的经典教材《Python - 100天从新手到大师》中只需完成前7日内容就可以完成满足数据分析需求的Python语法入门）因此，各位在购买/搜索相关教材时，只需观看所需部分即可。主要学习数据分析的经典模块（library）——Pandas库，掌握如何利用Pandas进行数据分析。对于金融人士来说，处理的大多数数据都是类似于Excel形式的表格数据，而Pandas库则专门为表格数据处理而设计，可以帮助各位分析师快速完成数据清洗、处理和初步分析的技能。同时，了解金融市场的基本概念和常用指标。https://pandas.pydata.org/pandas-docs/version/1.5/index.html喜欢纸质书的小伙伴可购买官方书籍《利用Python进行数据分析》
https://github.com/iamseancheney/python_for_data_analysis_2nd_chinese_version进阶实操部分则可以根据自己真实的需求去针对性的学习相关的内容。可以了解如何利用Python完成快速完成“表格制作、美化→Word简报编辑→文件压缩打包→邮件自动发送”等一条龙操作。
了解如何利用Python完成金融衍生品的估值定价、分析投资组合、实现资产配置优化等。
可以利用Python进行量化分析，进行量化交易，实现量化投资，让Python帮我们完成投资理财分析。而在进行量化学习过程中，技能树的培养会更多。2.基础统计分析：利用statsmodels、numpy、pandas等模块对数据进行初步分析，了解数据特性，为后续因子构造、策略制定做准备；3.数据可视化：在对数据进行统计分析和探索时，可以借助图像、表格等可视化方式做更为直观的数据探索，辅助分析师更好的了解数据特性，构建特征因子；4.策略模型搭建：基于因子进行交易策略的搭建，需要对市场（股票、期货、基金等）交易有更深的理解，并有较高的编程素养用于搭建回测框架。5.机器学习：探索机器学习在金融中的应用，例如使用Scikit-learn、pytorch模块中的模型进行预测。同时，不断在实际金融数据上进行实践，并与同行交流，以扩展知识和技能。关于Python的在金融领域的技能培养还有很多，大家在决定学习Python时最需要注意的两点便是坚持和应用。如果你能做到每日坚持敲2小时的Python代码，并将它应用于你的日常工作、学习中，你就有可能成为Python的娴熟使用者，开启未来的无数可能！
