身處”金融學“這樣的交叉學科，最大的感受就是要學好多東西，什麼都要學，原以為金融學只要學習商學院課程就行了，後來發現金融背後涉及大量的數學理論，先要到數學系呆四年打好數學功底，然後在實際應用這些理論時，發現沒有計算機什麼都做不了，於是苦學演算法苦練計算機程式設計。現在金融機構高階技術崗位通常需要複合型人才，所謂複合背景是指金融、數學、計算機三者結合，缺一不可，當然學校學習的只是冰山一角，書到用時方恨少，到了企業實際做專案時，會發現還有很多很多東西要學習，所以學習能力非常重要，職場沒有老師手把手教你，許多東西需要自己琢磨，現學現用，求助高手。

國外名校的趨勢，無論任何專業都要學習計算機方面的課程，哪怕文史哲的學生都要學程式設計和資料分析，將計算機作為強大分析工具。國內院校在這方面比較滯後，即便理工科專業都是強調理論推導而非實際應用，這樣教出來的學生，可能會缺少一些“工程導向“，反映在工作中，就是不大會解決”實際的動手的“問題，因此要在行業裡立足比較困難。要適應時代發展，計算機肯定是必修課，為了防止自己被機器人取代，首先要擁抱科技。各行各業科技化是必然趨勢，但並不是說每個人都要學成和計算機專業一樣，計算機學科的最大特點是實用性，以解決問題為導向，學習對自己有用的技術即可，養成一定程式設計思維最重要，具體學哪門語言是次要的。即便不會寫程式碼，至少能看懂程式碼框架邏輯，這樣與技術人員好交流。同樣的，數學也是非常重要的工具，但同時您也會看到，金融學或者經濟學，本質上都是一種思維方式，更應該加強的是學科思維的訓練，以及學科理論基礎和知識體系的掌握 ，所以數學底子弱一些，如果真的喜歡金融學，則可以在未來的系統學習過程中不斷彌補和完善。

現在金融行業最低門檻碩士，這一點毋庸置疑，名校優秀本科生一般不傾向於畢業直接工作，因此大學期間最好為考研或者出國做好充足準備，大四和讀研期間可以開始考證，為找工作打下基礎，否則到工作以後再考就力不從心了。合理安排好自己的學習任務，注意勞逸結合吧，功夫是需要不斷積累的，冰凍三尺非一日之寒。我的工作，經歷過外企也經歷過國企，總體來說外企人際關係簡單，做好事情即可；國企人際關係複雜，不僅會做事更要會做人。外企年假比國企多，國企福利比外企好。發展空間因人而異吧，有人更適合外企。絕大多數人的路線都是從外企到國企。

注：本文整理自經管之家資深版主crsky7在參加經管之家《經管人》系列的訪談。關於他------經管之家資料分析與資料探勘版塊資深版主，金融統計科班出身，上海某211財經院校碩士，在校期間一次性通過了CFA和FRM全部等級，畢業後從事資料分析工作多年。目前在上海某金融科技公司工作，負責全公司的智慧投顧專案，一直踐行將書本上的投資組合理論運用到實際產品設計中去。由於公司尚屬於初創期，所有東西都需要自己摸索，產品線從零開始建起，因此程式碼都是自己一行一行親自敲出來，不斷地除錯最佳化，途中經歷了無數坎坷和挫折，終於形成了一條清晰的產品建設與模型部署思路，並將產品完善和推廣工作持續推進。

你好，學習程式設計要看你的個人興趣，比較喜歡哪類的？至於可行性高不高，我來幫你分析一下你就知道了，程式設計分多種，PHP，Java，python等等吧。

作為工作了十幾年的老程式設計師給你一些個人的建議，你參考一下，先給你介紹一下我上面列出的這三種語言，咱們一步一步看。

PHP

Java

JAVA也是免費的開源的，可以商業使用，拓展性非常強大，現在大廠都是在用java，包括銀行專案，電商專案等等大型的專案都是基於此，但是沒有基礎的情況下，就要多努力了，達到入門的情況，1個月時間也是差不多的，但是完整系統的學習完，能達到做簡單的小專案的程度，大部分需要4個月左右的時間。這門語言一般用在：大型專案，網際網路架構，手機遊戲，銀行專案，企業ERP專案，遊戲後端，企業網站，桌面應用等等，與PHP相比，屬於重型語言，安全性比較高，所以這也是大公司，銀行等等選用java開發的主要原因。

Python

這門語言現在很火爆，基本都不用我多講了，如果你對人工智慧比較感興趣，就好好學習這門語言，找工作是很容易。Python語言可以用在：web開發，遊戲開發，網路爬蟲，桌面軟體，人工智慧等等。

對於選取哪一門語言，如果想快速找工作，選PHP，我個人建議你選擇java或者python，因為你有金融工作10年的經驗，學習完java做金融領域的開發，很受歡迎的，畢竟有些是會開發，但是不懂金融，打個比方，就像會計一樣，專業知識也很重要。

Python現在比較火，爬蟲與人工智慧這一系列用人很多，所以不擔心找不到工作。

上面說了那麼多主要是讓你對不同的語言有一個大致的認知，那麼接著說你提到的可行性，這個程式設計我個人覺得還是以個人興趣為主，如果沒有興趣，學起來會很枯燥，不能堅持，自己也會覺得很累，那就沒有什麼可行性了。

如果是想將程式設計作為一項業餘愛好或者是作為一項副業來發展的話，不是不可行，但是代價是花費大量時間以及精力來投入到程式設計的前期學習中去，因為程式設計最大的特點就是專業性強，對程式設計技術人員的要求是專業知識儲備足夠多，技術操作能力過硬，而且需要夜以繼日的練習，開發來完成這項專業的學習

但如果是想徹底放棄金融行業的工作，全身心地投入到程式設計當中，我覺得可行性並不是很高，因為做一個程式設計技術人員，除了具備專業知識，技術技能之外，還會受到其他因素的制約，比如練習的時長。

程式設計學習是一個不斷的過程，在剛接觸程式設計開始到工作之時一直處於學習，練習當中，如果從外行十年直接轉入，那麼比專業的程式設計師將要缺少大量的練習時間，這使得可能需要再花一個十年來追趕這段差距

另外專業的程式設計師需要積累經驗，人脈，機會，工作中的種種契機，如果僅僅放棄穩定的金融轉到程式設計上面將要面對的事巨大的困難和不穩定性

就算上面的種種因素全部克服，那麼一個合格的程式設計師還需要擁有強大的的定力的堅持不懈的毅力，程式設計師是非常辛苦的一項職業，他們需要夜以繼日的坐在電腦面前，不停的寫程式，碼程式碼，改程式碼，糾錯校對，而且百分之八十的程式設計師面臨“禿頭”的煩惱，所以程式設計師又名程式猿。

總而言之，在如今強大的社會壓力之下，任何職業都不是輕輕鬆鬆就能夠勝任的，所以建議將程式設計作為副業或業餘愛好不建議放棄現有的穩定工作徹底轉入程式設計。

可行性很高。

我是一個計算機科班出身的，現在從事金融行業。

計算機發展到現在，程式設計變得更加人性化，門檻越來越低。

做金融主要使用計算機資料處理能力與資料獲取能力。

在這個基礎上，機器學習可以一定程度輔助工作中做決策。

金融學程式設計就從資料處理開始學起就好了。

資料處理入門不難的。

資料庫都是指令碼語言。學習兩三個月就差不多了。

可以順帶學習下python，資料獲取與一些資料處理

為將來學習機器學習打下基礎。

這些崗位的對於技術要求不是很高，掌握SQL、Python的常用語句，基本就差不多了，尤其SQL，它更多的是基於對業務的理解，所以這點應該是您的優勢，想好怎麼做，再使用工具來實現，就很容易了。

而Python是目前比較熱門一門程式設計技術，大部分場景都會用到，不過它對於新手來說，還是比較友好的，不想Java那樣，所以不用太擔心。本人也是最近開始學習Python的，結合業務是實踐，上手很快。

所以如果您想往這個方向走，應該問題不大，因為這些崗位七分看業務理解，三分看技術。

這類崗位對於程式設計技術要求還是比較高的，而且對於數學功底也有很高的要求，比如目前比較火的機器學習、隨機森林等各種建模方式，都需要懂統計學裡面很多知識，要不然在實際運用中初步難行，而且只是入門級別，再到高階，沒有三五年深入探索研究，基本沒戲。

這類崗位適合計算機專業或者程式設計專業的人士轉崗，對於他們來說，程式設計基礎有了，主要學習在某個領域如何開發建模就可以，對於他們來說，很有優勢，上手比較快。

而且這些崗位其實對於年齡有一定的要求，因為屬於計算機崗位，公司招人的時候，更看重價效比的，對於他們來說更傾向於找個畢業兩三年的，工資待遇方面不用擔心，管理起來也輕鬆。而如果招個工作十幾年的，工資方面可能無法滿足，而且如果他年紀比你小或者差不多，也不利於他平時的管理，所以年齡可能是個坎。

（1） 善用優勢。 結合自身的優勢，比如對金融行業的理解，再去學習相關的軟體，重點還是應用在實際的業務當中，這樣不會太有壓力，而且算在自己擅長的領域，不斷進階自己。不要過分追求程式設計技術，防止本末倒置，除非你就是想當一名程式猿，天天寫程式碼。

（2）學習方法。學習軟體的時候，建議報比較對口的培訓班，這樣會走很多的彎路，而且高效。不要在網上找各種魚龍混雜的學習資料，可能那些資料是介紹這方面的技術，但是不一定適合你。所以快速上手，在場景中實際應用是最終的目標。

（3）多做總結。不斷總結自身優勢，查缺補漏，如果想轉某個崗位，建議在招聘網站上檢視他們對於該職位的要求，自己還有哪些需要進步的地方，等到學成的時候，會非常有信心去面試的。

（4）不斷學習。現在技術不斷在發展，所以無論什麼時候，都要虛心學習，緊跟科技的發展，不能原地踏步，吃老本，不然總有一天，會被社會無情的拋棄的。

如果你的數理思維比較強的話，可以試試，現在人工智慧，方向很火，而且，後期可以做金融分析行業，結合類的行業都很賺錢