Python发展前景好么？
日前，TIOBE公布了年5月编程语言排行榜，头部整体编程语言整体排名变化不大，前十名为Java、C、C++、Python、VisualBasic.NET、C#、JavaScript、SQL、PHP和汇编语言。
本月值得注意的是，R语言跌出前20名，而Python继续缩小与C++的差距。稳居第四名。上升了达到了2.64%！
在最受欢迎语言排行榜上，Python的排名从去年开始就借助人工智能持续上升，现在它已经成为了第一名。其实国外Python的使用率非常普及，但在国内Python是最近几年才火起来，因此Python正处于快速上升期，市场对于Python开发人才的需求量急剧增加。
而正是因为Python的火热，也带动了工程师们的就业热。国内Python人才缺口高达40万，部分领域如人工智能、大数据开发人才稀缺，年薪二十万都招不到专业人才。口说无凭，请大家继续来看一下Python的招聘数据。
据职友集数据显示，分别来自50家招聘网站，与Python有关的招聘职位薪资待遇如下：
那么为什么各地对Python工程师需求这么大？工资给的这么高？因为Python程序员太少啦！很多高校并未开设Python课程，因此市场上Python开发人才供小于求。很多企业为了争夺有限的Python程序员，不得不给出极其丰厚的薪资待遇，现在初级Python开发工程师的起薪一般在10-20K！
Python容易学么？
虽然“缺口大，出口少”，人才供需矛盾尖锐，Python程序员可谓是炙手可热，但作为小白完全零基础的你会不会有疑惑？我能学会么？
其实Python语言在学术上非常受欢迎，不只计算机专业的人，很多都在学Python。因为Python编程简单直接，更适合初学者，让其专注于编程逻辑，而不是困惑于晦涩的语法细节上，仅存的语法也非常的简单易懂，这就让很多一些提及编程就恐慌的人减去了担心。所以，零基础的你，只要用心、踏实跟着我们老师的课程安排走，肯定能学会！
学完Python我能做什么
Python应用范围覆盖数据分析、Web编程、黑客编程、爬虫编写、机器学习、人工智能、系统运维、图形处理、数据库编程、网络编程等。Python使用场景广泛，拥有众多第三方库，胶水语言适应多种编程需求。所以学会Python，你可以朝这些方向发展：
PythonWeb开发工程师：我们都知道Web网站开发一直都是所有互联网公司开发的重点之一，我们离不开互联网，离不开Web技术，利用Python的Web框架可以迅速开发Web应用。
Python爬虫开发工程师：在当前信息大爆炸时代，大量的信息都通过Web来展示，为了获取这些数据，网络爬虫工程师就应运而生，除了日常的抓取数据和解析数据的需求，还能够突破普通网站常见的反爬虫机制，以及更深层次的爬虫采集算法的编写。
Python大数据工程师：在大数据时代，数据是公司的核心资产，从杂乱无章的数据中提取有价值的信息或者规律，成为了数据分析师的首要任务，而Python的工具链为这项繁重的工作提供了极高的效率支持。
Python自动化运维工程师：大型网站系统是公司业务发展的核心，保证系统的稳定性就是运维工程师工作的重中之重，Python语言可以满足Linux运维工程师工作中的所有需求。在当前分布式系统架构流行的时代，自动化运维是Python开发的主要任务。
Python人工智能工程师：人工智能的迅速发展将深刻改变人类社会生活、改变世界。为抢抓人工智能发展的重大战略机遇，构筑我国人工智能发展的先发优势，加快建设创新型国家和世界科技强国，当前人工智能发展进入新阶段。
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课程受众
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了解Python在金融数据分析和量化交易中的应用；
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导师介绍
Eason
Eason
毕业于清华大学电子系，加州大学伯克利分校访问学者。曾在海外量化对冲基金从事股票策略研究，目前在国内某顶尖量化私募从事策略研究。有多年Python使用经验，并在工作中应用基于机器学习和深度学习算法的交易策略。
课程介绍
Part1Python数据分析基础
1、Python简介：在金融中的应用、安装流程、IPython配置环境、课程接下来的安排
2、Python语法基础：数据结构、函数和文件等
3、numpy：数组和矢量计算
4、pandas：Series、DataFrame介绍
5、pandas：数据加载、存储与文件格式，清洗和准备，数据聚合、合并和重塑等
6、matplotlib和seaborn：绘图和可视化
Part2利用Python进行股票数据分析
7、tushare：时间序列，股票数据初探
8、ta-lib：股票技术分析
9、statmodels：线性模型分析
10、scikit-learn:机器学习介绍，线性回归，神经网络，SVM等，机器学习案例：股票涨跌预测
11、TensorFlow：深度学习介绍，深度学习案例：用LSTM预测股票收盘价
Part3基于Python构建股票交易策略
12、量化交易策略初探：配对交易
13、基于技术分析的策略：布林带交易策略
14、基于机器学习的策略：SVM看涨看跌
15、资产组合优化：Markowitz模型
课程一角：
课程须知
1、开课时间：20日；
2、课程价格：原价，三人拼团元/位；
3、本社区产品为虚拟内容服务，一经订阅成功概不退款，请您理解；
4、本社区最终解释权归我司所有。
授课方式
录播课+线上答疑+APP在线学习（支持离线模式）
采用网站/小鹅通平台/证经学社APP
直接观看，无需下载任何附件
课程结束后，PPT/PDF文件发放给学员
课程及材料永久保存，方便复习回顾
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