| 教学阶段 | 技术要点 | 实战应用 |
|---|---|---|
| 开发环境搭建 | Anaconda配置/Jupyter调试 | 金融数据处理环境部署 |
| 数据分析模块 | Pandas数据清洗/NumPy矩阵运算 | 财务报表智能解析 |
掌握Python编程需要系统化的知识架构，课程设置从开发环境配置到量化模型开发，形成完整的能力培养闭环。
针对零基础学员特别设计的环境部署教学，包含Anaconda科学计算套装配置、Jupyter Notebook调试技巧，确保学员快速搭建金融数据处理环境。
重点讲解面向对象编程、异常处理机制、文件操作等Python核心语法，通过股票数据解析等实例强化学员编程思维。
Matplotlib可视化组件教学包含K线图绘制、资金流向热力图生成等金融场景应用，Seaborn模块重点讲解多维度数据关联分析。
涉及Requests库网络请求、BeautifulSoup页面解析，特别增加反爬机制破解技巧，以沪深交易所公告抓取为实战案例。
课程配套提供完整教学视频、项目源代码及金融数据集，建立「Python金融圈」学习社群，助教团队提供环境配置远程协助服务。
