Python은 최근 몇 년 동안 금융 업계에서 널리 채택되었습니다. 사용 용이성과 얕은 학습 곡선 덕분에 Python은 위험 관리, 거래 시스템 및 기타 금융 서비스 응용 프로그램을 구축하기 위해 구현되고 있습니다.
이 기사를 통해 재무에 대한 Python의 중요성과 이 프로그래밍 언어가 이 업계에서 구현되는 이유에 대해 모두 배우게 됩니다. 또한 이 직업 경로에 사용할 수 있는 다양한 교육 옵션과 금융 산업에서 Python 개발자가 되기 위해 취해야 하는 단계에 대해서도 배우게 됩니다. 시작하겠습니다.
파이썬이란 무엇입니까?
Python은 간단하고 유연하며 배우기 쉽도록 설계된 해석된 고급 객체 지향 프로그래밍 언어입니다. 오늘날 가장 인기 있고 널리 사용되는 프로그래밍 언어 중 하나입니다.
범용 언어로 설계되었기 때문에 작업 자동화, 데이터 분석 등 다양한 산업 분야에서 다양한 용도로 사용됩니다. 또한 코드 재사용을 권장하는 여러 모듈과 패키지를 지원합니다.
파이썬은 금융에서 무엇을 위해 사용됩니까?
금융 산업에서 Python을 사용하여 온라인 뱅킹, 결제 및 ATM을 위한 뱅킹 소프트웨어를 설계하여 더 빠른 결제 프로세스를 사용할 수 있습니다. 또한 데이터 분석, 성장 및 수익성 예측, 복잡한 정형 및 비정형 데이터를 간단하고 이해하기 쉬운 데이터로 분해하는 데 사용할 수 있습니다.
Python은 암호화폐에도 사용할 수 있습니다. 분석가는 Python의 생태계 Anacondas를 사용하여 알고리즘 거래 전략과 같은 거래 시장을 분석하거나 예측하는 데 사용할 수 있습니다. 이는 Python을 사용하여 암호화폐 분석을 처리하는 거래 앱에 유용합니다. 또한 복잡한 통계 계산 및 예측 분석을 수행하기 위해 양적 금융에서도 사용됩니다.
파이썬 금융을 배우는 데 얼마나 걸립니까?
일반적으로 Python을 심층적으로 배우는 데 몇 주에서 몇 달이 걸리지만, 이는 여러분이 그것에 얼마나 많은 시간과 에너지를 바쳤는지에 달려 있습니다. 코딩 부트캠프 또는 온라인 학습 플랫폼을 통해 학습하도록 선택할 수 있습니다. 코딩 부트캠프는 부트캠프와 학습 형식에 따라 완료하는 데 약 6주에서 9개월이 걸립니다.
온라인 과정은 몇 시간에서 몇 달 정도 걸릴 수 있습니다. 대부분의 온라인 과정은 약 2-16시간 동안 지속되는 사전 녹화된 교육 비디오이지만 내용을 완전히 이해하는 데 더 많은 시간이 필요할 수 있습니다.
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금융용 Python을 배워야 하는 이유
파이썬은 다양한 목적으로 다양한 분야에서 널리 사용되고 있습니다. 금융 산업에서 Python은 데이터 분석과 다양한 소프트웨어 및 애플리케이션 생성에 사용되고 있으며, 이는 금융 전문 지식을 갖춘 Python 개발자에 대한 수요 증가로 이어집니다. 재무용 Python을 배우는 주요 이유는 다음과 같습니다.
간단하고 유연합니다
Python은 설치, 작성 및 이해가 비교적 쉽도록 설계되었습니다. 복잡한 금융 응용 프로그램을 처리하는 것은 까다로울 수 있으므로 Python의 쉬운 구문을 이상적인 옵션으로 만듭니다. 빠른 개발 속도로 인해 금융 기관에서 새로운 애플리케이션을 빠르게 도입할 수 있습니다. 또한 Python을 사용하면 계산 오류를 쉽게 감지하고 수정할 수 있습니다.
적응성 및 교차 플랫폼
Python은 다른 많은 플랫폼, 소프트웨어 제품, 응용 프로그램 도메인 및 기타 인기 있는 프로그래밍 언어와 통합할 수 있는 플랫폼 간 프로그래밍 언어입니다. 유연성 덕분에 기계 학습 및 AI 프로젝트에도 사용할 수 있어 금융 기관에서 선호하는 옵션입니다.
방대한 리소스 제공
Python의 가장 좋은 기능 중 하나는 금융 기관에서 데이터 분석을 수행할 수 있는 수많은 오픈 소스 라이브러리와 도구입니다. 즉, 개발자는 처음부터 제품을 빌드할 필요가 없지만 대신 조직의 필요에 따라 기존 코드를 조정할 수 있습니다. 주요 라이브러리로는 Pandas, Anaconda 및 NumPy가 있습니다.
파이썬 금융을 배우려면 어떻게 해야 하나요?
금융을 위한 Python을 배우기 위해 선택할 수 있는 다양한 교육 경로가 있습니다. 그들은 전통적인 대학 학위에서 자기 주도 온라인 프로그램 및 과정에 이르기까지 다양합니다. 다음은 가장 일반적인 옵션에 대한 간략한 설명이므로 귀하의 필요와 경력 목표에 맞는 옵션을 선택할 수 있습니다.
코딩 부트캠프
최고의 Python 코딩 부트캠프는 학생들이 Python 개발자로서의 경력을 시작하는 데 필요한 기술을 갖추도록 빠르게 진행되는 몰입형 교육을 제공합니다. 금융용 Python을 배우기 위해 코딩 부트캠프에 참여하면 실무 경험을 얻을 수 있는 기회가 주어집니다. 많은 부트캠프에서 포트폴리오를 구성하고 졸업 후 해당 분야에 취업하는 데 도움이 되는 직업 서비스를 제공합니다.
온라인 과정
온라인 Python 과정은 Python으로 코딩하는 방법을 배우는 또 다른 좋은 방법입니다. 수많은 온라인 교육 프로그램에서 제공되는 하나 이상의 과정에 등록할 수 있습니다. 프로그램은 일반적으로 자기 주도적으로 진행되므로 기간은 귀하에게 달려 있습니다.
일부 온라인 과정은 무료로 제공되는 반면 다른 과정은 유료이며 종종 수료 증명서와 함께 제공됩니다. 또한 학생들이 배운 것을 연습할 수 있도록 실습 교육을 제공하며, 일부는 학생들이 막히거나 추가 지원이 필요할 때 질문할 수 있는 커뮤니티에 대한 액세스도 제공합니다.
도서
관련 책을 읽는 것은 모든 기술을 배우는 좋은 방법입니다. 책을 통해 기본을 배우거나 온라인 코스 또는 부트캠프를 통해 학습을 보완하는 데 사용할 수 있습니다.
이 주제에 대한 최고의 책으로는 Python for Finance가 있습니다. Yves Hilpisch, 금융의 기본 Python:Python을 사용하여 금융 거래 전략 및 분석을 구현하는 방법 Bob Mather, Python for Finance Cookbook Eryk Lewinson 작성.
금융 라이브러리를 위한 최고의 Python
Python에는 학습 과정에서 도움이 되는 수많은 라이브러리가 있습니다. 대부분은 오픈 소스이며 경력의 모든 단계에서 전문가에게 매우 유용한 것으로 알려져 있습니다.
- 넘파이 . NumPy는 기본 배열 작업에 중점을 둔 Python 라이브러리입니다. 컴퓨터 금융, 학계 및 기술 산업에서 널리 사용되며 주로 과학 컴퓨팅에 사용됩니다.
- 판다 . 이 라이브러리는 고급 통계 기능을 위한 기본 데이터 유형 및 해당 방법에 중점을 둡니다. Pandas는 Python 프로그래밍 언어와 마찬가지로 사용자 친화적인 고성능 데이터 구조 및 분석 도구를 제공합니다.
- SciPy . SciPy는 수학, 과학 및 엔지니어링에 사용되는 오픈 소스 라이브러리입니다. 고급 과학 및 재무 계산에도 사용됩니다.
- 파이폴리오 . Pyfolio는 위험 분석 보고서 및 재무 성과 결과를 제공하는 데 사용할 수 있습니다. 눈물 시트 모델 및 베이지안 분석을 생성하는 쉬운 방법을 제공합니다.
- 통계 모델 . 이 라이브러리는 SciPy 패키지를 사용하여 고급 통계 모델 테스트를 수행합니다. 기존 통계 패키지와 비교하여 통계 및 진단 분석 결과를 검증하는 데 사용됩니다.
파이썬 금융을 배우는 방법:단계별 가이드
금융을 위한 Python 학습에 전념하고 있다면 시작하는 데 도움이 되는 짧은 가이드를 만들었습니다. 다음 단계에 따라 필요한 기술을 익히고 금융 업계의 Python 개발자로서 성공적인 경력을 쌓으십시오.
기본 사항 알아보기
Python의 기본 개념을 배우는 것부터 시작해야 합니다. 여기에는 설치 방법, 기본 Python 구문 및 제어 흐름이 포함됩니다. 인터넷에서 사용할 수 있는 여러 Python 자습서 중 하나를 보고 이를 수행할 수 있습니다. 부트캠프나 초보자 온라인 수업에 등록하여 이를 지원할 수도 있습니다. 이는 향후 합병증을 예방할 수 있는 좋은 토대를 제공할 것입니다.
이 단계에서 Pandas, NumPy 및 SciPy를 포함하여 이 분야에 유용할 라이브러리에도 익숙해져야 합니다. 이를 도와줄 웹사이트와 온라인 플랫폼이 있습니다.
금융용 Python 배우기
Python에 대한 기본 지식을 얻고 기술에 대한 자신감을 얻은 후에는 특히 금융을 위한 Python에 대해 배우기 시작해야 합니다. 소프트웨어 및 응용 프로그램을 통해 재무 컨텍스트에서 현재 구현되는 방식을 숙지하고 구축 방식을 연구하십시오.
대규모 공개 온라인 과정 플랫폼과 방대한 온라인 Python 커뮤니티를 활용하여 지원을 받을 수도 있습니다.
고급 Python 기능 알아보기
재정을 위해 Python으로 작업하는 데 익숙해지면 진정으로 당신을 돋보이게 할 수 있는 것들을 배울 차례입니다. 기계 학습, AI 및 대체 데이터에 Python을 사용하는 방법을 계속 학습해야 합니다. 이 단계에서 소프트웨어 설계, 버전 관리, 테스트 및 배포 작업도 수행해야 합니다.
프로젝트 작업 및 포트폴리오 구축
코딩을 배우는 가장 좋은 방법은 실습을 통한 것입니다. 금융 프로젝트를 위한 초심자 Python을 연구하고 시작하여 더 고급 프로젝트에서 작업할 수 있을 때까지 한 번에 한 단계씩 진행할 수 있습니다. 이러한 프로젝트는 기술을 강화하는 데 도움이 될 뿐만 아니라 잠재적인 고용주에게 자신의 재능을 선보일 수 있는 포트폴리오를 구축하는 데에도 도움이 됩니다.
초급 역할 지원
프로젝트를 진행하고 견고한 포트폴리오를 구축한 후에는 선택한 분야의 초급 역할에 지원하고 보람 있는 경력 경로를 구축할 수 있습니다. 지원하는 역할을 철저히 조사하고 그에 따라 포트폴리오를 선별하십시오.
지금 금융용 Python 학습 시작
Python은 금융 기관을 위한 앱을 구축하고 데이터 분석을 수행하는 훌륭한 도구입니다. 완전 초보자라도 쉽게 배우고 사용할 수 있다는 장점도 있습니다. Payscale에 따르면 Python 개발자의 평균 연봉은 $123,536이기 때문에 이 분야에서 많은 돈을 벌 수 있습니다.
이 분야는 노동 통계국에 따르면 웹 개발자의 직업 전망이 22%로 직업 안정성 측면에서도 유망합니다. 전반적으로 재무용 Python을 배우면 안정적이고 수익성 있는 경력을 쌓는 데 도움이 될 수 있습니다.