说下自己预备的学习计划：
python基础编程，必须掌握，不仅仅是会语法，还有各种语言细节的坑（当然比C++少很多）。对于常年使用R MATLAB SAS的研究人员来讲，python有很多更偏向程序员的表达方式，需要转换下思维适应。然后就是各种库pandas：原AQR资本的员工写的一个库，专门用来处理panel data这种数据结构的，几乎是处理金融时间序列的标配了。scipy， numpy：科学计算的库，类似于一个小型matlab或者octavestatsmodels : 看名字就知道，统计分析的包。scikit-learn: 这个包是做python做机器学习的库，地位很高。matplotlib : python的作图库。如果你喜欢R的ggplot， 现在也有python的版本，貌似还不成熟。
此外ipython的notebook是一个做研究的利器，类似于mathematica的notebook，可以记录自己trail and error的过程。
对于国内来讲，有两个项目比较火一个是获取金融数据的TuShare -财经数据接口包 还有一个就是开源交易平台vn.py ，
如果要做衍生品定价， 学学swig直接在python里调用quantlib，
