目前Python工程师正处于需求量大,人才供不应求的阶段,薪资一路也是水涨船高。
北京Python工程师的薪资平均为18880每月,即使是刚刚毕业的应届毕业生,做Python在人工智能领域的薪资也在12500元每月。
数据显示,2017年在雇主发布的职位说明中,Python技能需求增速达到174%,居于首位。
未来十年将是大数据、人工智能爆发的时代,到时将会有大量的数据需要处理,而Python最大的优势,就是对数据的处理,有着得天独厚的优势。
“学习如逆水行舟,不进则退”,在这股Python浪潮中,你是选择逆流而上,还是进入湍流?想必你心里一定有数。
如今Python语言的学习已经上升到了国家战略的层面上。Python语言是人工智能的基础语言,国家相关教育部门对于“人工智能普及”格外重视,不仅将Python列入到小学、中学和高中等传统教育体系中,并借此为未来国家和社会发展奠定了人工智能的人才培养基础,逐步由底层向高层推动“全民学Python”,从而进一步实现人工智能技术的推动和社会人才结构的更迭。
在量化金融的时代,选用一种合适的编程语言对于金融模型的实现是至关重要的。在这方面,Python语言体现出了不一般的优势,特别是它拥有大量的金融计算库,极大的缩短了金融量化分析的学习路径。
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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
Part 1 Python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
Part 2 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
Part 3 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
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课程须知
课程详情
授课时间
课程周期为20天+
课程价格报名方式
原价499元
三人团399元/位
课程价格报名方式
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Q&A
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Q请问可以和导师互动交流吗?
A可以在日常导师直播答疑的时候与导师互动交流及提问
Q如果错过课程,以及课程答疑或者是没时间准点观看怎么办?
A此次课程会有视频留存,导师答疑也有录音留存,可以课后随时进行学习。
Q请问有时候课程学习坚持不下去怎么办呢?
A此次课程会有助教全程负责各位学员上课事宜,如果有学员有拖延症,助教会在课前统一收集大家意愿并进行督促打卡哦。
Q请问我没有基础可以学习吗?
A没有问题,有不懂的地方可以利用答疑时间向导师进行咨询
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