Pracujesz w finansach? Powinieneś nauczyć się Pythona!

Przede wszystkim Python jest jednym z najłatwiejszych języków programowania do nauki. Nie musisz mieć żadnego doświadczenia w programowaniu, aby rozpocząć analizę danych w Pythonie. W przeciwieństwie do R i MATLAB, dwóch innych popularnych języków w nauce i inżynierii, Python ma bardzo proste zasady składni i kodowania, co czyni go idealnym językiem dla początkujących. Bardzo łatwo go również skonfigurować i od razu wdrożyć.

Szybki czas tworzenia aplikacji

Fintech i tradycyjne obszary finansów wolą Python od innych języków ze względu na szybki czas opracowywania aplikacji. Ze względu na niezliczoną liczbę bibliotek analizy danych typu open source tworzenie aplikacji fintech w Pythonie nie zajmuje tyle czasu, co narzędzia do analizy danych, takie jak Microsoft Excel i R, ponieważ nie musisz tracić czasu na pisanie kodu od podstaw.

Rozbudowane wsparcie wizualizacji danych

Python zapewni Ci świetne narzędzia do wizualizacji danych. Dzięki zestawom do analizy danych takim jak plotly, ggplot i pandy, możesz tworzyć profesjonalne wykresy i inne formy obrazowania danych.

Biblioteki typu open source

Python ma wiele bibliotek typu open source, które rozszerzają funkcjonalność podstawowego języka, a ich instalacja jest tak banalnie prosta. Istnieją biblioteki Pythona do prawie wszystkiego co możesz wymyślić - od prostego tworzenia aplikacji GUI do obsługi uczenia maszynowego, tworzenia sieci i wydajnej analizy danych.

Niektóre z najlepszych bibliotek do nauki danych w języku Python obejmują:

• NumPy: pełnoprawna naukowa biblioteka komputerowa do wykonywania algebry liniowej i matematyki wysokiego poziomu w Pythonie, umożliwiająca pracę z macierzami i innymi strukturami danych. 
• Matplotlib: Potrzebujesz tworzyć histogramy, wykresy kołowe, wykresy liniowe lub inne profesjonalne wizualizacje danych do swojej pracy? Nie ma problemu. Naprawdę nie ma ograniczeń co do tego, co możesz zrobić z matplotlib. Możesz także eksportować wszystkie grafiki do popularnych formatów w celu publikacji.
• Pandas: to doskonała biblioteka typu open source do manipulacji i analizy danych. 
• MySQL/PostgreSQL: o dwa przykłady systemów zarządzania relacyjnymi bazami danych (RDBMS), które są niezbędne dla analityków danych. Aktualnie większość danych magazynowanych jest w formie tabel, z tego powodu dla analityka kluczowa jest znajomość języka SQL (Structured Query Language), który umożliwia pobranie oraz wstępną obróbkę danych jeszcze na serwerze przed poddaniem ich daleszej analizie, modelowaniu czy po prostu wizualizacji dla odbiorcy biznesowego, który na ich podstawie podejmie istotne dla przedsiębiorstwa działania. 

 

Python nie służy wyłącznie do swobodnego programowania — jest używany obecnie przez wiodące firmy z różnych dziedzin fintech. Na przykład platformy Quartz Bank of America i Athena J.P. Morgana używają Pythona, a duże firmy, takie jak Google, Facebook, Instagram i Spotify używają tego języka w swoim rozwoju. 

Wiele firm wymaga od kandydatów na stanowisko analityka danych opanowania języka Python i wzięcia udziału w szkoleniach z tego języka. Jeśli chcesz wyprzedzić swoją konkurencję i zoptymalizować swoją pracę, sprawdź czego nauczysz się na kursie Python — analiza danych!