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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