python經濟

❶ 經濟類學生，學python和r哪個好

Python吧，我感覺Python簡單

❷ python(pandas模塊)

Pandas是Python的一個數據分析包，最初由AQR Capital
Management於2008年4月開發，並於2009年底開源出來，目前由專注於Python數據包開發的Pydata開發team繼續開發和維護，屬於PyData項目的一部分，pandas最初被作為金融數據分析工具而開發出來，因此pandas為時間序列分析提供了很好的支持。

Pandas的名稱來自於面板數據和python數據分析。panel
data是經濟學中關於多維數據集的一個術語，在Pandas中也提供了panel的數據類型。

Pandas數據結構：

Series：一維數組，與numpy中的一維array類似。二者與Python基本的數據結構list相近，Series如今能保存不同種數據類型，字元串、boolean值、數字等都能保存在series中。

Time-series：以時間為索引的series。

DataFrame：二維的表格型數據結構，很多功能與R中的data.frame類似，可以將DataFrame理解為Series的容器。

Panel ：三維的數組，可以理解為DataFrame的容器。

Panel4D：是像Panel一樣的4維數據容器。

PanelND：擁有factory集合，可以創建像Panel4D一樣N維命名容器的模塊。

❸ python近幾年的發展如何

Python未來的前景怎麼樣？就業崗位多不多？薪資高不高？今天就來看一下詳細分析。

1、為什麼這么多人學Python呢？

很多初學者都聽說python很火，可是為啥要學Python，下面談談我的感悟。

Python語言是我目前為止用的最爽的語言，因為它真的很優美。雖然C、C++、Java也非常的強大和偉大，但是每一種語言偉大的背後都是有一定的時代背景。

Python被廣泛的用在Web開發、運維自動化、測試自動化、數據挖掘等多個行業和領域。

一項專業調查顯示，75%的受訪者將Python視為主要開發語言，反之，其他25%受訪者則將其視為輔助開發語言。

將Python作為主要開發語言的開發者數量逐年遞增，這表明Python正在成為越來越多開發者的開發語言選擇。

那麼未來10年到底哪種語言會獨領風騷，笑傲江湖，我不得而知，但是未來10年一定是人工智慧，萬物互聯的時代，現在AI、VR、無人駕駛汽車、無人機、智能家居離我們越來越近了。

未來10年將是大數據，人工智慧爆發的時代，到時將會有大量的數據需要處理,而Python最大的優勢，就是對數據的處理，有著得天獨厚的優勢，我相信未來的10年，Python會越來越火。

2、Python崗位需求量10萬

從職友集最新Python招聘崗位需求來看，Python工程師的崗位需求量巨大，並且崗位需求量還在呈現上漲的趨勢。

全國Python崗位需求量接近10萬；

北京崗位需求量居首位為20890個佔比21.17%，

上海Python工程師崗位需求量居第二位為12843個佔比13.02%，

其次是深圳、杭州、廣州等一線城市合計佔比16.53%。

從下圖可知，Python 相關職位的需求量，依然集中在三大經濟圈，特別是在北京、上海、深圳這幾個城市。

以上為Python各方向薪資

因為Python在大數據和人工智慧領域的爆發性發展， 導致Python方向崗位的薪水在水漲船高，從數據分析來看，月薪在20K-50K不等。

學習Python的程序員，除了能從事Python開發工程師、人工智慧工程師、數據分析師、Python自動化測試外，也能夠朝著Python游戲開發工程師、SEO工程師、Linux運維工程師等方向發展，發展方向較為多元化。

說這么多之後，你會發現，Python的發展前景十分廣闊。並且Python是一門真正意義上的全棧語言，即使目前世界上使用最廣泛的Java語言，在很多方面與Python相比也遜色很多！

❹ python培訓班小碼王的線上和線下哪個經濟實惠呢

線上培訓班的優缺點：
1、參加線上培訓可以避免要去不同的地方或者省份去聽課的麻煩和路途。
2、線上參加培訓學習的周期會更長一些，時間差不多需要一年左右，如果大家不擔心學習周期長短的問題，那麼線上是可以選擇的。
3、可以讓不同基礎，享受同樣的教育。對於零基礎、轉型的人員來說，也是非常不錯的選擇，沒有什麼太大問題，不過相對於零基礎來說，線下比線上更加合適。
線下培訓班的優缺點：
1、線下的培訓模式就是和我們一直在學校讀書一樣，老師與學生同處一個教室進行學習，有問題可以直接進行交流。
2、相對線上培訓來說，線下培訓學習氣氛會比較好一些，有助於更好的掌握Python課程，尤其是對於沒有自製力的學生來說，這種環境是非常合適的。可以與老師進行正面溝通，有什麼問題可以直接得到解決。
3、缺點就是線下培訓班級人員比較多，老師可能無法無微不至的照顧到每一位學員，所以有什麼問題大家需要及時找老師進行溝通。

❺ 經濟學在讀研究生學習python可以用來做什麼

俗話說得好，技多不壓身，學習Python可以干很多的事情，比如說人工智慧、數據分析、機器學習、金融量化分析等。

❻ python量化交易半個月可以學會嗎

python量化交易半個月可以學會的。

如果已經有了Python基礎，半個月可以入門的，如果沒有Python基礎，就先學Python，學一兩個月有了基礎後，再結合量化交易的模型，邊學Python語言，邊學以Python實現量化模型，上手也會很快的。

大家可能覺得搞量化的人就是整天和大量數據打交道，用一行行代碼寫出復雜的模型，然後沒完沒了地Run，在回測和優化中掙扎，沉浸在數學和統計海洋里的一群人。

實際上，這只是表面現象。雖然每個搞量化的人必須會寫代碼，也必須具備扎實的數學功底，在開發策略的過程中，的確需要分析大量數據，不斷做回測和優化，但是，這一切的背後是強大的金融思維和對金融市場的深刻理解在支撐的。

換句話說，如果你沒有經濟、金融的完整知識體系和工作經驗，或者沒有正確的、科學的思維方式，無論數學多麼地好，也很可能在做無用功；即便編程多麼在行，也只能淪為碼農一枚（沒有歧視程序員的意思哦）。

反過來說，如果你具備科學的思維和邏輯，並發現了經濟、金融的某些規律，想做Quant就不難了。接下來，你只需花點時間學習編程工具，好好利用數據和代碼為你實現自己的想法。

❼ access和python哪個簡單些，哪個更適合零基礎的初學者

從這兩個課程之間選擇一個，那麼最好選擇先學習Python ，原因有以下幾點

第一、 Access是比較初級的資料庫管理系統。

Access屬於典型的桌面式資料庫管理系統,微軟把Access歸類到普通辦公軟體領域,從這個角度來說, Access並不適用於大型數據的管理任務。

在大數據的時代背景下, Access等桌面式資料庫的應用空間會明顯下降。目前在經濟領域中使用比較多的資料庫包括Mysql、Sql Server、Oracle等企業級資料庫解決方案。

第二: Python功能強大。

Python語言目前在大數據、人工智慧領域有廣泛的應用,在大數據分析領域廣泛採用Python實現演算法。Python語言自身帶有豐富的庫，在數據分析領域廣泛採用的庫包括Numpy、Scipy、 Matplotib、 pandas等。

第三: Python語言簡單易學。

Python語言自身語法簡單，對於沒有任何計算機基礎的人來說也能夠順利入門，所以對於經濟類專業的學生來說，學習Python編程並不會有較大的難度。另外， Python語言的開發環境也比較容易搭建，,對於動手能力比較差的學生來說也不會有太大的學習難度。

Python語言在近幾年隨著大數據和人工智慧的發展而得到了廣泛的關注和使用，相信隨著大數據的落地應用， Python語言的應用會越來越普遍。

(7)python經濟擴展閱讀：

經濟學是大數據的重要輔助學科，在當今的大數據時代背景下，經濟類專業與大數據技術的結合越來越密切，對於經濟學專業的學生來說，掌握一定的大數據知識是非常有必要的，尤其是大數據分析技術，而Access和Python則是大數據技術的組成部分。

Access是資料庫管理系統， Python是編程語言，這兩個技術本身的區別還是比較明顯的，對於經濟類專業的學生來說,資料庫和編程語言都應該學習一下。

❽ 經濟學碩士女生，是學R好還是python好

R好像畫圖更容易。相對的python畫圖得安裝一些第三方的庫，而且不是那麼友好。

❾ 如何學習python

分享Python學習路線：

階段一：Python開發基礎

Python全棧開發與人工智慧之Python開發基礎知識學習內容包括：Python基礎語法、數據類型、字元編碼、文件操作、函數、裝飾器、迭代器、內置方法、常用模塊等。

階段二：Python高級編程和資料庫開發

Python全棧開發與人工智慧之Python高級編程和資料庫開發知識學習內容包括：面向對象開發、Socket網路編程、線程、進程、隊列、IO多路模型、Mysql資料庫開發等。

階段三：前端開發

Python全棧開發與人工智慧之前端開發知識學習內容包括：Html、CSS、JavaScript開發、Jquery&bootstrap開發、前端框架VUE開發等。

階段四：WEB框架開發

Python全棧開發與人工智慧之WEB框架開發學習內容包括：Django框架基礎、Django框架進階、BBS+Blog實戰項目開發、緩存和隊列中間件、Flask框架學習、Tornado框架學習、Restful API等。

階段五：爬蟲開發

Python全棧開發與人工智慧之爬蟲開發學習內容包括：爬蟲開發實戰。

階段六：全棧項目實戰

Python全棧開發與人工智慧之全棧項目實戰學習內容包括：企業應用工具學習、CRM客戶關系管理系統開發、路飛學城在線教育平台開發等。

階段七：數據分析

Python全棧開發與人工智慧之數據分析學習內容包括：金融量化分析。

階段八：人工智慧

Python全棧開發與人工智慧之人工智慧學習內容包括：機器學習、數據分析 、圖像識別、自然語言翻譯等。

階段九：自動化運維&開發

Python全棧開發與人工智慧之自動化運維&開發學習內容包括：CMDB資產管理系統開發、IT審計+主機管理系統開發、分布式主機監控系統開發等。

階段十：高並發語言GO開發

Python全棧開發與人工智慧之高並發語言GO開發學習內容包括：GO語言基礎、數據類型與文件IO操作、函數和面向對象、並發編程等。

對於Python開發有興趣的小夥伴們，不妨先從看看Python開發教程開始入門！B站上有很多的Python教學視頻，從基礎到高級的都有，還挺不錯的，知識點講的很細致，還有完整版的學習路線圖。也可以自己去看看，下載學習試試。