大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于金融硕士学习python的问题，于是小编就整理了3个相关介绍金融硕士学习Python的解答，让我们一起看看吧。
金融科技专业研究生选哪个方向？
金融科技考研的最佳方向如下
1. 金融类：金融理论与政策、金融机构与风险管理、证券投资、量化投资、金融工程、金融衍生产品等。
2. 计算机类：Python与程序设计、数据库应用、Python 与人工智能等。
金融研究员需要什么资格？
1、全日制硕士及以上学历，数学、统计、物理、金融工程等相关理工科专业。
2、英语听说读写熟练，可用英语撰写研究报告；具有三年以上海外金融产品投资，研究评价经验。
3、具有独立的数学建模能力及编程能力，掌握Python、Matlab或者其它编程语言，熟悉数据的整理、程序的编写和测试的流程。
5、诚实正直、勤奋踏实，对于研究具有浓厚兴趣及自驱力。
Python爬虫和数据分析需要哪些知识储备，自学顺序是怎样的？
我最近正在自己练习爬虫，参考的书籍是《Python金融大数据挖掘与分析全流程详解》，在此谈谈自己的一些心得。
我学习爬虫的目的很简单，就是想能够自动、全面地获取到自己持仓股的财经信息，并且能够基于这些信息进行后续的分词、建模并提供***决策数据。
对于爬虫而言，要想用起来，我个人认为有下面几点需要掌握：
1 网页结构知识：这关系到我们能否从目标网页上获取到有用的信息，如果对所要爬取的网页结构有所了解，很难获取到符合需求的数据。
2 数据库知识：这关系到我们爬取了信息后是否能够合理保存，虽然可以保存为本地文件，但是对于后续的数据清洗、数据建模等环节来说，直接读取数据库更为便捷。
掌握了以上两点，基本上爬虫用起来完全是没有问题的。
对于数据分析而言，Python又只是一种能够提高数据处理、数据建模等环节效率的工具，有的人喜欢用它，也有的人喜欢用R，此外，SAS、SPSS、Excel等工具的受众也很多，特别是金融领域很多专业期刊只承认SAS的。
数据分析本质上是一套发现问题、拆解问题、定位问题、决策建模、测试执行、效果评估、复盘迭代的一套流程。
不同学科的人进行数据分析所依赖的知识有很大差异，只能相对概括地说下面的几点有必要掌握：
1 判断问题的能力
1、先大致搞清楚html的基本概念。
2、熟练使用一种主流浏览器（比如chromr），以致可以手动从网络上“扒取”感兴趣的html文档片段。
3、可以选学python，或你可以请教的人推荐的需要。
4、搞清楚软件语境下的“沙箱”概念是什么？这一步很重要。
5、为避免引入过多的“新概念”，找一段可用的爬虫程序，运行一下。
6、逐行理解第（5）的练习代码。
除去第（4）需要一次搞清楚，其他内容，反复循环，直到你厌烦了为止。有人指导，第一个循环需要1整天（8个工时），完全自学，有人[_a***_]2～3天。完全自学，主要看毅力和运气。
好运、预祝成功。
很高兴回答这个问题，python做爬虫和做数据分析要分开来看。
既然是用python来做，语言基础是二者都需要的，如果你本身就了解python的基本语法，这一步就可以略去，否则你要补充python基础语法知识，如果从来都没有接触过编程语言，要从头学起还得花点时间，如果学习过java、c之类的其他编程语言，花一天时间把python基础过一遍就好了。
爬虫
1.前端基础知识
做爬虫，你的研究对象就是这些网页，首先就要了解这些网页的工作原理，前端基础如html+css+js这些，不一定要会做，但是要能看懂，要会使用浏览器分析元素，这里推荐一款chrome的小插件xpath helper，可以帮你快速解决元素提取。
如果你爬取的网站需要登录，还要了解cookie会话保持的知识。
在具体做爬虫的时候，如果是简单的、不需要太多重复操作的网站，可以用beautiful soup，一些request请求就搞定了，还是建议学习scrapy框架，方便规范的爬取网站
数据分析
数据分析实在数据提取基础上做的，其实就是一些数据运算，首先还是要掌握一些统计学基础了，数据***集好之后，确定要分析的方向，数据计算可以使用padas数据分析库，这个库非常强大，基本满足你的多数需求，数据分析也离不开可视化工具，可以用pyecharts做数据图表，帮助你更好的分析数据。
到此，以上就是小编对于金融硕士学习python的问题就介绍到这了，希望介绍关于金融硕士学习python的3点解答对大家有用。
