很久之后，也许你都不会忘记，在2020年的春节，你没有出门，而是每天在家宅着，早起第一件事就是刷手机查看新冠疫情数据.
丁香医生数据平台
从丁香医生开始，我们的身边不断出现数据查询平台。
腾讯发布了新闻谣言查询平台
支付宝发布了病例同行程查询
UC发布了同城疫情小区地图
高德发布了地铁满载情况查询
……
他们的存在，让查数据变方便了，看数据更看得懂了。身为普通用户，我们感叹互联网技术进步。而身为数据爱好者，我们深知数据动态和交互的重要性。
COVID-19 DashBoard项目 python+echarts
来自清华大学李国良团队 https://ncov.deepeye.tech/
无论什么行业，工作中我们都会遇到使用动态数据和可交互可视化图表向他人表达工作内容的场景，经常需要大量出图。这些样的工作，相比起静态的图和表，需要更深的数据分析技巧。
案例：使用pyecharts工具库进行疫情新增确诊及增长率可视化（数据从2020/1/231至2020/2/14）
案例：使用geopandas工具库进行地图数据可视化（数据从2020/1/23至2020/2/14）
这时，学习python，就成为数据工作者的一种最优选择。
疫情以来的这两个月，每日各地疫情变化数据与我们每个人息息相关。也许这就是一次非常好的通过项目案例入门python数据分析的机会。
文末有疫情数据资料分享
如果你也想提升自己，我向你推荐由城市数据团推出的《python新冠病毒疫情数据分析》训练营课程，9.9元，5天时间，1场直播和16节闯关课程，真正入门python数据分析，用数据剖析疫情走向。
本次训练营，你将通过疫情数据的清洗、分析、交互可视化，学习python最常用的数据分析工具流。包括以下内容：
通过学习，你能掌握基于python的工具库如何完成数据分析工作，轻松做出可交互的动态数据分析内容，用数据分析各地疫情情况。
课程案例展示：全国确证新增确诊人数和新增疑似人数变化
课程案例展示：全国/湖北/非湖北地区每日新增确诊人数变化
课程案例展示：各地累计确诊人数差/累计疑似人数差/累计确诊数量关系
本文所有未特别注明的图表，均为本次训练营课程案例。
零基础完全没问题。
我们入门python数据分析，并非为了一上来就熟练掌握语言底层逻辑，如此枯燥的学习路径必然导致放弃。只有从应用入手，了解python如何帮助我们的日常工作，才能真正坚持下去。
所以本次训练营采用【数据项目】+【图文教程】+【在线环境】+【题库练习】的教学模式，内容详细，非常适合零基础学习。
《python新冠病毒疫情分析》训练营学习界面
初学者最容易放弃的时刻，就是装环境面对无数的bug，但是百度来的教程都看不懂的时刻。本次训练营对电脑配置无要求，使用数据团提供的在线环境，有效避免“从入门到放弃”。
本课程在线环境展示
学习过程中，训练营会安排大量题库辅助你记忆知识点，考核你是否真正掌握了所学知识。
在课程的最后一个任务，我们会教授大家如何在本地PC使用python，更好地助力你开始自己的自学之路。相信你再掌握了python基本用法再来安装python，会对之前看不懂的“百度教程”有新的理解。
课程包括完善的【老师教学】+【助教答疑】+【班主任定制计划】服务，确保每一位小伙伴都能有愉快的python入门体验。
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