用一周時間體驗python數據分析
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早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。
下午3:00……
你發現投資部的表格里多了一個欄位，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數據透視表……然後屏幕灰了……
下午4:34……
屏幕仍然灰著，你的心也灰了一些，意識開始發獃：每次數據都重複洗一遍，還這麼慢，要是有一勞永逸的方法就好了。
當然有——Python數據分析
為什麼學習Python做數據分析？
廣：各行各業都有自己的商業場景，每一個行業都需要使用數據來輔助決策。面對現在人人談大數據的情境，數據分析是一個你不得不學（卻不知上哪學的）的技能。
精：Python是一門編程語言。也許從前的你完全依靠excel的默認設置生成圖表，從不思考為什麼做一張數據圖，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，從而更精地理解數據。
懶：傳統的數據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擊軟體沒有辦法編成工作流，但卻可以通過python程序編寫自動化，省去大量時間。
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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，保存在硬碟里；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去做數據挖掘工作」一樣抽象，而得像「我想試試能否自動打開文件夾里所有的表格，並整理成結構化的數據」一樣具體，像是做數學應用題一樣，只有實戰項目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（來自數據分析師體驗課）：
—— 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、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夥伴們大量沒頭沒腦的搜尋時間、快速了解建立必須知識體系，有階段的完成實戰項目，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」，比如說我們！
從一次「要動手、有目標、有答疑」的7天體驗課開始學習，參加《python數據分析師微專業 體驗課》：
Python數據分析師如何報名，如何學習？
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