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別人Python都玩膩了,而你卻連安裝工具庫都搞不清楚?

9:00

你打開電腦,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。


15:00

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……


16:30

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……然後屏幕灰了……


16:34

屏幕仍然灰著,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。


一勞永逸的方法當然有。

這裡祭出必殺技:Python資料分析



為什麼要學習Python做資料分析?在我看來,大概有3大理由。


廣度: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。


精度 :Python是一門編程語言。也許從前的你完全依靠excel的預設設置生成圖表,從不思考為什麼做一張資料圖,而使用編程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。


高效 :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,比如批量刪除某個欄位,比如批量刪除空值。這些工作通過滑鼠點擊軟體沒有辦法編成工作流,但卻可以通過python程式編寫自動化,省去大量時間。


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?就四個字: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,儲存在硬碟里;看了一些視頻跟著寫了會,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“我想試試能否自動打開檔案夾里所有的表格,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:


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】

能堅持自學是好事,

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,編程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伙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,啟發初學者對應用場景的理解,從而降低入門到放棄的幾率。


學Python的第三道坎:你需要一個願意答疑的“好老師”。


所以,如果你想學Python資料編程,我強烈建議你從一次“要動手、有標的、有答疑”的7天《Python資料分析師訓練營》開始學習。



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