相信许多做数据的都有这样的经历:
你花了大半天整合了一张数据表,却因为其他部门的错误,导致表格结构全错了!于是你又要吭哧吭哧重新来过...
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,这里就不得不说出数据大神们的必杀技:Python数据分析了。
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:
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,翻了20页;收集了20G Python练习资料,保存在硬盘里;视频教程看了10分钟,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!
学习,需要为自己制定一个小目标!
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:
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!
坚持自学是好事,
找到老师答疑解惑,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《Python数据分析》开始学习。
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