未明学院：7天金融量化分析初阶集训营，紧跟Fintech数据时代潮流

近阶段股指持续走强，成交额放出天量，2月25日两市成交金额时隔三年多首次突破1万亿元大关，26日两市成交更成为A股史上第三高。面对大幅上涨的资本市场以及日益回暖的市场人气，沉寂一段时间的证券行业大有复苏之势。

其实，就算是处于周期性低位的时候，整个行业中也是低端职位朝不保夕，但对高端人才，以及能够适应行业发展趋势的潜力新人，行业始终都保有足够的需求。金融科技+互联网，正在重塑金融行业，抓住趋势，站在风口，对每个人的发展至关重要。

如今，金融科技的趋势已经越来越势不可挡，高盛CEO说Goldman Sachs is a tech company，摩根斯坦利正在用算法武装数万名理财顾问，CFA考试增加Fintech科目……金融与科技，早已没了界限，而Fintech核心竞争力的主要来源之一就是如今愈演愈烈的大数据。

金融行业天然需要跟数据打交道，它基本是全世界各个行业中最依赖于数据的，而且也最容易实现数据的变现。展望未来，量化投资、Quantamental、大数据征信、自然语言处理等，势必会吸引越来越多的关注和资源。

尤其，量化分析和Python，当下就已是焦点中的焦点。

这个时代，懂金融、知数据、会编程、有实战的人才，已成为宠儿。

然而，国内现有商科教育的培养，虽然知识体系完整，却对数学、编程倾向不多，与实际脱节还比较明显，经典的知识体系与行业中正在如火如荼发展的大数据趋势相比严重滞后。金融相关专业的人才虽然不少，但同时掌握数据技能的复合型人才却极度紧缺。

这种情况下，能否在风口来临时乘风而起，取决于我们是否能用关键技能武装好自己。只有不断提高自己，才能挤上这个赛道，跑得稳、跑得久，避免处于行业的底端，甚至于被淘汰。

就因为此，我们未明学院之前推出的量化金融训练营，也是广受大家欢迎。

在我们和很多同学的沟通过程中，我们发现，其实不少同学都已经有了要搭上“大数据”这班车的意识，了解它的必要，看好它的前景，也想让自己多一技傍身，只是还有迷茫和不确定因素：

1.零基础是否能入门？

基础弱，或者是真正的“零基础”，之前没有接触过编程工具，也不是数理强人，担心自己能不能跟得上节奏，能不能学懂；

2. 课程内容是否针对行业需要？

我们的目标并不是成为程序员，担心是否真的针对金融行业实务需要；

3. 自己能否坚持下去？

我们确实离不开量化分析和工具，但想象下以后自己要面对各种函数各种数据结构，有点发怵到底能不能坚持到底；

4. 课程效果到底如何？

开始着手之后，是否有老师及时辅导指正，是否有作业及时训练巩固，是否有实际项目来进行检验提高；

5. 关注后续，究竟是授人予鱼还是授人予渔？

课程之后自己还想进行各种尝试，数据从哪里来，怎么清洗处理，如何利用，这些我是否能够独立进行；

6. 尝试成本高

很想报名课程，但费用不低，还是有一些不确定因素，比较纠结。

其实，入门的壁垒远没有想象得那么高

项目制学习可以解决大家绝大部分的纠结

还有疑虑？我们先来次全方位体验~~

金融量化分析7天初阶集训营

◆项目推进配合线上课程讲解/作业实战/及时答疑反馈

◆快速入门金融量化分析

◆锻炼“金融+数据+编程+实战”的复合能力

课程目标

初阶课程包括金融量化分析中所必需的基础统计知识以及Python用法，初步认识量化分析所需要具备的实现工具和使用方法。

熟悉金融量化分析的基本流程和初阶步骤，可以独立进行常规操作。

培养金融分析思维，通过一周的学习和练习，完成初阶项目，对金融量化分析进行全方位了解和体验，非常适合新手入门量化。

课程特色

突破零基础学习两大壁垒，基础知识+实战应用：

我们采用项目制教学，把实际项目切分成多个细小的、可执行的任务，让大家在学习过程中，始终保持主动性，乐于积极解决问题，建构自己的知识框架。

以上市公司薪酬分析项目为例，我们从金融理解、数据展现、编程实现三个角度分步骤进行拆解，使得大家能够理解实际金融业务和投资热点，然后读懂数据，再针对业务需求进行操作，学明白我们如何利用编程语言来实现想要的效果，由浅入深，循序渐进。

我们提供数据，在数据基础上循序渐进，从业务出发，理解数据，处理数据，分析数据，并通过每次课程的教学和作业练习及时反馈；

我们使用Python，这个年轻人乃至整个世界最看好的热门或者说必备工具；

我们针对金融数据，精选最必要的技能需求，让大家在交互式环境中逐步熟悉掌握，而不是简单教你如何使用Python；

我们贯穿陪伴式学习，通过直播、微信群讨论、小程序打卡、作业讲解等各种方式穿插进行，让大家易于坚持；

我们通过以上种种方式，为大家降低入门门槛，保持住学习热情，真正学透学懂。

课程内容