摘要：
大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于python金融机器学习的问题，于是小编就整理了2个相关介绍python金融机器学习的解答，让我们一起看看吧。金融工程课程对电脑... 大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于python金融机器学习的问题，于是小编就整理了2个相关介绍Python金融机器学习的解答，让我们一起看看吧。
金融工程课程对电脑要求？
1.CPU：
对于金融工程专业来说，CPU选择最新一代的i5 或R5就可以了，足以满足日常数学计算、和编程的需求。
配置更好的是i7或R7，价格稍贵，如果要做复杂的大数据、机器学习、或玩大型游戏可以选择。
2. 内存方面：
金融工程专业要学习编程，电脑需要安装一些IDE、数据库管理工具，内存小了，电脑会非常卡顿，内存建议选择16G以上，尽量选择高频率的内存，比如内存频率在3200Mhz以上的，这样的内存读写数据的速度更快。
金融工程需要运用到大量的数学、统计和计算机等知识，因此电脑配置是非常重要的。建议配备至少8GB内存、256GB SSD硬盘、Intel Core i7或以上的CPU，并且最好有一块独立显卡以提高计算速度和运行性能。另外，需要安装常用的金融软件，如MATLAB、Python、R等，因此建议使用64位操作系统。电脑配置的好坏将直接影响金融工程的数据处理速度和精确度，因此务必投入足够的经费购买高性能电脑。
初学者如何迅速学习Python？
如果想要学习效果更好的话，培训的方式会更好一些，能够有人带领着系统的学习，全程跟进学习情况，还会有接近于企业实际应用的实战项目，有朋友在优就业学习的，学习5个月左右，学完能就业，这样的学习效果还是很不错的
如果想要学习效果更好的话，培训的方式会更好一些，能够有人带领着系统的学习，全程跟进学习情况，还会有接近于企业实际应用的实战项目，有朋友在优就业学习的，学习5个月左右，学完能就业，这样的学习效果还是很不错的
感谢邀请。
初学者如何迅速学习Python？
下边小编来说说几点：
1. 要有决心
做任何事情，首先要有足够的决心和坚持，才能做好事情、学好Python。
2. 勤于动手
python简单好入门，很适合小白学习。然后现在py语言很火，未来是大数据和人工智能的天下，现在学习无疑是最合适的时候。
看题主的意思是有从事这方面的意向，快去学习py的话还是建议系统学习，找一家课程好的，然后相关服务负责的机构，最主要的是与实战相结合的课程，这样学完就能直接上手去做项目，会给你自己节省大量的时间。推荐学习百战程序员高淇老师主讲的python400集，简单易懂，学习氛围活跃，不会枯燥，前期学习会结合小项目让你找到学习乐趣。可以去官网找点资料，资料好主要还是免费。
在研究生阶段，我学习过一段时间的 Python。当时最主要的目的，还是希望能够在论文当中，画出一些曲线数据图，以及做一些机器学习算法相关的实验，不过当时我是有 Java 语言基础的。所以对于初学者来说，学习 Python 语言分为两种情况：一种是没有其他编程语言基础的同学，另外一种就是有其他语言基础的同学，后者学习 Python 会更为简单一些。
对于没有其他编程语言基础的同学，首先，在你学习 Python 语言之前，一定要清楚自己为什么要学习 Python，一定要带着目标来进行学习。
刚开始学习 Python 的时候，你可以去网上搜集一些 Python 入门的博客，或者买一些 Python 语言入门的书籍来进行学习，当然光看书或者博客还是不够的，你可以安装一个 Python 写代码的I DEA，比如 PyCharm。边看书，边跟着书上的代码实例，进行代码编写，这样才能够加深你对于 Python 的映象。
在学习 Python 有一段时间之后，你应该会基本了解了 Python 语言的相关基础语法。然后你就可以去安装一些 Python 语言的开源扩展包，来实现你当初学习 Python 的目标，比如机器学习算法实验、大数据分析、Excel 表格分析等等。
对于有其他编程语言基础的同学，那其实学习 Python 对于你而言，就会容易很多。你可以直接上手写 Python 代码，然后不会的基础语法，就从网上查找即可。打个比方，假如你不会使用 Python 的***类操作，你可以边谷歌，按照网上的代码示例写即可。
当你想实现某个功能，你可以先查找是否有 Python 的扩展包支持该功能。如果有的话，直接安装使用即可。你学习 Python 的目标就是为了解决某个问题。不用太在意是否掌握 Python 这门语言，毕竟编程语言的思想都是相通的。
我是Lake，专注大数据技术原理、人工智能、数据库技术、程序员经验、编程语言分享，如果我的问答对你有帮助的话，希望你能点赞关注我，感谢。
到此，以上就是小编对于python金融机器学习的问题就介绍到这了，希望介绍关于python金融机器学习的2点解答对大家有用。
