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
