开课吧python小课值得么-材料学硕博士建议掌握的高效论文工具

一位土博哥们最近频繁深夜找我语音，每次聊的内容都是老三样：重读文献、改hypothesis、重做实验。

几经波折的文章以为终要见刊，结果又要大手术，土博心力交瘁，甚至有点想放弃。

每一次“论文手术”，都令人头秃：

在知网、各大论坛的海量文献里挣扎，一耗就是一天，筛出的可用信息并不多；

整合搜罗到的数据、案例和实验数据，要耗费大量时间精力；

使出吃奶劲构思了新的storyline，却找不到足够数据支撑……

土博的遭遇不是个例，成千上万的科研人都要面对无尽的实验、反复修改的论文。

难道就只有被虐的份吗？

搞定了数据，科研人也是可以反杀的。

1

科研人的痛，都是数据惹的祸

对于科研人员来说，详实可靠的数据、案例都是必不可少的。

面对网上海量的信息资源，如何快速找到科学实用的，高效的数据搜集能力显得尤为重要。

土博做实验分析数据肝了几天几夜，换来的却是导师的白眼：

文献资料匮乏，数据支撑太少

论证缺乏逻辑，引用案例不够丰富

数据结果和理论契合度不是灰常高

被数据耗尽了胶原蛋白的土博哥们，找同门师兄请教，据说他有几篇论文同步进行，却游刃有余。

师兄亮出自己的神器，土博看后惊掉下巴。

用Python爬取文献核心内容，半小时完成他之前一整天的工作量；将实验的数据结果整理成列表便于查看筛选，几行代码分分钟搞定！

▲ 通过Python处理表格数据

“怪不得师兄每天气定神闲的，早知道用这个帮我查文献、做数据，兄弟我也不至于熬成这样！”

我的土博哥们选择先去攻克了这款叫做Python的神器，然后转身投入到论文修改中。

发牢骚的深夜语音消失了，取而代之的是他满是兴奋的动态：

论文这次被导师夸了，目前等待审稿专家那边的意见；

另外一项研究已经开展，用Python完美解决了前期的资料搜集整合；

近期许多同学都来找他请教，成就感爆棚！

2

被数据支配，不如去支配数据

很多人进入科研领域前，以为做好了充足的准备，真正步入其中才发现，自己只有被暴捶的份。

除了工作的晦涩枯燥之外，更多的是在浩如烟海的数据中手忙脚乱，大把时间浪费掉，却找不到对自己有用的。

所以，科研人掌握一个帮你打杂的工具太重要了，只有这样你才能“专注”科研本身。

近几年Python在科研圈迅速流行起来，靠的也是真・实力。

帮助科研人批量处理相关数据，节约大量时间成本； 对实验结果进行数据分析，让论点更科学严谨； 将数据结果可视化，结论更加直观，打动审稿人；

▲ 通过Python做数据统计

大数据时代，科研人想要如鱼得水，学会Python应当提上日程。

3

未来5年必会技能，Python排第一

如果看到这里你才刚刚认识Python，那么，你该有点危机感了。

不信你打开招聘网站，看一看热门岗位的任职条件里，Python出现的频次。

无论是数据分析大神，还是文科生擅长的新媒体运营，Python几乎成了职场标配。

为什么一定要学Python？

因为Python在抓取、分析数据等方面的功能，是超一流的。

据统计，2019年北京每天产生10000+的数据分析人才缺口，会使用Python做数据分析的岗位月薪在20k左右。

而腾讯、阿里、百度、网易、谷歌、滴滴等大型互联网企业更是大量使用Python进行数据分析等工作；

Python已逐渐成为“职场人新一代Office技能”。

而Python人性化的设定，也将在人工智能时代里大展拳脚。

苦口婆心的安利Python，不仅因为它改变了我一文科生对编程的看法；

更重要是它给我的生活、工作带来了极大的便利！

与其熬到头秃，不如掌握Python！想和我一起提高效率，准时下班的看过来！

4

小白学Python，适合的才是最好的

小白学Python，难点主要在于

入门难： 没接触过程序语言，看代码一头雾水； 没兴趣 ： 觉得写代码太枯燥，学习过程很无聊； 不理解： 学习过程中遇到很多问题，百度也搜不到答案。

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最后

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