大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于金融风控需要学习python吗的问题，于是小编就整理了5个相关介绍金融风控需要学习Python吗的解答，让我们一起看看吧。
- 零基础想系统地学习金融学、量化投资、数据分析、python，需要哪些课程、书籍？有哪些证书可以考？
- 传统风控从业人员，向大数据风控转型，需要学习哪方面的知识呢？
- 金融数据大厂Analyst怎样实现下一步职业规划？
- 电脑培训学什么好？
- 如何准备数据分析师的面试？
零基础想系统地学习金融学、量化投资、、python，需要哪些课程、书籍？有哪些证书可以考？
你学习的目的是什么？是为了进金融行业？为了入职风控岗位？还是为了炒股？你把目的说清楚别人才好针对性推荐课程书籍及证书，而且学习这些东西都要一定的基础，起码大学本科学历，否则很难学好，特别是金融没有一定的宏观经济/微观经济的基础，看都看不懂，还谈什么数据分析和python，建议你把你的目的搞清楚，想明白再来学习，可以事半功倍，否则很艰难，谢谢。
传统风控从业人员，向大数据风控转型，需要学习哪方面的知识呢？
传统风控人员对业务逻辑上的风险的把控会比较好 然后有大数据的技术支持的话是如虎添翼 这不是转型 是升级
需要学的的内容其实就是大数据的相关技术了，
1 架构
数据架构方面你需要学习如何从系统中查询数据，像hadoop，spark prest这些系统得学会使用
2 数据处理
在拿到数据后 需要对数据做很多的清洗工作 大数据的大很多时候意味着数据多而且乱 数据工程师90%的工作都是在洗数据 得学习下Python和相关的包，例如pandas这种 然后积累一些常用的数据处理的代码
我曾经在中银香港的风险管理部门工作过一段时间，也在几家上市的股份制银行中担任过董事会风险管理委员会的***，对于所谓从传统风控向大数据风控的转型，有一些具体的体会，传统与现代也是相对的，也是不断演进的。金融机构的风险控制部门，往往同时要熟悉具体业务操作、风险管理模型、系统流程与运行和IT技术等等，作为风控相关从业人员，如同在任何其他交叉学科领域一样，首先确立主次地位，而具体到大数据风控，若以传统风控为本职，应考虑将大数据作为工具和手段，***风控体系的建设，或更多的可将大数据技术看作是对传统风控工作各个方面的提升。
图片摄影：潘石屹
要想从传统风控转型到大数据风控，起步阶段需要具备的知识技能包括：
一能在分布式系统数据库获取数据并进行基本处理的能力，所幸多数环境中一定程度上能够兼容SQL语法，因此无需太过在意数据存储的技术实现和数据库管理，只需掌握基本的数据处理脚本；
二能对各类数据有敏感的嗅觉，能充分寻找到有价值且不难理解的指标的计算逻辑，同时让变量衍生的构造逻辑尽量清晰，在大数据处理上通常会有千万级别的变量衍生数目，因此如何利用函数、宏等实现方式提炼代码浓度，有利于维护以及降低错误率。
三 熟悉各类典型的统计学模型技术，能够较好的从工作业务背景中找到对应的统计解决方案，并在多个机器学习类的模型中能够比较他们的优缺点，找到最合适当下场景的技术应用。
四 程序掌握，信贷风险管理行业中能够主要使用的能够实现数据处理、基础模型开发以及部分机器学习的软件环境为SAS，在当前环境下SAS依然有很强的竞争力；而免费开源的程序环境有R和python，对近期学术界和应用场景中使用的统计学模型解决方案有更高时效的跟进。原则上这三种程序通过一定时间的学习都能解决大多数的工作课题。而在遇到特定问题时，建议灵活使用软件，而不要坚持某一种，更无必要比较这些软件的优劣，事实上在评论一个软件不好时，很可能是因为没找到正确的使用方式而已。
最后，还需要指出两点：
第一，从实践看，脱离风控本身工作的目的来谈所需要的技术知识，是低效并不切实际的。所以，还是要从实际工作流程出发，从现有的传统也可能是经典手段出发，寻找大数据环境下的新风控工作的内容以及大数据技术可以提升的落脚点。
第二，在风控工作中还包括其他一些职能，例如[_a***_]/资产监控、组合管理以及相关报表类、贷中预警与贷后催收、资本计量及会计拨备、压力测试等，因为工作的技术重点相对独立，并无较多的大数据场景，因此在这些工作场合中较少出现大数据风控的概念。当然，随着行业发展和现代化技术手段的使用，越来越多的场合需要使用到统计学技术分析以及程序编辑，实现更科学的分析和相对自动化的实现方式。
金融数据大厂Analyst怎样实现下一步职业规划？
初级，要精通Excel，能够熟悉各种财会报表，这种一线城市的话，税前大概有5k-7k。其次，能够使用一些基本的编程，会编程的话可以加分，比如 统计概率，精通SQL，Python,这类数据分析师一般是IT部门的数据分析师，能够发现问题，分析问题，得出结论，为公司的决策作出支持。主要干的是数据提取，报表开发，撰写分析报告。工资大概7k-10k。最后，高级数据分析师，通过建立模型，预测，偏重于工程，主要技能是编程和算法。月薪基本都在15k以上。最后，说一点，要想办法让自己成为一个终身学习者。
这个问题有一点点泛。我想题主是想问以后的职业发展通道？我按这个理解来回答下。
通常在一个公司的职业发展通道，后期会分为技术线和管理线。
这个独立工作能力，对技术人员主要就是指研发能力。技术人员一般不需要操心整个团队的进度，只要把自己手上的活保质保量完成，就是靠谱的员工。
当然，再牛的技术咖，与团队和同事的必要沟通还是要做好的。不然自行其事，研发方向偏了，或者两个研发任务的紧急程度搞反了，都会造成麻烦。
有的岗位是以谈业务来体现能力，比如销售、市场人员。这也要求个人能力要满足岗位要求。
作为管理者，就不能只是把自己手上事情做好，而是要带动整个团队，共同完成一个技术项目、达成销售业绩或者搞定业务谈判。所以，管理线对员工的要求更全面，不仅要懂技术/业务,还要懂人心，懂沟通，懂合作，综合能力更强。
金融数据大厂的分析师，这基本是个技术线的工作。
对于所要求的专业技能必备之外，抛开不谈，需要确定两个问题，首先，你的规划是否专业，权衡综合自评自查自纠。二是你的规划是否切合实际，可操作性是否强？相关都要考虑。我认为这两点关键抓住了，可以保证你下一步规划的高度和层次。
电脑培训学什么好？
计算机本身就是很具发展空间的行业，在IT行业中学习软件开发可以从事：java工程师、.net工程师、网站设计和开发工程师、数据库工程师等，而这些岗位也是IT行业中最具发展潜力的岗位，其中Java和.NET是目前IT行业中的主流技术。其实也不止这些，现在计算机和各行各业的结合都很紧密，学习了软件开发技术也可以在非IT行业从事管理信息系统等方面的工作，其实发展空间还是很广的
我说一下我的看法：首先，电脑计算机技术基本分为三大领域：设计、开发和网络。每一个领域内又可以细分为许多不同的专业设置。
设计领域的热门专业：动漫游戏设计师专业，环境艺术设计师专业，广告传媒设计师专业；
开发领域的热门专业：软件开发工程师专业，网站开发工程师专业；
网络领域的热门专业：网络技术工程师专业。
每一个专业的就业方向又都是不同的，因此，在选择时需要注意区分。
可以根据自己的兴趣爱好来进行选择，其中设计与电脑的关联性较小，需要有较有创意的设计思路和想法，而电脑只是一个作图工具，需要会一些专门的作图软件，比如CORELDRAW，ILLUSTRATOR和Photoshop等，而从软件和网络这两个领域来看，是需要比较精通计算机语言的，如现如今较火的JAVA、前端、IOS等都是比较热门，可窜则一门进行学习。
总之，从现在情况看来，UI、软件开发、Web前端是比较有前景的职业，你可以根据自己的兴趣爱好进行学习。你对电脑计算机什么专业技术有兴趣呢？欢迎评论区留言。
不学最好!
1、现在的电脑培训学校，大都是打着培训的招牌，糊弄国家的补贴。
2、真心想学，买一台低端电脑，在家自学一下，只要识字，电脑它就是一个机器，你可以很快上手。
3、熟悉以后，用的最多的就是办公软件，WPS里的文字、表格、幻灯片三大件，有本教材就可以很快自学会。
4、这些都是工具，真正需要掌握的是工作的内容，比如你想从事文字编辑类工作，你得知道各种行文规定，然后在wps文字里实现；你想从事会计类工作，那就需要知道会计做些什么工作，然后在wps表格里实现。
5、去了各种培训学校，耗时间长，学的东西少，对于学习电脑操作来说太慢了。
关注我，了解更多!
建议选择到技校读书的学生，首先要选择一个名誉好，有权威的技校，这样的技校的教学质量比较有保障。其次，学生自己要选择一个有前途并且自己感兴趣的专业，选择一个有前途的专业，利于初中生就业，而选择的技校专业一定要是自身感兴趣的专业，利于学生高效的对专业知识学习。学生在技校学习，一定要严格要求自己，技校的学习氛围相比高中可能会差一些，所以更需要学生有较高的自制力，***身边的种种诱惑，脚踏实地的刻苦学习专业知识，如果学生在技校将一项专业技术学精通的话，毕业后很容易找到一份不错的工作的。总之，读技校究竟有没有用这个问题，更取决于自身在技校的表现。只要自己肯勤奋刻苦的努力，读技校也可以有很好的发展。
电脑培训有很多种类的技术，就是看你比较适合哪个方面的内容的学习了，只有适合自己的你比较感兴趣的技术，在后期才能学好，发展的也才能够更好，兴趣是学习知识的最好的动力。
所以，不管你学习什么技术首先一定要对这个技术感兴趣才行。下面小编就来说一下电脑培训都有哪些学习方向是可以选择的。
1、编程开发类技术：比如现在比较热门的大数据、J***a开发技术，发展一直比较稳定的前端开发以及趋向于机器人的python编程技术等等。
2、泛编程技术：有比较不错的UI、网络营销等一些相关技术。
如何准备数据分析师的面试？
针对数据科学工作准备简历要有：
项目经验
你在学校参加数据科学的项目，能够写入简历么？这些项目经历能够使你大放异彩么？
你的专业课程之外完成的数据科学项目，最能说明问题。因为如果你愿意花费自己的空闲时间完成一些项目，则能显示出一个人对数据科学的热情。更重要的是，课外项目的完成，在一定程度上能够显示出你的能力。
团队工作
如果一个人要在数据科学甚至人工智能领域工作，那么能够在一个团队中工作是非常重要的，无论是领导还是团队成员的角色。因此，展示团队项目以及所取得的结果是很重要的，最好是量化你在团队中发挥的作用。专业的面试官通常会要求你分享一个合作项目的经验，因为，他可以就此判断你是否能够在一个团队中工作。
数学和统计背景
面试官很青睐那些有数学和统计功底的面试者，这一项技能可以从面试者所做过的项目一探究竟。
有些项目和工具确实有助于推断数学背景。可以通过查看他们使用的机器学习模型，询问面试者如何实现它以及如何看待实现过程，来了解面试的数学水平。面试官通常会问，在这些项目中面临的挑战是什么，选择一个特定的解决方案的原因，并尽可能地解释背后涉及的数学原理。
编程
一名合格的数据分析师应该掌握
进阶级数据分析师：- 统计知识
- 运筹学知识
- 机器学习知识
数据清洗
数据分析+可视化俩句话总结：项目经历是你最好的简历把项目以推文的形式呈现--事半功倍！欢迎关注我的个人微信公众号：『运筹OR帷幄』阅读完整推文：
【数据分析】用大数据带你了解全球电影行业—华语篇***：
公众号后台回复关键词：“华语电影***”获取获取9分以上且评价人数大于20万、不容错过的华语神片！回复关键词：“华语电影代码”获取本文数据集和全部源代码，助你上手第一个数据分析实战项目！到此，以上就是小编对于金融风控需要学习python吗的问题就介绍到这了，希望介绍关于金融风控需要学习python吗的5点解答对大家有用。
