知識星球1
【早9:00】
你開啟電腦，雙擊各部門交上來的周報，輕車熟路地開始了crtlC,ctrlV工作，把表格統計在一起。
【下午3:00】
你發現投資部的表格裡多了一個欄位，導致你表格結構全錯了，你很惱火
【下午4:30】
重新整理好後，你舒了一口氣，和往常一樣你點開了資料透視表……然後螢幕灰了……
【下午4:34】
螢幕仍然灰著，你的心也灰了一些，意識開始發獃：每次資料都重覆洗一遍，還這麼慢，要是有一勞永逸的方法就好了。
當然有——Python資料分析
為什麼學習Python做資料分析？
廣 ：各行各業都有自己的商業場景，每一個行業都需要使用資料來輔助決策。面對現在人人談大資料的情境，資料分析是一個你不得不學（卻不知上哪學的）的技能。
精 ：Python是一門程式語言。也許從前的你完全依靠excel的預設設定生成圖表，從不思考為什麼做一張資料圖，而使用程式設計工具的你必須從圖表長寬開始思考每一步成形的理由，從而更精地理解資料。
懶 ：傳統的資料工作涵蓋大量的重覆不動腦操作，比如把日表合成周表，比如批次刪除某個欄位，比如批次刪除空值。這些工作透過滑鼠點選軟體沒有辦法編成工作流，但卻可以透過python程式編寫自動化，省去大量時間。
2
於是你不甘落後…
決定加入學習python的浪潮中，和“別人”一爭高下。
一個月後……
Python入門並不困難，那麼“你”和“別人”的區別在哪？
——學習方法。
如果你向各種前輩請教學習python的方法，那麼聽到的一定是這三種回答：
1、學習是反人類的，自己不動手永遠學不會
買了一本python入門書，翻看了20頁；收集了20G python練習資料，儲存在硬碟裡；看了一些影片跟著寫了會，突然就開始看劇了，導致放棄。這些情況是初學者很容易碰到的，學習是反人類的，python學習更是一項前期很枯燥的行為。
學python的第一道坎：一旦決定學習，耐得住寂寞，堅持動手，才可能學會！
2、學不進去的時候，找到一個小標的才能獲得學習成就感
python語言基礎很枯燥，所以需要一些標的刺激。這些標的不能像“我要學會python去做資料挖掘工作”一樣抽象，而得像“我想試試能否自動開啟檔案夾裡所有的表格，並整理成結構化的資料”一樣具體，像是做數學應用題一樣，只有實戰專案能讓學習者快速記住python的用法和各種坑，比如一個簡單的分析案例（來自資料分析師體驗課）：
學python的第二道坎：不能為學習而學習，要隨時找理由去使用它！
3、找到老師幫你答疑解惑，更會事半功倍
對於成年學習者來說，程式設計領域的知識可能是完全零散的，但面臨的情況卻可能是就業、是學業或者工作急需。那麼像學拼音那樣從基礎學習python並不適合。老師的作用就是免去小夥伴們大量沒頭沒腦的搜尋時間、快速瞭解建立必須知識體系，有階段的完成實戰專案，而降低入門到放棄的機率。
學python的第三道坎：你需要遇見能教書能答疑的“好老師”。
那麼，這樣的老師那裡找？來參加一場酣暢淋漓全免費的學習吧！
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