大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于财务python学习的问题，于是小编就整理了3个相关介绍财务Python学习的解答，让我们一起看看吧。
财务管理要学python吗？
我那做程序员的儿子说 财务管理真的没必要学python，或者说与其费劲学习python这种编程语言，倒不如好好学习一下excel表格，对财务人员更容易学习而且更方便使用。当然，如果你有余力，多学一门技能总不是坏事，毕竟复合型人才到哪里都是受欢迎的。
财务人员需要具备什么编程知识？
1. Excel 熟练程度：作为财务人员，熟练使用 Microsoft Excel 进行数据输入、数据整理、数据分析和制作财务报表是必不可少的技能。Excel 提供了许多内置函数和工具，可以帮助财务人员完成各种任务。
2. VBA（Visual Basic for Applications）：VBA 是 Excel 的内置编程语言，可用于编写宏和自动化脚本。财务人员可以通过学习 VBA 来提高 Excel 的使用效率，实现一些复杂的数据处理和分析任务。
3. SQL（Structured Query Language）：SQL 是一种用于管理关系数据库的编程语言。财务人员需要了解基本的 SQL 查询语言，以便从数据库中检索和分析财务数据。
4. Python 或 R 语言：Python 和 R 是两种常用的数据分析和可视化编程语言。财务人员可以通过学习这两种编程语言，更加高效地处理和分析大量财务数据，并生成图表和报告。
5. 数据可视化工具：财务人员需要了解如何使用数据可视化工具（如 Tableau、Power BI 等）将财务数据呈现为直观的图表和报告，以便更好地向管理层和其他利益相关者传达信息。
6. 基本统计知识：财务人员需要了解基本的统计概念和方法，以便更好地分析和解释财务数据。这些统计知识包括描述性统计、概率分布、***设检验、回归分析等。
虽然财务人员可能不需要像专业程序员那样精通编程，但掌握一定的编程知识和技能对于提高工作效率和分析能力是非常重要的。财务人员可以根据自己的工作需求和兴趣，选择学习相关编程语言和技能。
大数据背景下会计人员应具备哪些技术？
在大数据背景下，会计人员需要具备以下技术：
1. 数据分析技能：会计人员需要掌握数据分析技能，能够处理、分析和解读大量的数据。他们需要能够使用数据分析工具如Excel、Python、R等，以及会计软件如SAP、Oracle等，来处理数据，提供有用的信息和建议。
2. 数据可视化技能：数据可视化是将数据转化为易于理解和解释的图表和图形的过程。会计人员需要掌握数据可视化技能，以便能够将数据结果以直观和易懂的方式呈现给管理层和其他利益相关者。
3. 数据库管理技能：会计人员需要掌握数据库管理技能，以便能够有效地管理、组织和检索大量数据。他们需要了解数据库设计、管理和维护等方面的知识。
4. 人工智能技能：随着人工智能技术的发展，会计人员需要掌握相关的技能，如机器学习、自然语言处理和图像识别等，以便能够应用这些技术来处理和分析大量的数据。
会计人员应具备数据分析、数据挖掘、数据可视化等大数据技术，以更好地处理和管理大量的财务数据。
此外，掌握数据库管理、编程语言和统计学知识也是必要的。
因为在大数据分析中，学习数据分析软件和工具，例如Excel、SAS、Python、R、Hadoop、Spark等也能提高会计人员的数据分析能力、准确性和效率。
同时会计人员还需要具备信息安全的知识，为保护大量数据的安全提供保障。
到此，以上就是小编对于财务python学习的问题就介绍到这了，希望介绍关于财务python学习的3点解答对大家有用。
