지난 10년 동안 자동화 기술의 등장으로 기술은 마침내 유수의 금융기관, 은행, 보험 및 투자회사, 주식거래회사, 헤지펀드, 증권사 등의 일부가 되었습니다. 2013년 Crosman 보고서에 따르면 은행과 금융회사는 2013년보다 2014년에 기술에 4.2% 더 많은 비용을 지출했습니다. 2020년에는 금융 서비스의 연간 기술 비용이 5억 달러에 이를 것으로 예상됩니다. 시스템 유지 관리와 지속적인 업그레이드가 필요할 때 일부 유명 은행에서는 일부 개발자를 고용하는 것이 일반적입니다.
파이썬은 어디에 사용되나요?(추천 학습: Python 동영상 튜토리얼)
Python의 구문을 사용하면 이러한 금융 알고리즘과 수학적 계산을 쉽게 구현할 수 있으며 모든 수학적 설명은 다음과 같이 변환될 수 있습니다. Python 코드 한 줄은 줄당 100,000개 이상의 계산을 허용합니다.
Python만큼 수학에 적합한 언어는 없습니다. Python은 계산뿐만 아니라 수학과 과학의 순열 및 조합 문제에도 능숙합니다.
Python의 두 번째 기능은 숫자, 시퀀스 및 알고리즘을 표현하는 것입니다. 예를 들어 SciPy 라이브러리는 기술 및 과학 분야의 계산에 매우 적합합니다. SicPy 라이브러리는 많은 엔지니어, 과학자 및 분석가가 사용합니다.
Python의 확장이기도 한 NumPy는 수학 함수, 배열 및 행렬을 잘 처리할 수 있습니다. 동시에 Python은 엄격한 코딩 모드도 지원하므로 균형 잡힌 선택 또는 접근 방식이 됩니다.
동일한 결과를 얻기 위해 더 적은 인원을 사용하고 다른 프로그래밍 언어가 달성할 수 없는 목표를 달성하는 것이 Python의 주요 장점입니다. Python 구문의 정확성과 단순함은 물론 수많은 귀중한 타사 도구 덕분에 Python은 금융 산업의 복잡한 문제를 처리할 수 있는 유일하고 신뢰할 수 있는 선택이 됩니다.
영국 런던의 고용 기관인 Citetec의 기술 채용 관리자인 Stephen Grant는 다음과 같이 말했습니다. 시장 전반의 위험 관리 및 거래 시스템은 Python(때때로 C++와 혼합)을 사용하고 있으며 많은 은행이 은행 프런트 엔드 구축에서 벗어났습니다. 자산 위험 시스템에 Python을 사용하도록 선택합니다. Python을 사용하는 금융 회사에는 ABN AMRO, Deutsche Börse Group, Bellco Credit Union, JPMorgan Chase 및 Altis Investment Management가 있습니다.
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위 내용은 파이썬이 금융에 유용합니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

하루에 2 시간 동안 파이썬을 배우는 것으로 충분합니까? 목표와 학습 방법에 따라 다릅니다. 1) 명확한 학습 계획을 개발, 2) 적절한 학습 자원 및 방법을 선택하고 3) 실습 연습 및 검토 및 통합 연습 및 검토 및 통합,이 기간 동안 Python의 기본 지식과 고급 기능을 점차적으로 마스터 할 수 있습니다.

웹 개발에서 Python의 주요 응용 프로그램에는 Django 및 Flask 프레임 워크 사용, API 개발, 데이터 분석 및 시각화, 머신 러닝 및 AI 및 성능 최적화가 포함됩니다. 1. Django 및 Flask 프레임 워크 : Django는 복잡한 응용 분야의 빠른 개발에 적합하며 플라스크는 소형 또는 고도로 맞춤형 프로젝트에 적합합니다. 2. API 개발 : Flask 또는 DjangorestFramework를 사용하여 RESTFULAPI를 구축하십시오. 3. 데이터 분석 및 시각화 : Python을 사용하여 데이터를 처리하고 웹 인터페이스를 통해 표시합니다. 4. 머신 러닝 및 AI : 파이썬은 지능형 웹 애플리케이션을 구축하는 데 사용됩니다. 5. 성능 최적화 : 비동기 프로그래밍, 캐싱 및 코드를 통해 최적화

Python은 개발 효율에서 C보다 낫지 만 C는 실행 성능이 높습니다. 1. Python의 간결한 구문 및 풍부한 라이브러리는 개발 효율성을 향상시킵니다. 2.C의 컴파일 유형 특성 및 하드웨어 제어는 실행 성능을 향상시킵니다. 선택할 때는 프로젝트 요구에 따라 개발 속도 및 실행 효율성을 평가해야합니다.

Python의 실제 응용 프로그램에는 데이터 분석, 웹 개발, 인공 지능 및 자동화가 포함됩니다. 1) 데이터 분석에서 Python은 Pandas 및 Matplotlib를 사용하여 데이터를 처리하고 시각화합니다. 2) 웹 개발에서 Django 및 Flask 프레임 워크는 웹 응용 프로그램 생성을 단순화합니다. 3) 인공 지능 분야에서 Tensorflow와 Pytorch는 모델을 구축하고 훈련시키는 데 사용됩니다. 4) 자동화 측면에서 파이썬 스크립트는 파일 복사와 같은 작업에 사용할 수 있습니다.

Python은 데이터 과학, 웹 개발 및 자동화 스크립팅 필드에 널리 사용됩니다. 1) 데이터 과학에서 Python은 Numpy 및 Pandas와 같은 라이브러리를 통해 데이터 처리 및 분석을 단순화합니다. 2) 웹 개발에서 Django 및 Flask 프레임 워크를 통해 개발자는 응용 프로그램을 신속하게 구축 할 수 있습니다. 3) 자동 스크립트에서 Python의 단순성과 표준 라이브러리가 이상적입니다.

Python의 유연성은 다중 파리가 지원 및 동적 유형 시스템에 반영되며, 사용 편의성은 간단한 구문 및 풍부한 표준 라이브러리에서 나옵니다. 유연성 : 객체 지향, 기능 및 절차 프로그래밍을 지원하며 동적 유형 시스템은 개발 효율성을 향상시킵니다. 2. 사용 편의성 : 문법은 자연 언어에 가깝고 표준 라이브러리는 광범위한 기능을 다루며 개발 프로세스를 단순화합니다.

Python은 초보자부터 고급 개발자에 이르기까지 모든 요구에 적합한 단순성과 힘에 호의적입니다. 다목적 성은 다음과 같이 반영됩니다. 1) 배우고 사용하기 쉽고 간단한 구문; 2) Numpy, Pandas 등과 같은 풍부한 라이브러리 및 프레임 워크; 3) 다양한 운영 체제에서 실행할 수있는 크로스 플랫폼 지원; 4) 작업 효율성을 향상시키기위한 스크립팅 및 자동화 작업에 적합합니다.

예, 하루에 2 시간 후에 파이썬을 배우십시오. 1. 합리적인 학습 계획 개발, 2. 올바른 학습 자원을 선택하십시오. 3. 실습을 통해 학습 된 지식을 통합하십시오. 이 단계는 짧은 시간 안에 Python을 마스터하는 데 도움이 될 수 있습니다.


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