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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。

而微博上關于拖延癥的梗，更是被玩到飛起，比如有網友戲稱“Deadline是第一生產力”。更有網友用“Deadline”衍生出“Emergency line”(急救線)，“ICU line”(重癥監護室線)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年進行了一項調查，他們對比跟蹤了一群大學生在一整個學期內的學習成績、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生內疚、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Python一路高歌猛進成為了全球最火的編程語句，Python被廣泛應用于數據分析領域，而數據分析行業來3-5年內人才的缺口將高達150萬，薪資又高，初入職場零經驗的應屆畢業生拿到10K的薪資幾乎已成常態，而20k-30k的薪資占比已超過50%。

當別的小伙伴已經開始學習的時候，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？

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

作業每周都會逐一批改，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「商業數據分析Python訓練營」來自武漢大學、愛丁堡、悉尼大學、港中文...和君咨詢、網易、安永等高校和公司的小伙伴都已經加入啦！（再不學習就要被小伙伴拉下一大截啦！）

「商業數據分析Python訓練營」, 是一個5周的線上訓練營，主要是“高質量錄播視頻+導師直播答疑+項目作業和助教點評+班級群服務”的形式，學習使用Python進行數據爬取、清洗、數據可視化與數據建模。

我們希望通過這個訓練營，能幫助想要在數據分析上更進一步的小伙伴更清晰的能力提升規劃。

01 學完后你能收獲什么？

• 5大數據工具：Pandas; Seaborn; Matplotib;Sklearn ;Scrapy

• 3大數據模型：線性回歸；邏輯回歸；聚類分析

• 7大課程案例：4個企業數據分析案例+3個爬蟲演練案例

• 5大可以寫進簡歷的實訓項目：

  
  

• 實現數據可視化、建模與爬蟲

• Pandas：數據搜索

• Seaborn&Matplotib：數據可視化

• Sklearn：數據分析建模，線性回歸，邏輯回歸與聚類分析

  
  

二、3大數據模型搭建

• 線性回歸：預測模型，適用于零售行業銷售數據預測，互聯網行業新媒體營銷投放的分析

  
  

• 邏輯回歸：分類模型，適用于金融行業的用戶風險管理；電信行業的用戶召回

  
  

• K-means：聚類分析，適用于各行業客群分析

  
  

三、7大真實業務場景

4個企業數據分析課程案例：

• 蘋果APP Store評分數據分析；

• 寶潔銷售額預測Fenix；

• AT&T客戶流轉預測；

• Airbnb數據環境下的客戶分層。

3個爬蟲案例：

• 爬蟲基礎：運動賽事網站數據爬取與分析；

• 爬蟲演練：books書籍數據爬取與分析；

• 爬蟲進階：美團網團購用戶與銷售數據的爬取。

  
  

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

• 接觸過數據分析，想提升數據分析能力

• 想求職商業分析、數據分析相關崗位

• 想申請統計、商業分析、數據科學、計算機科學等專業

  
  

3年以下職場新人

• 想通過數據分析解決工作問題，提升個人工作技能

• 想轉行去商業分析、數據分析相關崗位，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

• 有統計學基礎

• 使用過至少一個數據分析軟件

七月份名額已滿

數據分析訓練營L2?

8.12班次

名額有限，立即搶位

添加好友時，記得備注【Python】