证券从业证难吗（大振涨停）

爬虫不必沟通，都是最根底的东西，我教了我上小学的女儿不到一个星期，加上她自己查资料，现在都会爬股票数据，写基金买卖系统之类的了。
现在小孩子会的技能可多了，钢琴、外语、美术、科学实验、机器人编程。数不清的课外训练，优异的小朋友特别多。
我那个年岁就知道打鸟抓鱼，捏泥人。想想过几年和这他们职场竞赛，压力好大。终究人家进社会就自带三五个技能。
一：使用爬虫软件剖析数据用于反映数据的会聚形式或依据目标的特点区别其所属类别
二：使用爬虫量化出资剖析这两个概念彻底不同啊。量化买卖是详细的作业内容，数据发掘是一种作业办法。

——量化买卖不是只会数据发掘就能够的，至少你还要懂根本的出资常识和买卖规则。

——数据发掘作为一种作业办法，不只能够用于量化买卖，比方制造业能够用来做自动控制，金融业能够用来做反洗钱或危险评测，市场营销人员能够用来做出售猜想，运营人员能够用来做客户精准剖析等等。

大数据嚒，我觉得是一个被乱用的概念，我作为数据作业人员，我都不知道大数据的精确界说是啥。事实上我也不关心，终究多少维度多少容量的数据才是大数据，这个问题没有意义。只是在数据量和数据类型不同的情况下，你需求不同的技能办法和数据架构去完成。

举个比如，假如你想用客户的买卖数据来做CRM（客户关系办理），你的数据量或许只要几万行，也都是结构化数据，那么excel足够了；假如数据量到百万行，开源的mysql简略用用也能够；假如到千万级，mysql需求优化了，或许直接用sql server及oracle；假如数据量再大，主张上所谓大数据渠道，如hadoop等计划；假如你的数据还包含音频、视频、图片等，那么你需求更丰厚的non sql 计划。

做量化的话，以A股为例，算2000家好了，每年250买卖日，每天4*60=240分钟。假如你要做分钟级的剖析，数据总量1.2亿条，再加上你或许还

我猜想题主是不是想做量化出资，在评价各方面的资源和条件。

量化出资必定需求数据发掘技能，但未必需求“大数据”技能（我默许数据发掘人员具有处理大数据的才能），买卖规则和出资常识必定是需求的。我大约列一下吧：

1、买卖员（提出买卖规则）

2、数据建模人员（完成并剖析买卖规则）

3、机房、硬件等办理人员（根底设施）

4、数据架构师（底层数据存储、核算结构的建立）

5、开发人员（数据渠道的开发、与证券、银行接口对接等）

假如是个人兴趣，我觉得会爬虫和数据剖析就能够入门了。

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