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金融行业跟计算机的结合非常紧密，所以很多金融领域的同学对学习计算机都比较感兴趣，我就带过多名来自金融领域的学生，基于这些学生的学习和发展路径我来说说个人建议。

首先，金融领域的同学通常都具有一定的数据分析基础，可以从数据分析作为切入点来制定自己的学习路径规划。

数据分析通常有两种主要方式，一种是统计学方式，另一种是机器学习方式，如果未来的发展方向是人工智能，那么就需要先奠定机器学习基础，可以从经典机器学习开始入手。

机器学习涉及到多个步骤，包括数据采集、数据处理、算法设计、算法实现、算法训练、算法验证和算法应用，其中数据是基础，算法是核心，程序设计则是贯穿整个过程的重要工具。

初学者可以一边学习经典机器学习算法，一边学习编程语言，由于很多人工智能相关的案例都是采用Python编写的，所以学习Python会更方便一些，同时由于Python属于全场景编程语言，未来复现各种不同场景的案例时也会更方便。

经典机器学习的案例非常多，而且很多案例对于数据和算力的要求也并不高，所以这个阶段可以自学完成。经典机器学习在金融领域有很多应用，所以在案例选择上可以重点关注一下金融相关的案例。

在具备了一定的机器学习基础之后，接下来要学习深度学习相关知识，初期需要学习一下深度学习框架，以便于开展深度学习的相关实验。目前很多大厂都推出了自己的深度学习平台，这些平台上有大量的案例可以复现。

近两年国内的平台也越来越完善了，也有不错的使用体验，完全能够满足初学者的要求。

与在科研领域的同学不同，产业领域的同学更注重人工智能技术的落地应用，所以在学习路径的规划上也要有相应的侧重点，可以直接通过复现产业应用案例来学习。

为了让更多同学有高质量的交流和实践场景，我联合多所大学的导师和互联网大厂的企业导师，共同搭建了一个技术论坛，主要围绕人工智能、大数据、物联网相关方向开展学习和交流活动，感兴趣的同学可以联系我申请参与，相信一定会有所收获。

最后，如果有学习人工智能相关的问题，或者需要我的帮助，都可以与我交流。