別人Python都玩膩了，而你卻連安裝工具庫都搞不清楚？

9:00

你開啟電腦，雙擊各部門交上來的週報，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……然後螢幕灰了……

16:34

螢幕仍然灰著，你的心也灰了一些，意識開始發呆：每次資料都重複洗一遍，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。

高效 ：傳統的資料工作涵蓋大量的重複不動腦操作，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選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，儲存在硬碟裡；看了一些視訊跟著寫了會，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

找到一個小目標才能獲得學習成就感

Python語言基礎很枯燥，所以需要一些目標刺激。這些目標不能像“我要學會Python去做資料探勘工作”一樣抽象，而得像“我想試試能否自動開啟資料夾裡所有的表格，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：

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，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，啟發初學者對應用場景的理解，從而降低入門到放棄的機率。

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資料程式設計，我強烈建議你從一次“要動手、有目標、有答疑”的7天《Python資料分析師訓練營》開始學習。

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