Dlaczego Python jest językiem docelowym dla analityków finansowych?
Python jest językiem docelowym: Python stał się jednym z najpopularniejszych i najczęściej używanych języków programowania w dziedzinie finansów. Zyskuje popularność w tej dziedzinie ze względu na swoją prostotę, solidne możliwości modelowania i możliwości badawcze, które zapewnia analitykom finansowym, handlowcom i badaczom. Ponadto, Pyton zawiera wbudowane aplikacje dla każdego aspektu związanego z finansami, od zarządzania ryzykiem po kryptowaluty.
Dlaczego Python dla analityków finansowych?
Python to pełny pakiet, który sprawia, że jest to język używany przez analityków finansowych. Posiada szereg cech, które czynią go idealnym wyborem dla profesjonalistów z branży finansowej. Oto niektóre z ważnych cech:
-
Łatwe i elastyczne
Używając Pythona można łatwo pisać i wdrażać złożone usługi finansowe, ponieważ składnia jest prosta, co zwiększa szybkość użytkownika. W ten sposób pomagamy organizacjom w tworzeniu oprogramowania do integracji z ich produktami. Zmniejsza również ryzyko wystąpienia błędów podczas pracy.
-
Szybciej rozwija MVP
Używanie Pythona w połączeniu z frameworkami takimi jak Django pomaga użytkownikom w szybszym opracowywaniu Minimal Viable Product dla swoich klientów.
-
Łączy naukę o danych z ekonomią
Python ma wbudowane formuły i algorytmy, które upraszczają obliczenia finansowe, aby zintegrować pracę ekonomistów z platformą Python.
-
Skarb bibliotek i przydatnych narzędzi
Python pozwala użytkownikom tworzyć narzędzia z dowolnego etapu, oszczędzając dużo czasu i pieniędzy, podczas gdy biblioteki Python pomagają w integracji produktów, dając organizacjom przewagę konkurencyjną.
Jak analitycy finansowi używają Pythona?
Teraz wiemy, że Python ma wiele funkcji i jest z natury przydatny. Zobaczmy więc, jak używają go profesjonaliści. Najpopularniejsze wykorzystanie Pythona jest następujące:
-
Jako narzędzia analityczne
Python to bardzo dobre narzędzie, jeśli chodzi o przetwarzanie i analizę dużych porcji danych. Pomaga także w łatwym przeprowadzaniu skomplikowanych obliczeń.
-
Jako oprogramowanie bankowe
Elastyczność Pythona pomaga bankom w tworzeniu oprogramowania dla bankomatów. Venmo, Stripe, Zopa itp. To świetne platformy bankowe.
-
Kryptowaluta
Python zawiera ekosystem nauki o danych znany jako Anaconda. Anaconda pomaga programistom w ustalaniu cen kryptowalut i analizowaniu trendów.
-
W handlu
Prostota i elastyczność Pythona ułatwiają tworzenie rozwiązań dla najlepszych strategii oferowania najlepszych rozwiązań w handlu.
Przeczytaj także: ISRO przygotowuje się do wystrzelenia brazylijskiego satelity Amazonia -1 w sierpniu 2020 roku
