在当今金融市场的快速变化中，量化交易凭借其高效、精准的特点，逐渐成为金融界的新宠。而Python，作为量化交易领域的得力助手，为工程师们提供了强大的技术支持。本文将深入解析Python量化交易工程师的培养之路，带领读者走进这个金融高薪领域。
在金融科技迅猛发展的今天，量化交易作为现代金融领域的重要分支，以其精准、高效和自动化的特点，吸引了越来越多的专业人士投身其中。Python作为一种功能强大、易于学习和使用的编程语言，在量化交易领域的应用日益广泛。本文将围绕“Python 量化交易工程师养成实战”这一主题，深入探讨如何成为一名专业的Python量化交易工程师。
最近在知乎上发现一个热门话题——有哪些你看了以后大呼过瘾的数据分析书？3万多人关注了该问题，被浏览251W+次。
导读：这个年代里，“用数据说话”已经像是一种过气的口号。各行各业不同角色和身份的人们都已懂得“用数据说话”的重要性，甚至日常生活中也需要用数据看清事实，科学吃瓜。所以，当前的重点已经超越了“用数据说话”，而是“怎样用数据说话”。
在20世纪90年代后期，Python经历了一系列1.x版本，具有标志性的是Python1.5.2，在之后的很长一段时间里，它仍然是Python的黄金标准。Python社区自1989年12月创建以来的成长和Python 1的成熟，为Python 2更广泛的扩展奠定了基础。如今，最新的Python3.9的开发计划表已提上日程...
新路线图在Spark一章不再以Java，而把Python语言作为第一语言，更适应未来的发展趋势，路线图主要分为六大模块，根据以下内容对照自己掌握了多少大数据的知识，查缺补漏！文末送全套视频+源码资料。
导读：吾日三省吾身，过年胖了吗？情人节过了吗？发际线还好吗？别想这么多啦，程序员和数据科学家的世界里，只有Python值得你费脑子！今天为大家准备了10本数据分析相关好书，助你早日成为Python大神！
大家好，今天给大家重磅推荐我的好朋友J哥的公众号——「菜J学Python」，J哥经常在公众号分享有趣的Python实战项目，而且基本都附代码和数据。废话不多说，大家先点击以下卡片关注一波： 点击关注菜J学Python J哥是985金融硕士毕业的，目前已在菜J学Python公众号发布100多篇原创技术文章，涵盖爬虫、数据分析、数据可视化、自动化办公等内容，几乎每篇文章都有源码和数据分享。文章非常受编程学习者的欢迎，不少文章被各大平台转载。 以下是J哥的部分原创文章，大家一起来看看： 01 基础篇 （一）Py
2017年11月29日，自己曾在公众号内写过一篇《聊聊我的R语言学习路径和感受》的文章，受到了很多朋友的关注和赞扬，同时，也有其他公众号在帮忙转载。当然，也有很多朋友也给我留言，能不能聊聊关于Python的学习建议，时隔一个多月，今天抽空再来谈谈自己学习Python的路程吧。
Python 是由 Guido van Rossum 在八十年代末和九十年代初，在荷兰国家数学和计算机科学研究所设计出来的。
问：现在上有关numeric analysis的课时，都用Python，实际工作时候呢？
如果你打开招聘的职位要求，都会要求具有统计学的知识，这是因为统计学是数据分析、机器学习的基础知识，是必须要学习的。
1. 字节跳动大佬的Python自学笔记 这是我的一个朋友自学资料包，通过这个资料包自学拿到了字节跳动的Offer， 下面是他之前入门学习Python时候的学习资料，非常全面，从Python基础、到web开发、数据分析、机器学习、深度学习、金融量化统统都有，该手册是HTML版本，左侧是目录，可以点击，右侧是对目录知识点的讲解，适合python学习者，对某些知识点不熟悉的话，将页面保存到浏览器书签，可以快速在没网的情况下查找知识点，总计有200多页！ 资料领取方式： 点击下方（非本号）公众号名片回复：手册
如今Python语言的学习已经上升到了国家战略的层面上。Python语言是人工智能的基础语言，国家相关教育部门对于“人工智能普及”格外重视，不仅将Python列入到小学、中学和高中等传统教育体系中，并
1、来源 有哪些你看了以后大呼过瘾的数据分析书？ https://www.zhihu.com/question/60241622 做数据分析不得不看的书有哪些？ https://www.zhihu.com/question/19640095 2、采集回答 3、清洗：去除空行、去重 4、统计分析 5、两个帖子中都有回答的作者，考虑大V、书商、利益相关者 作者 计数 大数据峰哥 3 Bottle 2 DataCastle数据城堡 2 DataHunter 2 George Li 2 GrowingIO 2
NLP中的算法复杂，应用场景多变，涉及数学、语言学、计算科学多门学科，理解起来很抽象，单靠自学、看课程难以理解晦涩难懂的逻辑。即使你已经看过很多深度学习、人工智能、自然语言处理理论知识，依然难以着手开发项目。 为此，华为云上线了Python+NLP实战营，帮助学习者掌握自然语言处理理论和应用，提升NLP相关编程能力，低门槛入门开发AI项目。重要的是，由华为专家授课教学，全程免费报名学习。 适 合 人 群 01 在校学生 ① 计算机、人工智能专业 ② 0门槛入门NLP领域知识 ③ 希望从事企业AI工程师 0
今年4月底，国内某知名招聘网站以4000万中高端人才为样本，时间跨度以2018年第一季度为主，发布了《2018第一季度中高端人才薪酬与流动大数据报告》（以下简称报告）。该报告显示：金融行业平均年薪较高，达22.09万元；AI领域31.82万元，区块链领域平均薪酬超过AI领域，达34.09万元，位列第一。
“量化投资”是指投资者使用数理分析、计算机编程技术、金融工程建模等方式，通过对样本数据进行集中比对处理，找到数据之间的关系，制定量化策略，并使用编写的软件程序来执行交易，从而获得投资回报的方式。其核心优势在于风险管理更精准，能够提供超额收益。
年4月底，国内某知名招聘网站以4000万中高端人才为样本，时间跨度以2018年第一季度为主，发布了《2018第一季度中高端人才薪酬与流动大数据报告》（以下简称报告）。该报告显示：金融行业平均年薪较高，达22.09万元；AI领域31.82万元，区块链领域平均薪酬超过AI领域，达34.09万元，位列第一。
第一阶段-语言基础（15天） python基础语法 python字符串解析 python时间和日历 python文件操作，数据处理 python界面编程 python面向对象高级语法 命名空间和作用域应用案例分析 项目：图形界面实现数据查询、python实战2048、语音对话开发、语音控制开发 第二阶段-语言高级（15天） python处理txt，csv，pdf，jsons python平台迁移linux python常用第三方库 python发送邮件 python发送短信 python高级语法 python正则表达式 python网络编程 python系统编程 python pyGame python Office办公自动化 python 数据库开发 jpython简介 项目：高并发数据查询、简单邮箱爬虫、多线程网络爬虫、python飞机大战 第三阶段-全栈前段（20） HTMP-HTML5 CSS-CSS3 JavaScript JQuerry JQuerry EasyUI jQuery Mobile Bootstrap PhotoShop 第四阶段-全栈后端（35天） linux网站配置 Python Github 项目代码管理和项目开发流程敏捷、代码重构、测试驱动开发、自动化 Python网站框架Django开发 Python网站框架Flash开发 Pythonn web server框架Tornado开发 RESTful接口开发 Python全栈后端项目：学校管理系统、移动Twitter、聊天室 第五阶段-linux自动化（14天） linux指令实战 linux shell指令实战 linux运维自动化实战 系统基础信息模块 业务服务监控 定制业务质量报表 python与系统安全 运维常见工具 python运维阶段项目 linux系统安全审计 第六阶段-KaliLinux（3天） Klilinux简介 Kliliux信息收集 Kalilinux漏洞分析 Kalilinux数据库评估 Kalilinuxweb评估 Kalilinux密码破解 Kali linux无线安全 Kali linux嗅探欺骗 Kali linux权限维持 Kali Linux社会工程学 项目:Python FTP 网络,ZIP等等密码破解 ， Python密码字典生成 第七阶段-数据分析(14天) numpy数据处理 pandas数据分析 matplotib数据可视化 scipy数据统计分析 python金融数据分析 项目：美国各州人口数据分析、美国大候选人政治献金解密、天气数据分析与可视化 第八阶段-人工智能（7天） 机器学习基础知识简介 KNN算法 线性回归 逻辑斯蒂回归算法 决策树算法 朴素贝叶斯算法 支持向量机 聚类k-means算法 项目：预测年收入、自动脸补全、使用聚类手写数字识别 第九阶段-大数据（7天） Hadoop HDFS Hadoop Mapreduce python Spark编程 spark推荐系统引擎 spark Mlib 项目：IMDB电影大数据分析、漫威英雄关系分析、巴尔的磨房产数据分析 第十阶段-项目实战（25天） 分布式爬虫+elasticsearch打造搜索引擎 微信公众号平台 在线教育平台 1688电商网站 清华大学ERP系统 链家房产网 B/S自动化运维平台 大数据分析 人工智能深度学习tensorflow项目
本书由Wes McKinney创作，他是Python pandas项目的创始人。本书是对Python数据科学工具的实操化、现代化的介绍，非常适合刚学Python的数据分析师或刚学数据科学以及科学计算的Python编程者。
DeFi（Decentralized Finance），即去中心化金融，是2019年区块链应用发展 最迅猛的一个领域。在以太坊区块链上那些最成功的DApp，例如MakerDAO/DAI、Compound、0x 以及下面我们要介绍的那些，其目标都是颠覆传统的金融服务系统，促进一个全新的数字 经济时代的到来，让每个人都可以获得极大的经济自由度。本文将介绍DeFi的作用、 优势、演化历史、dApp架构等有关DeFi的重要概念，可以帮助你快速了解2019年区块链 的热门概念：DeFi。
在过去的几年里 Python 一直在快速增长，尤其是在去年跃居为排名第一的编程语言。在 Stack Ovehrflow 上，关于 Python 相关问题的访问数增长的比任何语言都快，作为世界上增长最快
偶然间发现各路大牛的一些python创作，不得不说python是一个比较全面的语言，附上网址以后可能需要用到python视觉处理，爬虫数据分析的时候可以用的上吧2333
最近梳理了下历史文章，精选了一些文章，分为机器学习，深度学习，人工智能等几大板块，文章已开通【快捷转载】，欢迎阅读及转载。
向AI转型的程序员都关注了这个号👇👇👇 机器学习AI算法工程 公众号：datayx 在大数据和人工智能技术加持下，不同行业各种新兴的风险控制手段也正在高速发展。但这些风险信息散落在互联网的海量资讯中，若能从中及时识别出风险事件并挖掘出潜在的风险特征，能够大幅提升识别和揭示风险的能力。而风险事件以文本的形式存在，需要采用自然语言理解模型实现风险事件的高精度智能识别，其本质是属于一个文本分类任务。 NLP（自然语言处理）作为人工智能领域皇冠上的“明珠”，其技术的科研创新一直精进不休。而文本分类在自然
最近经常有小伙伴咨询，数据分析应该如何学习，有什么学习路线可以参考下，萝卜作为一名资深业余数据分析爱好者，今天就来分享下，一个小白，该如何入门数据分析，具体该以怎样的路线来学习
基于大数据的人工智能如今异常火爆 Python 作为最热门的编程语言之一 是实现机器学习算法的首选语言 Python与机器学习这一话题非常的宽广 5本书虽很难覆盖全面，但仍值得细细研读 NO.1 《机器学习——Python实践》 魏贞原 著 本书系统地讲解了机器学习的基本知识，以及在实际项目中使用机器学习的基本步骤和方法；详细地介绍了在进行数据处理、分析时怎样选择合适的算法，以及建立模型并优化等方法，通过不同的例子展示了机器学习在具体项目中的应用和实践经验，是一本非常好的机器学习入门和实践的书籍。 不同
大家好，我是洋子。之前我发布了一篇《测试开发工程师学习路线》的文章。在这个学习路线的项目实战部分，我并没有写上具体的推荐项目以及对应的学习资源，因为当时没有找到比较优质的测试开发相关的实战项目（白嫖失败），所以更加推荐在公司内部真实环境下进行实践
老读者都知道，Python的一个应用方向就是——量化交易，恰好最近收到了清华出版社赠送的 《深入浅出Python量化交易实战》 一书，因为平时对数据科学和机器学习都比较感兴趣，简单试读了一下。
清华出版社的 《深入浅出Python量化交易实战》 一书，书中分享了四种利用 Python 获取A股数据的方法，算是一个不错且实用的总结，这里给大家分享一下。
作为投资者，我们常听到的一句话是“不要把鸡蛋放入同一个篮子中”，可见分散投资可以降低风险，但如何选择不同的篮子、每个篮子放多少鸡蛋，便是见仁见智的事情了，量化投资就是解决这些问题的一种工具。
调研数据显示，高达 96.8% 的金融机构深受金融科技人才短缺之困，而市场中高素质专业人才的供给则显得捉襟见肘。为解决这一困境，企业应当采取双管齐下的策略：即以 20% 的比例侧重于引进行业翘楚，同时将重心的 80% 倾注于内部人才培养，通过系统性的赋能培训，提升员工在金融科技领域的知识底蕴与技术能力，从而实现存量人才队伍的数字化蜕变。
推荐语：本书由Python pandas项目创始人Wes McKinney亲笔撰写，详细介绍利用Python进行操作、处理、清洗和规整数据等方面的具体细节和基本要点。
近几年，大数据不可谓不火，尤其是2017年，发展大数据产业被写入政府工作报告中，大数据开始不只是出现在企业的战略中，也开始出现在政府的规划之内，可以说是互联网世界的宠儿。
近几年，大数据不可谓不火，尤其是2017年，发展大数据产业被写入政府工作报告中，大数据开始不只是出现在企业的战略中，也开始出现在政府的规划之内，可以说是互联网世界的宠儿。 据《大数据人才报告》显示，大数据相关职位主要划分为大数据开发、数据挖掘、图像/视觉、语音、四大类，对截止到2017年11月的427,120份简历样本进行分析。 报告核心发现 1.2017年，大数据及人工智能人才需求增长迅猛，招聘需求猛增6倍，大数据需求增长幅度最为惊人，达795%。 2.独角兽公司的人才流动需求明显，京东人才流入方面表现最
老读者都知道，我做过一段时间的量化交易，恰好最近收到了清华出版社赠送的 《深入浅出Python量化交易实战》 一书，因为平时对数据科学和机器学习都比较感兴趣，简单试读了一下。
Awesome Python 是一个精选的 Python 框架、库和软件资源列表。
Python 可以做任何事情。无论是从入门级选手到专业级数据挖掘、科学计算、图像处理、人工智能，Python 都可以胜任。或许是因为这种万能属性，周围好更多的小伙伴都开始学习 Python。 那Python 现在到底有多热呢？微软开启了一个针对 Excel 功能的话题，用以收集用户的反馈。随后有用户提议让 Python 成为 Excel 的一种脚本语言，不仅可以作为 VBA 的替代品，而且也可以作为字段函数（= SUM（A1：A2））的替代方案。该提议得到了众多用户的支持，得票支持率高于排名第二的提议的
7月22日，2018深圳站7.24运维日特别活动在腾讯大厦举行，此次活动由腾讯蓝鲸智云主办、嘉为科技承办，大会围绕“运维人的远方，蓝鲸与你同行”的主题，分享交流优秀运维人的经验，现场蓝鲸SaaS实战开发演示、为运维从业人员如何转型升级排疑解惑。会上蓝鲸智云发布了最新的社区版V4.1和两个重磅新品：CICDkit 和标准运维，作为参会者的福利之一，引起了强烈关注。腾讯蓝鲸产品总监党受辉表示，通过行业深度交流，共同打造国内领先的研发运营一体化平台。
彩蛋~~~~文末有python进行数据挖掘的详细路径规划图。 经常有人问我怎么才能快速入门python数据挖掘，这个问题怎么说呢？那些经典的书籍可以让你对python这门语言有较好的理解，但是缺少实战性。之前推荐过一本名为《python科学计算》(Python科学计算(书籍推荐))得书籍，并给出了书中的详细的源码。但是要想系统的学习python数据挖掘还是需要高人指导是最好的，现在机会来啦~！ python机器学习与网络爬虫研修班开班了，不管你是各高校相关专业负责人和骨干老师、高年级本科生及研究生，还是银行
这几年，“数据分析”是很火啊，在这个数据驱动一切的时代，数据挖掘和数据分析就是这个时代的“淘金”，懂数据分析、拥有数据思维，往往成了大厂面试的加分项。
大家应该都知道，Python的一个应用方向就是——量化交易，恰好最近收到了清华出版社赠送的 《深入浅出Python量化交易实战》 一书，因为平时对数据科学和机器学习都比较感兴趣，简单试读了一下，今天文末也会送出几本！
量化，一个横跨多个学科领域的工作。已经在不同场合，听了无数次的三座大山：较好的数学功底、编程技能、金融知识。
这几年，“数据分析”是很火啊，在这个数据驱动一切的时代，数据挖掘和数据分析就是这个时代的“淘金”，懂数据分析、拥有数据思维，往往成了大厂面试的加分项。 比如通过数据分析，我们可以更好地了解用户画像，为产品做留存率、流失率等指标分析，精细化产品运营；再比如去年疫情，有 B 站网友通过数据分析、调整参数，制作的“疫情传播速率”视频，点击量相当大。 身边不少人跳入这个行业，我也经常在后台收到粉丝的一些困惑： 开发出身，想转行数据分析，但没有实战经验，面试很难！ 是从 Python 入手还是 R 语言？常用的算法有
2016年是人工智能（ArtificiaIntelligence，AI）成熟的一年。随着AlphaGo击败人类顶级围棋手，我们真正见证了人工智能的巨大潜力，并开始期待更复杂、更尖端的人工智能技术可以应用在更多的领域，包括无人驾驶、生物医疗、金融等。 如今，人工智能技术在各行各业都显示出了优势。人们自然希望像AlphaGo这样的由大数据驱动的人工智能技术能够很快在生活中应用起来。然而，现实有些令人失望：除了少数行业，大多数领域只拥有有限的数据或质量较差的数据，这使AI技术的落地比我们想象的更困难。是否通过跨组
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
腾讯会议
实时音视频
