Cuộc tranh luận lớn mà tôi luôn nghe là “Tại sao tôi nên học một ngôn ngữ lập trình như Python và sử dụng nó trên Excel trong thế giới tài chính?”
Chúng tôi đã đề cập đến lý do tại sao bạn nên học Python cho Tài chính nói chung, tuy nhiên, cuộc tranh luận tiếp theo về excel đã buộc chúng tôi phải thảo luận về một số lý do tại sao Python tốt hơn Excel để phân tích dữ liệu
Một chút thông tin cơ bản về Python. nó là một ngôn ngữ lập trình nguồn mở với một cộng đồng rất lớn những người ủng hộ và các nhà phát triển, có nghĩa là các gói vô tận được thiết kế cho tất cả các loại ngành công nghiệp
Nó được sử dụng cho mục đích lập trình chung và được biết đến với tính dễ đọc, đơn giản, linh hoạt, mô đun hóa và phản hồi tức thì. Python cũng là một ngôn ngữ keo có nghĩa là nó có thể tích hợp với phần mềm hiện có và các ngôn ngữ lập trình khác
Lý do chính tại sao bạn nên chọn Python thay vì Excel để phân tích dữ liệu là Python cung cấp
1. khả năng tái tạo tốt hơn
Mã thao tác dữ liệu và phân tích dữ liệu có thể được lưu dưới dạng tập lệnh và được sử dụng lại nhiều lần với khả năng kiểm soát phiên bản tốt hơn và sạch hơn. Bạn có thể chắc chắn rằng mã của mình đã được thực thi và đầu ra là chính xác và nhất quán. Theo nghĩa này, những người dùng khác sẽ dễ dàng lặp lại mã của bạn hơn
2. Hiệu quả và khả năng mở rộng tốt hơn
Có, Excel có thể được sử dụng cho khoa học dữ liệu, nhưng với giá nào? . Python xử lý big data hiệu quả hơn rất nhiều so với Excel, có thời điểm Excel cực kỳ thua Python khi xử lý big data
3. Học kĩ càng
Lý do quan trọng nhất tại sao bạn nên học Python là học sâu. Khi thế giới tài chính chuyển sang kỷ nguyên học sâu, các nhà nghiên cứu và học giả đều đang sử dụng Python cho học sâu để tạo các mô hình mô phỏng và dự đoán, tìm kiếm những hiểu biết mới trong dữ liệu của họ. Ví dụ về học sâu, sử dụng xử lý ngôn ngữ tự nhiên để tìm phân tích tình cảm từ các trang web truyền thông xã hội và cách nó ảnh hưởng đến thị trường, phát hiện bất thường [gian lận] và đào tạo dựa trên thuật toán
4. tích hợp
Python là ngôn ngữ kết dính, có thể tích hợp với nhiều phần mềm hiện có. Ví dụ: Python có thể kết nối với cơ sở dữ liệu SQL và sử dụng cú pháp SQL trong Python để trích xuất các bảng dữ liệu sang môi trường Python. Python có thể tương tác với Giao diện chương trình ứng dụng [AP]Tôi chẳng hạn như Bloomberg Python API để yêu cầu dữ liệu bạn cần. Với việc Python tích hợp với các cơ sở hạ tầng phần mềm này, bạn có thể tạo các tập lệnh Python để tự động hóa công việc của mình, chẳng hạn như lấy dữ liệu, viết hàm để phân tích dữ liệu khám phá, viết các hàm để trực quan hóa dữ liệu, lưu dữ liệu đã thao tác vào csv hoặc Excel. Học những kỹ thuật này bạn có thể làm việc hiệu quả hơn
Một trong những điều thú vị về Python là nó rất dễ tiếp cận đối với người mới bắt đầu, vì vậy hãy chủ động và bắt đầu học. Nếu bạn ở Hồng Kông, hãy xem xét khóa học Giới thiệu về Python của Xccelerate để biết kiến thức cơ bản hoặc khóa học Python dành cho Tài chính nếu bạn đang tìm kiếm các ứng dụng cụ thể hơn cho sự nghiệp của mình
Excel là một công cụ vô giá, nhưng nó có những hạn chế. Dưới đây là 9 ví dụ về thời điểm Python là lựa chọn hiệu quả và hiệu quả hơn
1. Nhập và thao tác dữ liệu mạnh mẽ hơn
Không giống như Excel, Python về cơ bản có thể đọc bất kỳ loại dữ liệu nào, cả dữ liệu có cấu trúc và phi cấu trúc. Thao tác dữ liệu – các tác vụ như cài đặt phụ, hợp nhất và mã hóa lại dữ liệu – cũng dễ dàng hơn nhiều trong Python. Bất kỳ ai đã dành nhiều thời gian để hợp nhất và xóa một số tập dữ liệu lớn trong Excel để phân tích đều có thể chứng thực rằng đó là một quá trình khó khăn và tốn thời gian. Nhưng Python làm cho quá trình này đơn giản hơn và nhanh hơn
2. Tự động hóa dễ dàng hơn
Excel có thể là một trở ngại lớn khi bạn đang cố gắng tự động hóa một quy trình hoặc chạy nhiều lần cùng một phân tích. Sử dụng Python có thể làm điều này nhanh hơn nhiều. Ví dụ: nếu bạn cần chạy cùng một phân tích trên một tập hợp dữ liệu bán hàng mới mỗi tuần, thì việc thực hiện điều này trong Excel sẽ yêu cầu mở một tệp khác theo cách thủ công mỗi tuần và nhập lại công thức cũng như các yếu tố khác cần thiết cho phân tích. Nhưng bạn có thể thực hiện phân tích tương tự một cách tự động bằng một ngôn ngữ như Python, viết một tập lệnh đơn giản để nhập dữ liệu mới và chạy cùng một phân tích mỗi tuần, xuất kết quả ở bất kỳ định dạng nào bạn muốn
3. Làm việc dễ dàng hơn với nhiều dữ liệu
Trong Excel, các dự án được sắp xếp theo trang tính hoặc tab và nếu bạn đã từng xử lý các tệp Excel có hàng tấn trang tính hoặc nhiều mục nhập dữ liệu trong mỗi trang tính, bạn sẽ biết rằng nó có thể rất chậm và rất nhanh. Tuy nhiên, Python có thể xử lý lượng lớn dữ liệu nhanh hơn nhiều
4. tái sản xuất nhiều hơn
Phân tích dữ liệu hữu ích nhất khi bạn có thể giải thích những gì bạn đã làm cho người khác và những người khác có thể dễ dàng sao chép công việc của bạn để xác nhận [hoặc bạn có thể tự sao chép để kiểm tra lại]. Nhưng điều này là khó khăn trong Excel. Trong Python chạy lại phân tích đơn giản bằng cách nhấn “Enter” và thật dễ dàng để thêm nhận xét vào mã của bạn
5. Dễ tìm và sửa lỗi hơn
Khi bạn mắc lỗi trong Excel, việc tìm ra lỗi có thể khó khăn. Nhưng khi bạn mắc lỗi trong ngôn ngữ lập trình, thông thường bạn sẽ nhận được thông báo lỗi giải thích điều gì đã xảy ra. Và tất nhiên, bạn cũng nên có nhận xét giải thích từng dòng mã của mình, điều này giúp bạn dễ dàng quay lại và kiểm tra lại từng bước để tìm lỗi
6. Khả năng tiếp cận nguồn mở
Excel rất tuyệt, nhưng nó thuộc sở hữu của Microsoft, điều đó có nghĩa là cuối cùng bạn phụ thuộc vào Microsoft về các bản cập nhật và hỗ trợ tính năng. Không giống như Excel, Python là mã nguồn mở và miễn phí, điều này cũng có nghĩa là bất kỳ nhà phát triển nào [bao gồm cả bạn] đều có thể tạo các gói và thêm chức năng để cải thiện tính dễ sử dụng
7. Thống kê nâng cao và khả năng học máy
Python có nhiều khả năng thống kê nâng cao hơn Excel và cho phép tạo các mô hình máy học
8. Khả năng trực quan hóa dữ liệu nâng cao
Rõ ràng, Excel có thể tạo ra nhiều loại biểu đồ, nhưng các ngôn ngữ lập trình có thể làm được nhiều hơn thế, Python có khả năng đồ họa tốt hơn, tiên tiến hơn và hiện đại hơn. Bạn càng hiểu dữ liệu của mình dễ dàng bao nhiêu thì công việc của bạn càng có tác động thực sự bấy nhiêu.
9. Ổn định đa nền tảng
Các tập lệnh trong các ngôn ngữ lập trình như Python có thể chạy trên mọi nền tảng và sẽ hoạt động trên các máy Windows, Mac và Linux, nhưng điều này không phải lúc nào cũng đúng với các tệp Excel