沒錯, Python殺死了Excel

相信在你們的印象裏，想進入金融行業或者數據崗位，首先須要精通Excel。

ps:本文來源於網絡

然而野村證券副首席數字官馬修·漢普森在上週五的倫敦Quant Conference上發表講話：

「如今走進交易大廳，用Excel的人愈來愈少，你們都在碼Python代碼」

甚至直接說：

「 Python已經取代了Excel。」

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圖片來源：efc | 漢普森的講話

如今不少崗位在寫招聘要求時，「精通Excel」的後面，緊接着會寫一句「有Python編程經驗優先」。

這個意思就是告訴你：你Excel玩的再厲害，也不如會Python的！

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圖片來源：網絡

沒錯，之前面試HR問「你Excel的精通程度怎樣」，如今更多地問「你會Python嗎？」
PS;全面的python操做excel的精品,教-程,本身去小編的Python交流.裙 ：一久武其而而流一思（數字的諧音）轉換下能夠找到了，

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01 Python取代Excel不是製造焦慮

2013年的時候，在WSO論壇上，就有一我的發了Python將是金融從業者的必備技能的帖子。表示：「Python技能需求很高，而且將會持續不少年。"

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圖片來源：WSO

在帖子中直接列出了Python帶來的便捷性。

好比財務建模時，Excel/VBA能夠作到的，Python能夠作到更多，幾行代碼就能夠有效地運行方案；

在回測交易時，能夠輕鬆地用Python編寫算法並在數據上運行它；

分析數據時，能夠直接將Sql導入到Python具備的一些軟件包中。

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圖片來源：WSO

上個月，有人在WSO論壇上說：「我能夠運行一個具備數百個互鎖公式的Excel模型，以及一個具備50,000行和100列的數據表，更新須要15分鐘。」

「我能夠運行基於Python的模型，該模型具備數千個互鎖的關聯點和具備10,000,000行和1,000個數據屬性的底層數據結構。更不用說我能夠編寫腳原本推斷缺乏的數據點。全部這些操做均可以在大約一秒鐘。」

而就在前不久前，和一個金融行業的朋友吃飯，聊到了一個出乎意料的事。有一天他打開朋友圈，發現圈內的不少朋友都在給一個學Python的廣告點贊，甚至廣告下面不少人在討論，他意識到你們都在默默學Python。

他打趣道：「沒有想到有一天，我一個金融民工也開始要學編程。"

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圖片來源：朋友圈截圖

我以爲這個現象，意料之中，畢竟金融圈都在學Python的狀況早就已經有了苗頭。編程正成爲年輕人乃至整個世界最看好的熱門或者說必備技能。

02 Python席捲金融行業

高盛集團以前發佈了一份《高盛調查報告》，針對全球2500名在高盛的夏季實習生調查， 當問到你認爲「哪一個語言在將來會更重要」時，在被調查的全球2500名80、90後優秀年輕人中，72%選了Python。

16歲的高盛實習生Adam Korn直言：「如今想從事交易或分析的基金經理不懂編程很難存活下去」。

目前，高盛有約9000名計算機工程師，佔高盛總員工數量的1/3。接下來將輪到投資銀行業務。傳統上，這一領域須要較強人際溝通技巧，但高盛規定在任何一次IPO中所須要採起146個不一樣步驟，而其中許多步驟均可以經過算法完成。

去年的時候就有外媒報道，摩根大通集團大約1/3的分析師和員工被強制參與編程課程學習計劃！不只如此，摩根大通CEO傑米•戴蒙（Jamie Dimon）在去年時宣佈將在硅谷開展其業務，將在加州硅谷的Palo Alto爲1000多名員工新建一個「新金融科技園區」。

* 圖片來源：financial time

然而實際上，摩根並非第一家做此決策的世界100強公司。以前網傳的一張麥肯錫的實習生招聘要求中，早就將掌握Python語言列爲了任職要求之一：

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圖片來源：網絡

當成千上萬大學生像過獨木橋同樣申請實習的時候，諮詢公司、金融公司、會計師事務所已經悄然發生了轉型。

2014 年，有人就在Quora提問，麥肯錫是否須要 Python技能，其中一個答案是:

It is not a must-have but a nice-to-have. If you have the time to learn, it can be helpful one day.

不管使用Python仍是Excel，都是爲了更加便捷地工做

03 不止是金融行業, 全民都在學Python

你覺得Python影響的只是金融行業和數據行業？太天真了！如今想要作個文字編輯都是「會編程、會數據分析的優先！」

*圖片來源：網絡

沒錯的，如今已經進入了全民學Python的時代。

有人用Python從各大視頻網站下視頻，有人成功用Python跳一跳跳到4999，有人用Python撩妹子，還有人設計了一套代碼自動搶紅包……

*圖片來源：網絡

今年上半年，人工智能專業至此正式進入本科專業你們庭。

而人工智能領域，須要擁有 Python 基礎才能開始嘗試，Python是人工智能專業的必修課。全國共有35所高校獲首批建設資格。

不光是高等人才教育，彷佛國家要把Python的學習普及度變成英語的學習廣泛度。Python直接被編進了山東小學課本。從小學就開始正式學習，還將歸入高考！

*圖片來源：網絡

甚至幼兒園的小朋友都沒有「被放過」，前一段時間，網上流傳一組《人工智能實驗教材》的圖片就是爲幼兒園設計的教材！

從幼兒園一直陪你到大學再也不是夢！

*圖片來源：網絡

若是如今不學Python頗有可能會成爲新時代的「文盲」。

特別是對大學生來說，掌握Python技能能夠成爲求職時的加分項。並且自2018年3月起，計算機二級考試中已經加入了「Python語言程序設計」科目。

曾就有麥肯錫牛人在網上發帖，若是能回答出Python的相關問題，將很樂意提供內推。

04 真實操做展現Python有多牛

「你的數據，還要多久，才能整理好？」

這大概是全部跟數據打交道人的「奪命Call」。

就拿數據報表來講。有的人用一個空格一個空格的錄入數據，而後用公式一行行計算，最後再把結果填表製圖，作完還須要花時間一一覈對數據是否錯誤。

而會Python 人的平常操做倒是這樣的：用python爬蟲處理數據，敲幾下幾行代碼，30秒就輕鬆地把表格作了出來。

*圖片來源：網絡 | 30秒自動採集數據生成表格不只如此，自動生成數據可視圖，在彙報時，數據一目瞭然。
*圖片來源：網絡 | 30秒生成數據透視圖

而Python強大的繪圖功能，可以一次性完成數據導入-分析-出結果-繪圖，直接把分析結果用圖標的形式清晰的呈現出來。

*圖片來源：網絡

利用python爬蟲，爬取須要的資料、素材、數據，還能夠自動計算生成圖表。

圖片來源：網絡 | python抓取的熱詞

在應對繁瑣的檢查覈對工做時，交給幾行python代碼處理就能夠，還能進行自動矯正處理，整個過程不到1分鐘。

*圖片來源：網絡 | 自動校驗合同並下載本地

Python的這幾種基礎操做都能解決平常工做中不少的枯燥無味、冗雜的問題和工做，這也是爲何金融行業這樣天天和數字打交道的行業都要去學習。

05 學會Python能走上人生巔峯？

Python 是商業數據分析、人工智能領域必不可少的工具，應用領域極其普遍，囊括了網絡爬蟲、數據分析、數據挖掘、機器學習、深度學習、人工智能、開發、測試、運維等。

Python 方向崗位的薪水在水漲船高，成爲目前最有潛力的編程語言之一。除了商業分析師，應用Python的主要相關崗位還包括：

*圖片來源：程序人生

而這些崗位的薪資水平通常是：Python全棧開發工程師（10k-20K）；Python運維開發工程師（15k-20K）；Python高級開發工程師（15k-30K）；Python大數據工程師（15K-30K）；Python機器學習工程師（15k-30K）；Python架構師（20k-40k）

Python的火熱，刺激了市場的需求，國內某求職網站顯示，全國 Python 工程師的平均月資可以達到25160元，其中20—30K的工程師數量更是接近三成。

*圖片來源：網絡

即使是二線城市，如武漢，Python開發工程師的平均工資也高達¥11280/月！通常都能在15K-20K之間。

*圖片來源：網絡

在2018年，國內獵聘網發佈的《AI人才競爭力報告》也指出，AI 領域從業者平均薪資高於互聯網行業平均薪資，較高季度平均年薪達 33 萬元，高出互聯網平均年薪近 5 萬元！

*圖片來源：網絡

06 如何實現Python的快速入門？

1）找一本靠譜的書

注意是靠譜的，難度必定要是入門級別。剛開始學，一上來看深奧的書，很容易受阻，時間長了就會失去興趣。這裏介紹2本入門書籍：

• 《A byte of Python》：這本書大概10個小時能看完，例子簡單且容易上手。
• 《Python編程從入門到實踐》：這是一本全中文的書，適合初學者入門，裏面的內容頗有趣，尤爲是實戰項目，都是趣味性很是強的例子。
  全面的Python操做excel的精品,教-程,本身去小編的Python交流.裙 ：一久武其而而流一思（數字的諧音）轉換下能夠找到了，

2）找一款好的開發工具

學習python必定要學一個好的開發工具，Python的開發工具不少，能夠選擇如下3種工具：

• Sublime text：輕量級神器，視覺效果上很是享受。簡潔，同時有龐大的插件庫，是很是流行的編輯器，適合練手小的程序和小的項目。
• pycharm：專業級神器，對代碼的提示，跳轉很是方便，有強大的內置重構功能，是Python專業程序員的最佳選擇，若是要進行大的項目開發，必須是它。
• Anaconda：集成了大量數據分析相關庫，它的調試功能比較強大。若是要從上數據分析，機器學習，必定要用它，尤爲裏面的Jupter工具，幾乎全部的數據分析人員都用它