种种迹象表明，Python早已不是程序员的专利，

不会编程的banker、DA甚至consultant都混不下去了！

孩子们是“双减”了，但职场的内卷从未停下，

这万金油般的Python的应用场景属实数不完……

图源：JPMorgan Chase&Co. 官网

正如摩根大通资产管理主管玛丽·卡拉汉·埃尔多斯(Mary Callahan Erdoes) 所说:“编程不仅适合科技人员，也适合任何想在21世纪经营一家有竞争力的公司的人，”

同时她也指出：“通过更好地理解编码，我们的业务团队可以和我们的技术团队说同样的语言，这最终会为我们的客户提供更好的工具和解决方案。”

那么，Python在金融工作中到底多有用？

· 分析工具

Python能广泛应用于量化金融，处理和分析大型数据集，为大型金融数据的解决方案。如Pandas这样的库就简化了数据可视化过程，并允许执行复杂的统计计算。

· 银行软件

金融组织可使用Python构建支付解决方案和在线银行平台，例如Venmo就是移动银行平台成长为成熟社交网络的一个很好的例子。由于其简单灵活，Python在开发增强支付处理的ATM软件时也非常方便。

· 加密数字货币

名为Anaconda的Python数据科学生态系统可以帮助开发者检索加密货币定价，并进行分析或可视化金融数据。这也就是为什么大多数处理加密货币分析的web应用程序都利用了Python。

· 构建股票交易策略

股票市场产生了大量需要分析的金融数据，开发人员可以使用Python来创建解决方案，以确定最佳的股票交易策略。

图源：U.S. Department of Labors

而对新产品、物联网 (IoT) 以及分析和解释大数据的需求，预计还将为这些职业的快速就业增长做出贡献，统计学家、信息安全分析师和数据科学家都将十分紧俏！

由此可见，无论是投行、咨询或是科技领域，对用到Python做数据分析的场景都十分常见，无论建模、商业分析、开发工具模型，掌握Python就相当于学会“吸金大法”。

纯自学能够达到的高度有限，进度相对慢，很难达到应聘岗位的能力要求，想要坚持长时间自学更是难上加难。

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