相信连很多还没入行的小白都知道，对于毫无编程经验的人来说，通过学习Python跨入数据分析的大门，是一条相对高效的路径。

为啥？原因有很多，比如：

相比于其他语言，Python具有很高的可读性，语法简单易懂，对新手友好到炸裂；丰富的第三方模块，再也不用自己从头开始造轮子；开发环境也是简单到哭泣......

但是，真正开始上手学习的同学，会发现即便是这门极易Pick的编程语言，也是一坑接一坑。

我们之前也收到过不少大家学习时的吐槽：

“以 “Python数据分析” 为关键字搜索出的结果成千上万，满屏的教程看完，东一榔头西一棒槌摸索一番，却仍没跨过新手那道门槛；

学习初期，会过于纠结理论知识，对层出不穷的编程名词一头雾水；

不了解数据结构，不熟悉统计方法，很难将所学的知识点有效的结合并付诸实践；

好不容易刚刚开始练习项目，在操作过程中由于没人交流指导，把本应“从入门到精通”的学习路径，走成了"从入门到放弃"......”

针对大家的苦恼，DT君联合纽约数据科学学院（NYC Data Science Academy) 发起了“数据侠Python训练营”（报名方式戳链接），希望通过45个小时左右的线上跟学教程，配合专业导师答疑指导，带大家扎实地掌握Python基础知识，并通过大量实操案例，让大家掌握如何独立编写Python程序进行数据读取，最终完成完整的数据分析和可视化项目。

一个零基础的小白，通过45小时的训练，可以到达什么境界？（大概是扶摇这样，大神在左右，五洲无敌手~）

我们先来看看上届同学们随手一做的小作品：

学生作品1  用数据分析一个商业潮流，寻找那些成功商业案例中的隐藏规律

《大数据呈现的“椰子鞋”转卖江湖》 

过去十年的科技发展，让潮鞋（Sneakers）在各类社交媒体平台上获得更多曝光，转卖潮鞋生意已经迅速成长为一个价值10亿美元的产业。那么，潮鞋转卖市场到底是什么样子？ 

这位学员选择了阿迪达斯的网红款“椰子鞋”（Adidas Yeezy Sneakers）作为研究对象，使用了Scrapy和Selenium对最著名的潮鞋转售网站Stockx.com进行数据爬取，获得了椰子鞋的历史销售数据，并对“椰子鞋”的二手市场、倒卖价格趋势做出了分析。

学生作品2 从数据的视角观察一个社会现象，让你在生活中的选择更加“有据可循”

《星巴克铁粉必备：你的收集欲，数据来买单！》 

有这么一群人，他们是星巴克马克杯的狂热爱好者，自称为“muggers”，活跃在Facebook，eBay和其他在线社交平台，积极地从世界各地的其他收藏者手里交换或购买自己想要的星巴克马克杯。 

这位学员个人也是个杯子控，并且对和她有相同爱好的人们感到好奇。他们都在哪儿？藏品数量是多少？现在最in的是哪一款？ 

于是她爬取了Fredorange.com（最大的星巴克爱好者社区在线平台之一），运用K-means聚类算法<K-means clustering>（非监督学习算法），对全世界的星巴克爱好者们进行研究，并对杯子稀有程度及供需关系做出了可视化呈现。

学生案例3  用数据去分析一个体育项目，明白场上那些历史级的运动表现不仅是运动员的功劳，更是科学训练的结果

《如何才能像勇士队一样科学地扔三分球？》 

这三年，库里和他的金州勇士队让整个NBA都刮起三分雨。几乎所有的球队都开始围绕三分球布置战术，甚至连高大的中锋们都不得不跑出去扔起了三分球。“小球”风格被公认成为了这个时代的NBA主流。 

但三分球对NBA球队究竟有多重要？它是否真的能神奇地改变比赛走向？这位学员通过爬取NBA官方网站和Nbaminer网站上官方统计数据和投篮距离数据，将两组数据表按照“赛季”和“球队名称”进行了对应整合、清理，得出了NBA强队和三分球之间的微妙联系。

他还引入了一个较复杂的概念——“进攻评分”（Offence Rating），去分析三分球和其它得分球之间的进攻优势。

还有很多很多....... 

由于篇幅有限，我们只有限截取了作品片段。感兴趣的同学可以在纽约数据科学学院官网的学生作品页面，浏览英文原文。（注意科学上网） 

学习Python不仅仅是掌握了一门编程语言，更关键的是懂得如何运用数据解决生活中的实际问题。养成数据思维，学会运用严谨的分析方法，你便可以通过有理有据的结论，培养自己独到的洞察力。 

如果你即将面临就业或正在面临职业转型，这次的Python训练营将从0到1为你打下编程基础，通过对数据获取、清理、转化、合并，重塑数据集，建立数据可视化模型等各项环节的项目实践，带你养成初级数据分析师的必备技能。 

掌握Python数据分析并非一朝一夕就可以速成的易事，但有了高效的入门方法、专业导师的引航指路、训练营成员的陪伴学习，相信可以帮助你快速脱坑入门，重拾学习乐趣。

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