اکنون با رشد شاخه های جدیدی از برنامه نویسی تقاضا های زیادی نیز از سوی بانک ها و صندوق های تامینی برای برنامه نویسان پایتون در مقوله مشاغل مالی شکل گرفته است. خوشبختانه یادگیری این زبان آسان است. از این زبان اغلب در مدارس ابتدایی کشور انگلیستان برای آموزش اصول برنامه نویسی استفاده می شود. با این حال، قبل از اولین برخورد شما با پایتون، نکاتی وجود دارد که باید بدانید خصوصاً اگر می خواهید از آن در زمینه مشاغل مالی استفاده کنید.
پایتون ۲ یا ۳: کدام گزینه برای مشاغل مالی مناسب تر است؟
وقتی نسخه های جدید زبان ها منتشر می شوند، معمولاً شامل به روزرسانی های افزایشی هستند و با نسخه های قبلی سازگار هستند. این به این معنی است که همه کد موجود شما همچنان کار خواهد کرد. ولی در نسخه پایتون ۳ چنین نیست. این تغییرات سهم قابل توجهی را شامل می شود و با پایتون ۲ نیز سازگاری قابل قبولی ندارد.
نکته عجیب آن جای ماجراست که همچنان از پایتون ۲ پشتیبانی می شود، از زمان انتشار پایتون ۳ نزدیک به ده سال است که می گذرد، این نسخه اصلی در بیش از ۳۰ زیر نسخه به روز شده است. نسخه های جدید پایتون ۲ اکنون متوقف شده اند، اما همچنان در صنعت و مشاغل مالی به طور گسترده مورد استفاده قرار می گیرد.
با توجه به روند رشد پایتون ۳ قطعاً محصولات برتری برای استفاده در هر پروژه یا شغلی من جمله مشاغل مالی تولید خواهد شد. شاید این بیانگر این نکتع باشد که هرچه جدیدتر است بهتر است. همه ویژگی های جالب جدید نسخه های بعدی ارزش امتحان کردن را دارند. با این وجود می توانید کار خود را با کد قدیمی پایتون ۲ ادامه دهید. بنابراین اگر می خواهید Python را در مشاغل مالی امتحان کنید، مسلط بودن به هر دو نسخه اصلی اهمیت شایانی دارد.
کتابخانه های شخص ثالث قدرتمند برای استفاده در مشاغل مالی:
همچنین باید بدانید که کتابخانه اصلی پایتون بسیار سبک وزن است. اگر می خواهید کار خود را هیجان انگیزتر کنید، باید کتابخانه هایی از قبل بسته بندی شده را در پروژه خود تزریق کنید. این کتابخانه ها توابعی را برای انجام بیشتر عملیات ریاضی، کار با تقویم ها، وارد کردن و مدیریت داده ها و انجام کارهای مشترک سیستمی در خود دارند. این ابزار ها برای مشاغلی مختلف اعم از مباحث دانش داده، جمع آوری اطلاعات از وب، مهندسی سیستماتیک شبکه و مشاغل مالی بسیار مثمر ثمر خواهند بود.
با این وجود قدرت واقعی پایتون زمانی نشان داده می شود که بارگیری کتابخانه های شخص ثالث متعدد و رایگان در دسترس را شروع کنید. برای مشاغل مالی، شما به numpy (برای انجام عملیات در آرایه های بزرگ)، scipy (توابع آماری و ریاضی پیشرفته) و matplotlib (تجسم داده) نیاز دارید. دانشمندان داده که علاقه مند به یادگیری ماشین هستند، احتمالاً مایل به بررسی tensorflow هستند. Pandas برای دستکاری داده ها یک امر ضروری است و دارای ساختار خوبی برای استفاده در مشاغل مالی است.
پایتون کند است اما انعطاف پذیری تحسین برانگیزی دارد!
برنامه نویسان که به سرعت C یا C++ یا سرعت نسبتاً سریع جولیا یا جاوا عادت کرده اند، پایتون را تا حدی کند در نظر می گیرند (گرچه این زبان هنوز کمی سریعتر از R و Matlab است، هر دو زبان ذکر شده محبوبیت کمتری در مشاغل مالی نسبت به پایتون دارند.)
برنامه نویسان دوست دارند در مورد سرعت و کارآیی کد خود لاف بزنند، اما لازم نیست اکثر کد ها به سرعت اجرا شوند. با این حال، وقتی صحبت از توابعی می شود که به طور مکرر از طریق مجموعه داده های بزرگ یا در مشاغل مالی الگوریتم های تجاری حساس به تأخیر مورد استفاده واقع می شوند، پایتون قطعاً انتخابی بسیار کند کننده خواهد بود.
سازگاری پایتون با داده های حجیم:
شرکت های مالی که به دنبال یافتن امتیاز استفاده از نرم افزار های متنوع در بازارهای امروز هستند، منابع جدید داده را متمرکز می کنند. این منابع داده جایگزین یک مورد مشترک دارند و آن این است که مقیاس همه این داده ها بسیار بزرگ هستند. استفاده از داده های خوراک توییتر برای پیش بینی احساسات بازار ایده جالبی است، اما هر روز حدود ۵۰۰ میلیون توییت جدید منتشر می شود. این داده های بسیار خوبی برای ذخیره ، پردازش و تجزیه و تحلیل در حیطه مشاغل مالی است.
خوشبختانه از پایتون با بسته هایی که ارائه می دهد می توانید برای تبادل داده با اسپارک و هادوپ استفاده کنید، سیستم های مبتنی بر پایتون به خوبی در اکوسیستم کلان داده قرار می گیرند. پایتون همچنین دارای API های متنوعی برای پایگاه داده های NoSQL مانند MongoDB ارائه کرده است.
