小学生都开始学Python了，再不学就晚了！

学习人工智能专业的同学
有着另人羡慕的似锦前程
Indeed 2018年度报告显示
Data Scientist岗位与五年前相比增长了344%

而受到人工智能冲击的金融行业
则经历的是
交易员等传统金融岗位的裁员、缩招...
让大部分学商科的同学处在十分尴尬的境地

好消息是
加国五大行、投行等顶尖公司为了应对AI冲击
争相抢夺金融+科技复合型人才！
学会一门编程语言
是商科留学生在众多竞争者中
脱颖而出的绝对加分项！

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Python，商科留学生求职绝杀技

在各大编程语言中，Python以其适合商业领域的特质，脚踩Java，吊打C++，成为金融招聘市场最受喜爱的编程语言！

最受喜爱的编程语言
Python所以如此火爆，最主要的原因就是近年大热的AI。

现在投行最牛逼的Analyst都是要掌握编程语言的，通过建模直接把数据丢进去，AI的算法自动得出如最优投资组合等推荐结果，Trader就可以以此为据交易了。

而AI技术最主要使用的语言之一，就是Python。

投行、咨询、四大、五大行大公司争抢人才

投行：根据Efc的报道，Python的热度不断上升，已经成为部分投行需求最大的编程语言！以摩根大通为例，Python在今年登顶摩根大通编程语言需求榜，甩开排在后面的编程语言一大截。

图/Efinancialcareers

四大：不止是投行，德勤也扩招大量Risk岗位，并在岗位需求中明确表示求职者需要掌握Python或其他编程语言。

图/Deloitte官网

咨询：咨询公司也开始提供编程课程。来自Bain的员工表示，Oliver Wyman已经为公司的Consultants提供SQL和Python的课程了。

图/PrepLounge

五大行：除了四大行业非常需要Python人才之外，加国留学生最佳去处的五大行也需要这类人才。

以Scotiabank为例，在其2019年6-7月最新发布的Auditor和Data Analyst岗位需求中，求职者需要掌握Python或其他编程语言。

图/Scotiabank官网

商科生会Python，平均薪资全国平均水平！
在加拿大，由于金融各大行业都非常需要Python人才，而拥有编程技能的商科学生又相对较少，那么需要这个技能的职位的工资自然也水涨船高。

Payscale的统计数据表明，加国Python人才的平均薪资已经达到了7.2w加币！

图/payscale

要知道加国的金融中心Toronto的平均薪资也才5.8w加币，可见掌握了Python技能，就是掌握了升职加薪走向人生巅峰的秘诀！

简单上手，一教就会！
为什么各行各业的学长学姐们，都会不约而同首要推荐商科留学生学习Python？

而Python能被如此推崇，主要是因为它简单易学、代码简洁、库丰富强大、开发效率高，十分适合编程零基础的小伙伴快速入门。

图/Cadn

很多商科同学以为学Python是苦海无涯苦做舟，但其实学Python是为了更好地服务本职工作，大家不需要钻研很深，对Python有个基础了解，能够上手运用就行！

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课前预热：
六大适合金融领域的Python库

Python作为一门优秀的编程语言，他本身并不是专为金融一个领域服务的。他强大的标准库涵盖了海量的内容，可以帮助你完成不同的工作。

但这种强大也为学习Python的商科小伙伴们带来了困扰：库那么多，很难记下来，下次调用又忘记了，哪些Python库才是金融领域常用的？

别急，枫叶君为大家总结了金融工作者最常用的库，让大家在学习的过程中更有方向性。

NumPyNumPy绝对是金融领域运用最多的一个库。

这个库允许操作数列和矩阵，还可以实现随机数组生成功能。这些对于一些优化技术是非常必要的，比如boosting和bagging。

而且这个库大多数是由C语言编写的，弥补了Python运行较慢的缺点。

SciPySciPy的功能实现建立在NumPy的基础之上。

他涵盖了线性代数、信号处理、统计、插值和优化等技术。这些功能对处理财务数据至关重要。

Matplotlib
Matplotlib是一个可视化模块，支持以二维和三维的方式查看任何图形和图表，非常方便。

这个库其实是在模仿MATLAB，会MATLAB的小伙伴用这个库会比较顺手。不会的小伙伴需要适应一段时间。

调用Matplotlib库用几行代码快速整理数据并出图如下↓

图/网络

Pandas
pandas建立于NumPy和SciPy库的基础之上。这是一个运用广泛的数据库操作和分析的库。

这个库非常适合处理时间序列数据，所以非常适合分析金融市场的价格变化。

Scikit-learn
这个库和pandas一样建立于NumPy和SciPy库的基础之上，以Matplotlib驱动可视化。

scikit-learn可以处理常见的机器学习内容，包括分类和聚类。

QuantLib
从事定量分析工作的人非常幸运，因为有一个专门处理结构和估值工作的库。QuantLib可以评估和计算金融衍生品的风险。

同时，由于这个库的核心由C++编写，所以运行速度非常快。

对啦，Data岗位是个多行业有需求、近年来需求还不断上升的岗位你一定还记得吧？

突破年薪百万，再不学Python就晚了。

只有课程怎么够？
想要学好Python，必要的资料也不能少
枫叶君已经为大家整理好了
猪饲料般的投喂式Python福利
领他，Python就稳了！

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