2017年9月，

浙江省宣布將Python加入信息技術高考

2017年10月，

教育部將Python加入大學計算機二級考試

2017年12月，

山東省將Python內容加入小學信息技術教材

2018年10月，

摩根大通CEO宣布所有入職資產管理分析師 必須強制學習Python，以更好的設計金融產品。

實際上，偏愛Python的遠不止投行，就連咨詢、四大等公司也紛紛“強制”員工學習Python。可見，未來的金融行業，不懂python，或將面臨一輪巨大的職業危機。

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投行：想做Banker，先學Python

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高盛發布的《2018高盛調查報告》顯示，在問到“哪種語言在未來會更重要”時，參與調查的2500名年輕Banker中，72%選擇了Python。

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現在，不僅做量化投資需要掌握Python，所有與金融數據相關的工作都需要通過Python提升效率。這也意味著，不懂Python的Banker根本無法在投行存活下來！

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圖/高盛報告

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咨詢：分析數據，必會Python

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Python能幫助Consultant更好地做出商業分析判斷，比如在風險咨詢中需要分析數據確定方法，就依賴Python和R進行建模。

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咨詢行業會涉及大量數據分析，隨著數字化的迅猛發展，Python技能也逐漸成為了咨詢公司部分崗位的“敲門磚”。例如麥肯錫，就在Summer Intern的JD中直接注明對Python的要求。

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圖/McKinsey官網

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四大：不想被淘汰，就得學Python

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四大的稅務、審計等屬于比較傳統的業務，但財稅審計行業的特點是有很多結構性的數據。例如，在處理審計底稿時，四大會借助Python實現底稿的批量自動化處理。

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不僅如此，四大還推出了自己的財務機器人解決方案，PwC甚至還把自己的“機器人”拓展到了人力資源、供應鏈和信息技術等領域。

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Python已經成為最接近人工智能的語言。

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Python的優勢在哪里呢？

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Python的語法很容易實現那些金融算法和數學計算，每個數學語句都能轉變成一行Python代碼，每行允許超過十萬的計算量。

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使用更少的人達到相同的結果以及實現其他編程語言不能實現的事，是Python首要的優點。

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Python語法的精確和簡潔，以及它大量寶貴的第三方工具使它成為處理金融行業的錯綜復雜的事務的唯一可靠的選擇。

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由以上信息不難發現，

Python已經成為現下最為流行的數據語言，

未來的金融行業，想要使自己更具競爭力，

掌握Python迫在眉睫！