一个双非本科软件工程，做了一年的数据分析（Python+sql），现在想转量化。有可能吗?

用python做量化交易要学多久？

5个月。

python凭借其突出的语言优势与特性，已经融入到各行各业的每个领域。一般来说，python培训需要脱产学习5个月左右，这样的时长才能够让学员既掌握工作所需的技能，还能够积累一定的项目经验。当然如果你想要在人工智能的路上越走越远，则需要不断的积累和学习。

python培训的5个月时间里，有相当大一部分时间是在实战做项目，第一阶段是为期一个月学习python的核心编程，主要是python的语言基础和高级应用，帮助学员获得初步软件工程知识并树立模块化编程思想。学完这一阶段的内容，学员已经能够胜任python初级开发工程师的职位。

扩展资料：

Python开发基础课程内容包括：计算机硬件、操作系统原理、安装linux操作系统、linux操作系统维护常用命令、Python语言介绍、环境安装、基本语法、基本数据类型、二进制运算、流程控制、字符编码、文件处理、数据类型、用户认证、三级菜单程序、购物车程序开发、函数、内置方法、递归、迭代器、装饰器、内置方法、员工信息表开发、模块的跨目录导入、常用标准库学习，b加密\re正则\logging日志模块等，软件开发规范学习，计算器程序、ATM程序开发等。

参考资料来源：百度百科-Python量化交易从入门到实战

python主要可以做什么？

现在互联网发展迅速，众多行业巨头，都已经转投到人工智能领域，而人工智能的首选编程语言就是python，所以学好Python能够从事的工作还是很多的，而且前景非常不错。

学完python可以应用于以下领域：

①Web 和 Internet开发

②科学计算和统计

③人工智能

④桌面界面开发

⑤软件开发

⑥后端开发

⑦网络爬虫

可以从事的岗位也很多，比如Python爬虫工程师，大数据工程师等等！

互联网行业目前还是最热门的行业之一，学习IT技能之后足够优秀是有机会进入腾讯、阿里、网易等互联网大厂高薪就业的，发展前景非常好，普通人也可以学习。

想要系统学习，你可以考察对比一下开设有相关专业的热门学校，好的学校拥有根据当下企业需求自主研发课程的能力，能够在校期间取得大专或本科学历，中博软件学院、南京课工场、南京北大青鸟等开设相关专业的学校都是不错的，建议实地考察对比一下。

祝你学有所成，望采纳。

计算机专业毕业后就业方向有哪些？

计算机现在的发展十分有前景 ，许多高考填志愿的学生也愿意将计算机作为自己的首选目标，首先第一个问题呢，我们在第一点和第二点中回答。

1.大一的话需要学习一些大学基础课程包括：高数、英语、大学语文（有的学校不学）、线性代数、C++或者C语言等；主要还是看不同的学校，他们的课表也不一定一样。

大二的话，有的学校可能会专业分流，就是学的方向更针对一点，比如数据结构、离散数学、数据库、概率论与数理统计、数字逻辑、计算机组成原理、还有一些其他课程比如算法导论、Java、汇编语言等；

大三的话，编译原理、操作系统、计算机网络，计算机接口等等；

大四应该没啥课了，就准备考研的考研，即将毕业了，找工作的找工作，实习的实习。

2.总结了一下主要就是下面一些课程：

计算机应用基础、应用文写作、数学、英语、德育、电工与电子技术、计算机网络技术、C语言、计算机组装与维修、企业网安全高级技术、企业网综合管理、windows server 2008操作系统、局域网组建、Linux服务器操作系统、网络设备与网络技术（主要学习思科、华为公司设备的配置、管理、调试）、SQL Server、网络综合布线技术、CAD绘图、html、css、JavaScript 、PHP等。像一些技术性的软件可以自学，不管你什么专业，学校都会有选修课，感兴趣的就可以。

3. 优质学校

清华、浙大、上交、北大、哈工大、华科、北航、南大、电子科大、北邮、西安交大、东南大学、西电、武大、中山大学、北理、大连理工、同济、中南大学。

具体的我就不多说了，大家感兴趣的，可以详细的查一查，可能还会有其他的学校也挺好的，但是上面的一定是好学校好专业，大致是按照计算机专业的学校排名来的，可供参考。

数据分析师如何做好职业规划？

近些年，互联网公司对数据分析师岗位的需求越来越多，国家“十三五”规划将大数据确立为国家战略。

大数据的价值被越来越多的个人和企业高度认知，学习大数据、玩转大数据，成为现阶段最热谈资，也是很多企业最迫切要实现的目标。而且预计到2018年大数据分析专业人才缺口将达到1500000人甚至更多。

数据分析师是做什么的

大数据分析师就是一群玩数据的人，玩出数据的商业价值，让数据变成生产力。

而大数据和传统数据的最大区别在于，它是在线的、实时的、规模海量且形式不规整，无章法可循，因此“会玩”这些数据的人就很重要。

关于数据分析师的职业发展

1、数据产品经理

数据产品经理必须了解不同的公司，在不同的阶段，需要哪些数据产品，并能够制作出来，这是此职位的核心要求。其次，数据产品经理必须有足够的数据分析能力，如果有了数据分析的思维，再跟公司业务结合就会比较容易。最后，数据产品经理是产品经理的一种，所以要同时具备产品经理的能力：了解用户，需求调研，方案设计，协调技术、测试、设计等。

2、数据运营

数据分析师常常需要通过挖掘数据背后的信息，解答市场运作的问题，指导高层的业务决策，进行精准的数据挖掘或广告投放。事实上，这也是越来越多对大数据有需求的公司招聘数据分析师的原因。心理学、经济学和统计学加持的数据分析师，拥有普通运营人无法拥有的利器，以此作为切入点做运营工作，具有后来居上的潜能。

3、管理或战略

事实上，除了公司高层，数据分析师是唯一站在高处俯视全局的人。一家互联网公司的各项工作，几乎都可以在数据上直观体现出来。强大的分析和思辨能力，使数据分析师拥有鹰一般的眼睛。深度参与公司的管理和商业行为，成为一个谋划者甚至决策者，是数据分析师可以上演的逆袭。

4、数据科学家

随着商业的发展，越来越多的行业需要处理数据的专家，互联网+正渗透到广告、量化金融等各种各样的领域。数据分析师应保持开放的心态，多多学习视野之外的领域，成为既懂技术又懂业务知识的专家。数据分析师站在数据之巅，更加有机会时刻参与到业务中去。数据背后，每一个觉醒的分析师，都可能成长为互联网公司的核心。