Python for Financeを学ぶ：学習リソース、ライブラリ、および基本的な手順

Pythonは、近年、金融業界で広く採用されています。使いやすさと学習曲線の浅さのおかげで、Pythonはリスク管理、取引システム、その他の金融サービスアプリケーションを構築するために実装されています。

この記事では、財務におけるPythonの重要性と、このプログラミング言語がこの業界で実装されている理由についてすべて学びます。また、このキャリアパスで利用できるさまざまな教育オプションと、金融業界でPython開発者になるために実行する必要のある手順についても学習します。始めましょう。

Pythonとは何ですか？

Pythonは、解釈された高レベルのオブジェクト指向プログラミング言語であり、シンプルで柔軟性があり、習得しやすいように設計されています。これは、今日最も人気があり、広く使用されているプログラミング言語の1つです。

汎用言語として設計されているため、さまざまな業界で、タスクの自動化やデータ分析などのさまざまな目的で使用されます。また、コードの再利用を促進するいくつかのモジュールとパッケージもサポートしています。

Pythonは財務で何に使用されますか？

金融業界では、Pythonを使用して、オンラインバンキング、支払い、およびATM用の銀行ソフトウェアを設計して支払いプロセスを高速化できます。また、データ分析、成長と収益性の予測、複雑な構造化データと非構造化データの単純で理解しやすいデータへの分解にも使用できます。

Pythonは暗号通貨にも使用できます。アナコンダはこれを使用して、PythonのエコシステムAnacondasを使用したアルゴリズム取引戦略のように取引市場を分析または予測できます。これは、Pythonを使用して暗号通貨分析を処理するアプリの取引に役立ちます。また、複雑な統計計算や予測分析を実行するための定量的ファイナンスでも使用されます。

Python for Financeを学ぶのにどのくらい時間がかかりますか？

Pythonを深く学ぶには、通常、数週間から数か月かかりますが、これは、Pythonに費やす時間とエネルギーによって異なります。コーディングブートキャンプまたはオンライン学習プラットフォームを通じて学習することを選択できます。ブートキャンプのコーディングは、ブートキャンプと学習形式によって異なりますが、完了するまでに約6週間から9か月かかります。

オンラインコースは、数時間から数か月かかる場合があります。オンラインコースの大部分は、事前に録画されたトレーニングビデオで、約2〜16時間続きますが、コンテンツを完全に把握するにはさらに時間がかかる場合があります。

参加者の81％は、ブートキャンプに参加した後、自分たちの技術的な仕事の見通しについてより自信を持っていると述べました。今日のブートキャンプにマッチしましょう。

平均的なブートキャンプの卒業生は、ブートキャンプの開始から最初の仕事を見つけるまで、キャリアの移行に6か月も費やしませんでした。

なぜ金融のためにPythonを学ぶ必要があるのですか？

Pythonは、さまざまな分野でさまざまな目的で広く使用されています。金融業界では、Pythonはデータ分析やさまざまなソフトウェアやアプリケーションの作成に使用されており、金融の専門知識を持つPython開発者の需要が高まっています。金融のためにPythonを学ぶ主な理由のいくつかを以下に示します。

シンプルで柔軟

Pythonは、インストール、記述、および理解が比較的簡単になるように設計されています。複雑な金融アプリケーションの処理は困難な場合があり、Pythonの簡単な構文が理想的なオプションになります。開発速度が速いため、金融機関は新しいアプリケーションを迅速に導入できます。 Pythonでは、計算エラーを簡単に検出して修正することもできます。

適応性がありクロスプラットフォームです

Pythonは、他の多くのプラットフォーム、ソフトウェア製品、アプリケーションドメイン、および他の一般的なプログラミング言語と統合できるクロスプラットフォームプログラミング言語です。柔軟性があるため、機械学習やAIプロジェクトにも使用でき、金融機関に適したオプションになっています。

膨大なリソースを提供します

Pythonの最も優れた機能の1つは、金融機関がデータ分析を行うために利用できる多数のオープンソースライブラリとツールです。つまり、開発者は製品を最初から作成する必要はなく、組織のニーズに応じて既存のコードを適応させることができます。主なライブラリには、Pandas、Anaconda、NumPyなどがあります。

Python for Financeを学ぶにはどうすればよいですか？

金融のためのPythonを学ぶために選択できるさまざまな教育パスがあります。それらは、伝統的な大学の学位から自習型のオンラインプログラムやコースにまで及びます。以下は、ニーズとキャリアの目標に適合するものを選択できるように、最も一般的なオプションの簡単な説明です。

コーディングブートキャンプ

最高のPythonコーディングブートキャンプは、Python開発者としてのキャリアを開始するために必要なスキルを学生に身に付けるために、ペースの速い没入型トレーニングを提供します。金融のためのPythonを学ぶためにコーディングブートキャンプに参加すると、実践的な経験を積むチャンスがあります。多くのブートキャンプでは、ポートフォリオをまとめて卒業後に自分の分野に就職するのに役立つキャリアサービスを提供しています。

オンラインコース

オンラインPythonコースは、Pythonを使用したコーディングを学ぶためのもう1つの優れた方法です。多数のオンライントレーニングプログラムのいずれかで利用可能な1つ以上のコースに登録できます。プログラムは通常、自分のペースで進められます。つまり、期間はユーザーによって異なります。

一部のオンラインコースは無料で利用できますが、他のオンラインコースは有料で、多くの場合、修了証明書が付属しています。また、学生が学んだことを実践できるようにするための実践的なトレーニングも提供しています。また、一部の学生は、行き詰まったり、さらに支援が必要なときに質問できるコミュニティへのアクセスも提供しています。

本

関連する本を読むことは、あらゆるスキルを学ぶための良い方法です。あなたは本を通して基本を学ぶことができます、あるいはそれらを使ってオンラインコースまたはブートキャンプを通してあなたの学習を補うことができます。

このトピックに最適な本には、 Python for Financeがあります。 Yves Hilpisch著、金融における基本的なPython：Pythonを使用して金融取引戦略と分析を実装する方法 Bob Mather、および Python for Finance Cookbook ErykLewinsonによる。

金融図書館のトップPython

Pythonには、学習プロセス中に役立つライブラリが多数あります。それらの大部分はオープンソースであり、キャリアのどの段階でも専門家にとって非常に役立つことが知られています。

• NumPy 。 NumPyは、基本的な配列操作に焦点を当てたPythonライブラリです。金融工学、学者、テクノロジー業界で広く使用されており、主に科学計算に使用されています。
• パンダ 。このライブラリは、高度な統計機能のための基本的なデータ型とその方法に焦点を当てています。 Pandasは、Pythonプログラミング言語と同様に、高性能でユーザーフレンドリーなデータ構造と分析ツールを提供します。
• SciPy 。 SciPyは、数学、科学、工学に使用されるオープンソースライブラリです。また、高度な科学的および財務的計算にも使用されます。
• ピフォリオ 。 Pyfolioは、リスク分析レポートと財務実績結果を提供するために使用できます。ティアシートモデルとベイズ分析を作成する簡単な方法を提供します。
• 統計モデル 。このライブラリは、SciPyパッケージを利用して、より高度な統計モデルテストを実行します。これは、既存の統計パッケージの結果に対して統計および診断分析の結果を検証するために使用されます。

Python for Financeを学ぶ方法：ステップバイステップガイド

金融のためのPythonの学習に取り組んでいる場合は、開始に役立つ短いガイドを作成しました。次の手順に従って、必要なスキルを習得し、金融業界のPython開発者として成功するキャリアを築いてください。

基本を学ぶ

Pythonの基本的な概念を学ぶことから始める必要があります。これには、インストール方法、基本的なPython構文、および制御フローが含まれます。これを行うには、インターネットで入手できるいくつかのPythonチュートリアルのいずれかを見てください。ブートキャンプや初心者向けのオンラインクラスに登録して、これを支援することもできます。これにより、将来の合併症を回避するための優れた基盤が得られます。

この段階では、Pandas、NumPy、SciPyなど、この分野で役立つライブラリについても理解しておく必要があります。これを支援するために利用できるウェブサイトとオンラインプラットフォームがあります。

金融のためのPythonを学ぶ

Pythonの基本的な知識を習得し、スキルに自信を持ったら、特に金融のためにPythonについて学び始める必要があります。ソフトウェアとアプリケーションを介して財務コンテキストで現在実装されている方法をよく理解し、これらがどのように構築されているかを調べてください。

また、大規模なオープンオンラインコースプラットフォームと広大なオンラインPythonコミュニティを利用してサポートを見つけることもできます。

高度なPython機能を学ぶ

財務のためにPythonを使いこなせるようになったら、次に進んで、本当に目立つようになることを学びましょう。機械学習、AI、代替データにPythonがどのように使用されているかを学習する必要があります。この段階では、ソフトウェアの設計、バージョン管理、テスト、および展開にも取り組む必要があります。

プロジェクトに取り組み、ポートフォリオを構築する

コーディングを学ぶための最良の方法は、実践的な練習を通してです。金融プロジェクトの初心者向けPythonを調査し、それらから始めて、より高度なプロジェクトに取り組むことができるようになるまで、一度に1ステップずつ進めることができます。これらのプロジェクトは、スキルを固めるのに役立つだけでなく、潜在的な雇用主に才能を披露するために使用できるポートフォリオを構築することもできます。

エントリーレベルの役割に申し込む

プロジェクトに取り組み、強固なポートフォリオを構築したら、選択した分野でエントリーレベルの役割に応募し、やりがいのあるキャリアパスを築くことができます。応募する役割を徹底的に調査し、それに応じてポートフォリオをキュレートしてください。

今日から金融のためのPythonの学習を開始

Pythonは、金融機関向けのアプリを構築し、データ分析を行うための優れたツールです。また、完全な初心者であっても、習得と使用が簡単であるという利点もあります。 Payscaleによると、Python開発者の平均年収は123,536ドルであるため、この一連の作業でかなりのお金を稼ぐこともできます。
労働統計局によると、この分野は雇用保障の観点からも有望であり、Web開発者の雇用見通しは22％です。全体として、金融のためにPythonを学ぶことは、安定した、儲かるキャリアを築くのに役立ちます。