知識星球相信許多做資料的都有這樣的經歷：
你花了大半天整合了一張資料表，卻因為其他部門的錯誤，導致表格結構全錯了！於是你又要吭哧吭哧重新來過……
每次資料都重覆洗一遍，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，這裡就不得不說出資料大神們的必殺技：Python資料分析了。
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：
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，翻了20頁；收集了20G Python練習資料，儲存在硬碟裡；影片教程看了10分鐘，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！
學習，需要為自己制定一個小標的！
Python語言基礎很枯燥，所以需要一些標的刺激。這些標的不能像“我要學會Python去做資料挖掘工作”一樣抽象，而得像“我想試試能否自動開啟檔案夾裡所有的表格，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！
堅持自學是好事，
找到老師答疑解惑，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、有標的、有答疑”的《Python資料分析》開始學習。
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2-Python圖表初探：運動員身高與性別的關係
3-Python製作小提琴圖：運動員BMI指數與專案的關係
4-Python製作回歸曲線擬合：運動員手腳長度關係
5-Python初步建立評分模型：誰是有最完美身材的運動員
6-Gephi關係圖視覺化：運動員之間的CP關係
7-inforgram自動生成分享報告：把你的視覺化分享給大家
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2018年6月12日 20:00-21:00
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