掌握Python在金融领域的深度应用需要系统化的知识架构。本课程采用模块化教学方式，将复杂的技术体系分解为可逐步掌握的技能单元。
| 教学阶段 | 核心技术点 | 实战产出 |
|---|---|---|
| 基础搭建 | Anaconda环境配置/Jupyter应用 | 独立完成开发环境部署 |
| 数据处理 | Pandas数据清洗/NumPy矩阵运算 | 金融数据清洗报告 |
课程设置采用阶梯式难度设计，初期重点突破编程基础障碍，中后期侧重真实业务场景的解决方案实现。
详细演示Python解释器与常用IDE的安装流程，针对Windows/Mac双平台进行差异化解说，确保学员顺利搭建本地开发环境。
通过Matplotlib实现动态K线图绘制，结合Seaborn库完成多维数据关系展示，重点讲解金融图表的美学规范与交互设计。
以股票数据回测为例，演示如何通过Python脚本实现以下功能：
