最近在刷微博的时候看到了一个灵魂问题“你有什么一直想改掉的习惯?”
点进评论区一看,果然不出所料,拖延症以4761个赞超第二名“咬手指甲”2374票当之无愧地成为热评第一条,看来大家都有着拖延症的苦恼啊。
而微博上关于拖延症的梗,更是被玩到飞起,比如有网友戏称“Deadline是第一生产力”。更有网友用“Deadline”衍生出“Emergency line”(急救线),“ICU line”(重症监护室线)和“CPR line”(心肺复苏线),真是让人啼笑皆非。
“ICU line”的谐音就是“ I see u 懒”
可是,拖延症真的只是一个“懒”字就能简单粗暴地概括的吗?
恐怕不是。
拖延症:指的是非必要、后果有害的推迟行为。
美国佛罗里达州立大学的研究者Dianne Tice和Roy Baumeister在1997年进行了一项调查,他们对比跟踪了一群大学生在一整个学期内的学习成绩、压力水平以及健康状况。
在deadline来临的时候,临时抱佛脚的学剩得到的分数比其他早早复习的同学更差,且在这过程中他们也承受着更高的精神压力,情绪更焦虑,身体也更糟糕。
长久的拖延行为会让人产生内疚、焦虑的情绪,而这些负面的情绪又会让我们更加难以开始做事情。停止这个可怕的恶性循环最好的方式就是对拖延症说不。
拖延的原因无非有三:
1.缺乏信心。任务看起来太过庞大,我们下意识地认为自己没有能力完成;
2.不接纳自己。之前的拖延留下来的种种影响,这些负面情绪宛如脚镣枷锁让我们前进的每一步都无比艰难;
3.回报遥远。比如你学习了一项技能,而这个技能并不能立刻给你带来巨大收益,所以没有动力开始或者坚持下去。
这两年Python一路高歌猛进成为了全球最火的编程语句,Python被广泛应用于数据分析领域,而数据分析行业来3-5年内人才的缺口将高达150万,薪资又高,初入职场零经验的应届毕业生拿到10K的薪资几乎已成常态,而20k-30k的薪资占比已超过50%。
当别的小伙伴已经开始学习的时候,你却因为找不到正确的学习方向,或是没有足够的自驱力,从而深陷于一拖再拖的泥淖当中。那么,怎么才能拒绝拖延症,开始高效学习呢?
美英港新留学联合行内专家,将Python学习拆解成5周有节奏的课程和项目,专业资深导师帮你找到最快最佳的学习方式。
作业每周都会逐一批改,给你最即时的反馈和满足感。还有班主任的陪伴式学习,还有社群里志同道合的小伙伴们的互相监督和鼓励,帮你摆脱拖延症的困扰。学习完成后,你就能拥有5个能写进简历的实训项目,给你极大的成就感。
因此建议你学习大家都在学的「商业数据分析Python训练营」来自武汉大学、爱丁堡、悉尼大学、港中文...和君咨询、网易、安永等高校和公司的小伙伴都已经加入啦!(再不学习就要被小伙伴拉下一大截啦!)
「商业数据分析Python训练营」, 是一个5周的线上训练营,主要是“高质量录播视频+导师直播答疑+项目作业和助教点评+班级群服务”的形式,学习使用Python进行数据爬取、清洗、数据可视化与数据建模。
我们希望通过这个训练营,能帮助想要在数据分析上更进一步的小伙伴更清晰的能力提升规划。
01 学完后你能收获什么?
5大数据工具:Pandas; Seaborn; Matplotib;Sklearn ;Scrapy
3大数据模型:线性回归;逻辑回归;聚类分析
7大课程案例:4个企业数据分析案例+3个爬虫演练案例
5大可以写进简历的实训项目:
实现数据可视化、建模与爬虫
Pandas:数据搜索
Seaborn&Matplotib:数据可视化
Sklearn:数据分析建模,线性回归,逻辑回归与聚类分析
二、3大数据模型搭建
线性回归:预测模型,适用于零售行业销售数据预测,互联网行业新媒体营销投放的分析
逻辑回归:分类模型,适用于金融行业的用户风险管理;电信行业的用户召回
K-means:聚类分析,适用于各行业客群分析
三、7大真实业务场景
4个企业数据分析课程案例:
苹果APP Store评分数据分析;
宝洁销售额预测Fenix;
AT&T客户流转预测;
Airbnb数据环境下的客户分层。
3个爬虫案例:
爬虫基础:运动赛事网站数据爬取与分析;
爬虫演练:books书籍数据爬取与分析;
爬虫进阶:美团网团购用户与销售数据的爬取。
02 课程和实训项目具体安排
03 导师和服务团队
04 适合人群
在校大学生
接触过数据分析,想提升数据分析能力
想求职商业分析、数据分析相关岗位
想申请统计、商业分析、数据科学、计算机科学等专业
3年以下职场新人
想通过数据分析解决工作问题,提升个人工作技能
想转行去商业分析、数据分析相关岗位,提前练习更多实例
满足以下条件之一可直接进入Lv.2学习
有统计学基础
使用过至少一个数据分析软件
七月份名额已满
数据分析训练营L2
8.12班次
名额有限,立即抢位
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