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

添加好友时，记得备注【Python】