要学习有助于工作的软件，如VBA和Python，财务人员可以采取以下步骤：
学习基础知识：在开始学习任何软件之前，了解基本编程概念和术语是必要的。可以通过在线课程、书籍和视频教程等途径学习基础知识。
学习软件功能：学习软件的功能和用途是非常重要的。可以通过在线课程、文档和用户手册等途径学习软件的功能和用途。
练习编程：编程需要实践，可以通过编写简单的代码和练习实际案例来提高编程技能。
参加培训：参加培训课程可以加速学习过程，提高效率和学习质量。可以选择线上或线下的培训课程。
以下是一些推荐的电子书籍：
《Excel VBA程序设计从入门到精通》
《Python编程从入门到实践》
《Python数据分析实战》
《Python Cookbook》
《Automate the Boring Stuff with Python》
0基础学习python怎么入门呢？
流动比率是财务分析中的一个指标，表示企业流动资产相对于流动负债的能力。可以使用Python来计算流动比率。以下是一个简单的Python程序，可以计算并输出流动比率：
# 定义变量
current_assets = 1000000# 流动资产
current_liabilities = 500000# 流动负债
# 计算流动比率
current_ratio = current_assets / current_liabilities
# 输出结果
print("当前流动比率为：", current_ratio)
在上述程序中，我们先定义了流动资产和流动负债的数值，然后通过除法计算得到流动比率，最后使用print函数输出结果。请注意，上述代码中的数字是示例数据，实际应用中应当根据具体情况进行修改。
如何自学编程python
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零基础学python课程。Python是目前最流行的动态脚本语言之一。本课程由浅入深，全面、系统地介绍了使用Python进行开发的各种知识和技巧。 包括Python环境的安装和配置、Python的基本语法、模块和函数、内置数据结构、字符串和文件的处理、正则表达式的使用、异常的捕获和处理、面向对象的语言特性和设计、Python的数据库编程、Tkinter GUI库的使用、HTML应用、XML应用、Django网页开发框架的使用、测试驱动开发模式应用、Python中的进程和线程、Python系统管理、网络编程、Python图像处理、Python语言的扩展和嵌入以及Windows下Python开发等。
课程目录：
python语言的特点
python的发展历史与版本
python的安装
python程序的书写规则
基础数据类型
变量的定义和常用操作
序列的概念
字符串的定义和使用
第1章 为什么将Python用于金融
首先先了解Python语言的四大发展方向。目前Python的主要方向有web后端开发、大数据分析网络爬虫和人工智能，当然如果再细分的话还有自动化测试、运维等方向。
在学习Python的基础语法时，并不需要太多的基础，基本只要熟练使用电脑日常功能并对Python感兴趣就可以了，但如果想要在人工智能领域方向发展的话，线性代数、概率、统计等高等数学知识基本是必需的，原因在于这些知识能够让你的逻辑更加清晰，在编程过程中有更强的思路。
分享一个千锋Python的学习大纲给你
第一阶段 - Python 数据科学
Python 基础语法
入门及环境安装 、基本语法与数据类型、控制语句、错误及异常、错误处理方法、异常处理方法 、常用内置函数 、函数创建与使用、Python 高级特性、高级函数、Python 模块、PythonIO 操作 、日期与时间 、类与面向对象 、Python 连接数据库
Python 数据清洗
数字化 Python 模块Numpy、数据分析利器Pandas、Pandas 基本操作、Pandas 高级操作
Python 数据可视化
数据可视化基础、MLlib（RDD-Base API）机器学习、MatPlotlib 绘图进阶、高级绘图工具
第二阶段 - 商业数据可视化
Excel 业务分析
Excel 基础技能、Excel 公式函数、图表可视化、人力 & 财务分析案例、商业数据分析方法、商业数据分析报告
Mysql 数据库
Mysql 基础操作（一）、Mysql 基础操作（二）、Mysql 中级操作、Mysql 高级操作、电商数据处理案例
PowerBI
初级商业智能应用 （PowerQuery）、初级商业智能应用 （PowerPivot）、初级商业智能应用案例、存储过程、PowerBI Desktop 案例、PowerBI Query 案例
统计学基础
微积分、线性代数基础、统计基础
Tableau
Tableau 基本操作、Tableau 绘图、Tableau 数据分析、Tableau 流量分析
SPSS
客户画像、客户价值模型、神经网络、决策树、时间序列
第三阶段 - Python 机器学习
Python 统计分析
数据准备、一元线性回归、多元线性回归、一般 logistic 回归、ogistic 回归与修正
Python 机器学习基础
机器学习入门、KNN 讲义、模型评估方法、模型优化方法、Kmeans、DBSCAN、决策树算法实战
Python 机器学习中级
线性回归、模型优化方法、逻辑回归、朴素贝叶斯、关联规则、协同过滤、推荐系统案例
Python 机器学习高级
集成算法 - 随机森林、集成算法 -AdaBoost、数据处理和特征工程、SVM、神经网络、XGBoost
第四阶段 - 项目实战
电商市场数据挖掘项目实战
项目背景 & 业务逻辑 、指定分析策略 、方法实现与结果 、营销活动设计及结果评价 、撰写数据分析报告
金融风险信用评估项目实战
项目背景 & 业务逻辑 、建模准备 、数据清洗 、模型训练 、模型评估 、模型部署与更新
第五阶段 - 数据采集
爬虫类库解析 、数据解析 、动态网页提取 、验证码、IP 池 、多线程爬虫 、反爬应对措施 、scrapy 框架
第六阶段 - 企业课
团队户外拓展训练 、企业合作项目课程 、管理课程 、沟通表达训练 、职业素养课程
以上就是零基础Python学习路线的所有内容，希望对大家的学习有所帮助。
财务大数据python基础平台实验内容有什么
python是一门高级的编程语言，广泛应用在各种领域之中，同时也是人工智能领域首选的语言。
为什么将python用于金融？因为Python的语法很容易实现金融算法和数学计算，可以将数学语句转化成python代码，没有任何语言能像Python这样适用于数学。
数据分析。财务大数据python基础平台实验内容有数据分析，数据分析都是python必学的内容。python由荷兰数学和计算机科学研究学会的吉多·范罗苏姆于1990年代初设计，作为一门叫做ABC语言的替代品。