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介绍:关注Python编程技术和运用

别人Python都玩腻了,而你却连安装工具库都搞不清楚!

2018-03-14 09:30 Python编程

9:00

你打开电脑,双击各部门交上来的周报,轻车熟路地开始了crtlC,ctrlV工作,把表格统计在一起。


15:00

你发现投资部的表格里多了一个字段,导致你表格结构全错了,你很恼火……


16:30

重新整理好后,你舒了一口气,和往常一样你点开了数据透视表……然后屏幕灰了……


16:34

屏幕仍然灰着,你的心也灰了一些,意识开始发呆:每次数据都重复洗一遍,还这么慢,要是有一劳永逸的方法就好了。


一劳永逸的方法当然有。

这里祭出必杀技:Python数据分析



为什么要学习Python做数据分析?在我看来,大概有3大理由。


广度:各行各业都有自己的商业场景,每一个行业都需要使用数据来辅助决策。面对现在人人谈大数据的情境,数据分析是一个你不得不学(却不知上哪学的)的技能。


精度 :Python是一门编程语言。也许从前的你完全依靠excel的默认设置生成图表,从不思考为什么做一张数据图,而使用编程工具的你必须从图表长宽开始思考每一步成形的理由,从而更精地理解数据。


高效 :传统的数据工作涵盖大量的重复不动脑操作,比如把日表合成周表,比如批量删除某个字段,比如批量删除空值。这些工作通过鼠标点击软件没有办法编成工作流,但却可以通过python程序编写自动化,省去大量时间。


于是你不甘落后...决定加入学习python的浪潮中,和“别人”一争高下。


一个月后……


Python入门并不困难,那么“你”和“别人”的区别在哪?就四个字:学习方法


如果你向各种前辈请教学习python的方法,那么听到的一定是这三种回答:


【1】

学习是反人类的,自己不动手永远学不会


买了一本Python入门书,翻看了20页;收集了20G Python练习资料,保存在硬盘里;看了一些视频跟着写了会,突然就开始看剧了,导致放弃。这些情况是初学者很容易碰到的,学习是反人类的,Python学习更是一项前期很枯燥的行为。

学Python的第一道坎:一旦决定学习,耐得住寂寞,坚持动手,才可能学会!


【2】

学不进去的时候

找到一个小目标才能获得学习成就感


Python语言基础很枯燥,所以需要一些目标刺激。这些目标不能像“我要学会Python去做数据挖掘工作”一样抽象,而得像“我想试试能否自动打开文件夹里所有的表格,并整理成结构化的数据”一样具体,像是做数学应用题一样,只有实战项目能让学习者快速记住python的用法和各种坑,比如一个简单的分析案例(来自数据分析师体验课):


学Python的第二道坎:不能为学习而学习,要随时找理由去使用它!


【3】

能坚持自学是好事,

找到老师帮你答疑解惑,更会事半功倍 


对于成年学习者来说,编程领域的知识可能是完全零散的,但面临的情况却可能是就业、是学业或者工作急需。那么像学拼音那样从基础学习Python并不适合。老师的作用就是免去小伙伴们大量没头没脑的搜寻时间、快速了解建立必须知识体系,有阶段的完成实战项目,启发初学者对应用场景的理解,从而降低入门到放弃的几率。


学Python的第三道坎:你需要一个愿意答疑的“好老师”。


所以,如果你想学Python数据编程,我强烈建议你从一次“要动手、有目标、有答疑”的7天《Python数据分析师训练营》开始学习。


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