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(xí)慣?”
點進(jìn)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(dāng)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(hù)室線)和“CPR line”(心肺復(fù)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(dá)州立大學(xué)的研究者Dianne Tice和Roy Baumeister在1997年進(jìn)行了一項調(diào)查,他們對比跟蹤了一群大學(xué)生在一整個學(xué)期內(nèi)的學(xué)習(xí)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(xué)剩得到的分?jǐn)?shù)比其他早早復(fù)習(xí)的同學(xué)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(fù)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(wù)看起來太過龐大,我們下意識地認(rèn)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(fù)面情緒宛如腳鐐枷鎖讓我們前進(jìn)的每一步都無比艱難;
3.回報遙遠(yuǎn)。比如你學(xué)習(xí)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(jìn)成為了全球最火的編程語句,Python被廣泛應(yīng)用于數(shù)據(jù)分析領(lǐng)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(dá)150萬,薪資又高,初入職場零經(jīng)驗的應(yīng)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(dāng)別的小伙伴已經(jīng)開始學(xué)習(xí)的時候,你卻因為找不到正確的學(xué)習(xí)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(dāng)中。那么,怎么才能拒絕拖延癥,開始高效學(xué)習(xí)呢?
美英港新留學(xué)聯(lián)合行內(nèi)專家,將Python學(xué)習(xí)拆解成5周有節(jié)奏的課程和項目,專業(yè)資深導(dǎo)師幫你找到最快最佳的學(xué)習(xí)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(xué)習(xí),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(xué)習(xí)完成后,你就能擁有5個能寫進(jìn)簡歷的實訓(xùn)項目,給你極大的成就感。
因此建議你學(xué)習(xí)大家都在學(xué)的「商業(yè)數(shù)據(jù)分析Python訓(xùn)練營」來自武漢大學(xué)、愛丁堡、悉尼大學(xué)、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(xué)習(xí)就要被小伙伴拉下一大截啦!)
「商業(yè)數(shù)據(jù)分析Python訓(xùn)練營」, 是一個5周的線上訓(xùn)練營,主要是“高質(zhì)量錄播視頻+導(dǎo)師直播答疑+項目作業(yè)和助教點評+班級群服務(wù)”的形式,學(xué)習(xí)使用Python進(jìn)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(xùn)練營,能幫助想要在數(shù)據(jù)分析上更進(jìn)一步的小伙伴更清晰的能力提升規(guī)劃。
01 學(xué)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(jìn)簡歷的實訓(xùn)項目:
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(yù)測模型,適用于零售行業(yè)銷售數(shù)據(jù)預(yù)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(fēng)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(wù)場景
4個企業(yè)數(shù)據(jù)分析課程案例:
蘋果APP Store評分?jǐn)?shù)據(jù)分析;
寶潔銷售額預(yù)測Fenix;
AT&T客戶流轉(zhuǎn)預(yù)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(chǔ):運動賽事網(wǎng)站數(shù)據(jù)爬取與分析;
爬蟲演練:books書籍?dāng)?shù)據(jù)爬取與分析;
爬蟲進(jìn)階:美團(tuán)網(wǎng)團(tuán)購用戶與銷售數(shù)據(jù)的爬取。
02?課程和實訓(xùn)項目具體安排
03?導(dǎo)師和服務(wù)團(tuán)隊
04?適合人群
在校大學(xué)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(xué)、計算機科學(xué)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(xí)更多實例
滿足以下條件之一可直接進(jìn)入Lv.2學(xué)習(xí)
有統(tǒng)計學(xué)基礎(chǔ)
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(xùn)練營L2?
8.12班次
名額有限,立即搶位
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