想學Python，卻總是陷入拖延癥，怎么辦？

最近在刷微博的時候看到了一個靈魂問題“你有什么一直想改掉的習慣？”


點進評論區(qū)一看，果然不出所料，拖延癥以4761個贊超第二名“咬手指甲”2374票當之無愧地成為熱評第一條，看來大家都有著拖延癥的苦惱啊。



而微博上關(guān)于拖延癥的梗，更是被玩到飛起，比如有網(wǎng)友戲稱“Deadline是第一生產(chǎn)力”。更有網(wǎng)友用“Deadline”衍生出“Emergency line”(急救線)，“ICU line”(重癥監(jiān)護室線)和“CPR line”（心肺復蘇線），真是讓人啼笑皆非。


“ICU line”的諧音就是“ I see u 懶”


可是，拖延癥真的只是一個“懶”字就能簡單粗暴地概括的嗎？


恐怕不是。

拖延癥：指的是非必要、后果有害的推遲行為。


美國佛羅里達州立大學的研究者Dianne Tice和Roy Baumeister在1997年進行了一項調(diào)查，他們對比跟蹤了一群大學生在一整個學期內(nèi)的學習成績、壓力水平以及健康狀況。


在deadline來臨的時候，臨時抱佛腳的學剩得到的分數(shù)比其他早早復習的同學更差，且在這過程中他們也承受著更高的精神壓力，情緒更焦慮，身體也更糟糕。


長久的拖延行為會讓人產(chǎn)生內(nèi)疚、焦慮的情緒，而這些負面的情緒又會讓我們更加難以開始做事情。停止這個可怕的惡性循環(huán)最好的方式就是對拖延癥說不。


拖延的原因無非有三：


1.缺乏信心。任務看起來太過龐大，我們下意識地認為自己沒有能力完成；

2.不接納自己。之前的拖延留下來的種種影響，這些負面情緒宛如腳鐐枷鎖讓我們前進的每一步都無比艱難；

3.回報遙遠。比如你學習了一項技能，而這個技能并不能立刻給你帶來巨大收益，所以沒有動力開始或者堅持下去。


這兩年P(guān)ython一路高歌猛進成為了全球最火的編程語句，Python被廣泛應用于數(shù)據(jù)分析領域，而數(shù)據(jù)分析行業(yè)來3-5年內(nèi)人才的缺口將高達150萬，薪資又高，初入職場零經(jīng)驗的應屆畢業(yè)生拿到10K的薪資幾乎已成常態(tài)，而20k-30k的薪資占比已超過50%。


當別的小伙伴已經(jīng)開始學習的時候，你卻因為找不到正確的學習方向，或是沒有足夠的自驅(qū)力，從而深陷于一拖再拖的泥淖當中。那么，怎么才能拒絕拖延癥，開始高效學習呢？


美英港新留學聯(lián)合行內(nèi)專家，將Python學習拆解成5周有節(jié)奏的課程和項目，專業(yè)資深導師幫你找到最快最佳的學習方式。


作業(yè)每周都會逐一批改，給你最即時的反饋和滿足感。還有班主任的陪伴式學習，還有社群里志同道合的小伙伴們的互相監(jiān)督和鼓勵，幫你擺脫拖延癥的困擾。學習完成后，你就能擁有5個能寫進簡歷的實訓項目，給你極大的成就感。


因此建議你學習大家都在學的「商業(yè)數(shù)據(jù)分析Python訓練營」來自武漢大學、愛丁堡、悉尼大學、港中文...和君咨詢、網(wǎng)易、安永等高校和公司的小伙伴都已經(jīng)加入啦！（再不學習就要被小伙伴拉下一大截啦?。?/strong>


「商業(yè)數(shù)據(jù)分析Python訓練營」, 是一個5周的線上訓練營，主要是“高質(zhì)量錄播視頻+導師直播答疑+項目作業(yè)和助教點評+班級群服務”的形式，學習使用Python進行數(shù)據(jù)爬取、清洗、數(shù)據(jù)可視化與數(shù)據(jù)建模。


我們希望通過這個訓練營，能幫助想要在數(shù)據(jù)分析上更進一步的小伙伴更清晰的能力提升規(guī)劃。


01 學完后你能收獲什么？


  • 5大數(shù)據(jù)工具：Pandas; Seaborn; Matplotib;Sklearn ;Scrapy

  • 3大數(shù)據(jù)模型：線性回歸；邏輯回歸；聚類分析

  • 7大課程案例：4個企業(yè)數(shù)據(jù)分析案例+3個爬蟲演練案例

  • 5大可以寫進簡歷的實訓項目：



一、5大數(shù)據(jù)工具運用


  • 實現(xiàn)數(shù)據(jù)可視化、建模與爬蟲

  • Pandas：數(shù)據(jù)搜索

  • Seaborn&Matplotib：數(shù)據(jù)可視化

  • Sklearn：數(shù)據(jù)分析建模，線性回歸，邏輯回歸與聚類分析


二、3大數(shù)據(jù)模型搭建


  • 線性回歸：預測模型，適用于零售行業(yè)銷售數(shù)據(jù)預測，互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)新媒體營銷投放的分析



  • 邏輯回歸：分類模型，適用于金融行業(yè)的用戶風險管理；電信行業(yè)的用戶召回




  • K-means：聚類分析，適用于各行業(yè)客群分析



三、7大真實業(yè)務場景


4個企業(yè)數(shù)據(jù)分析課程案例：


  • 蘋果APP Store評分數(shù)據(jù)分析；

  • 寶潔銷售額預測Fenix；

  • AT&T客戶流轉(zhuǎn)預測；

  • Airbnb數(shù)據(jù)環(huán)境下的客戶分層。


3個爬蟲案例：


  • 爬蟲基礎：運動賽事網(wǎng)站數(shù)據(jù)爬取與分析；

  • 爬蟲演練：books書籍數(shù)據(jù)爬取與分析；

  • 爬蟲進階：美團網(wǎng)團購用戶與銷售數(shù)據(jù)的爬取。


02?課程和實訓項目具體安排





03?導師和服務團隊



04?適合人群


在校大學生


  • 接觸過數(shù)據(jù)分析，想提升數(shù)據(jù)分析能力

  • 想求職商業(yè)分析、數(shù)據(jù)分析相關(guān)崗位

  • 想申請統(tǒng)計、商業(yè)分析、數(shù)據(jù)科學、計算機科學等專業(yè)


3年以下職場新人


  • 想通過數(shù)據(jù)分析解決工作問題，提升個人工作技能

  • 想轉(zhuǎn)行去商業(yè)分析、數(shù)據(jù)分析相關(guān)崗位，提前練習更多實例


滿足以下條件之一可直接進入Lv.2學習


  • 有統(tǒng)計學基礎

  • 使用過至少一個數(shù)據(jù)分析軟件



七月份名額已滿

數(shù)據(jù)分析訓練營L2?

8.12班次

名額有限，立即搶位

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