这世上最难治的病真的就是穷病。随着年纪渐渐的增长，一天天的越发的觉得焦虑。担心自己赚钱的速度赶不上父母老去的速度。成夜成夜的睡不着，想着如何才能成长？如何才成担起这个家的责任，怎么才能让工资再高点儿，让家人过得好点？
可能我们每天想的是怎样让工资更高，但却忽视了该到底如何去显现？甚至没有想过每天至少要完成什么样目标。
转过头来想想让工资更高，到底是多高？ 比现在高1万？还是高2万？ 可能很多人都没想过，大概率会说：越高越好。
现实生活中的越高越好，只是一个美好的愿望。你现在是一个成年人，你要对自己和家人负责，真正需要的不是愿望，而是改善现状的有效方法。无论涨工资还是个人成长，首先要设立清晰的目标。
如果你确定不想涨工资，或者认为自己不可能涨工资，以下内容你都不用看了。
如果你认为自己不比别人差，如果你认为自己配得上更高的工资，如果你想让自己在2021年实现突破，请读完这篇文章。
我为什么这么肯定？
因为我出生在一个普通的农村家庭，从小学到大学毕业，从来没有人指明过我后续的道路应该怎么走，到校招时，面试官问我职业规划我才意识到这二十多年都是在蹉跎岁月，别说职场规划，我连人生规划都没有过！以至于自己走了很多弯路。我想我的成长经历，更适合咱们普通职场人。
▲ 我出生于湖北一个普通的农村家庭
大学毕业，我月薪4k，到现在的2w
关于涨工资，
经历此前的一些经验之后，我只想给你一点建议：涨工资不能靠拼命。
因为一个人的工资高低，根本不取决你有多努力，而是你是否掌握了正确的职场逻辑。
什么叫正确的职场逻辑？比如：不管做什么工作，先确定一个明确的目标，然后争取各种资源，来完成这个目标。
就拿我自己学Python的经历来说吧，任何事情都需要先去做，只有自己去学的过程当中，这一切就会逐渐清晰。
当初实习迷茫，就业遇到瓶颈，为了更好地拓展自己的就业面选择去学Python，从来未想过这个附加技能帮到自己这么多！
先给大家举例一下我们
工作中可能出现使用Python的场景，就比如：
· 调研问卷的回收表单，需要对所有 Excel 文件进行拆分和合并，你要一个个「手动打开」再「合并」；
· 文件夹里有大量图片需要重命名，你不得不挨个儿点击一张张图片再修改；
· 网络中有大量新闻和图片需要下载，每个页面都要「手动另存为文件」；
· 需要让计算机在凌晨执行任务，半夜定闹钟把自己叫醒，人工执行，观察执行结果；
· …
这些工作，往往难度不大，但
重复、机械
，非常耗费时间和精力。更耽误个人成长，其实这些都可以用
Python 自动化办公
实现。以操作 Word 文档为例，你只要掌握下面这行代码就可以了：
通过这样一行简单的代码，你的 Python 就能支持 Word 中的文字、字体、段落、样式、表格等各种功能进行读写操作了。
其实这两年，关于 Python 自动化办公已经非常火热了，网上的资料一抓一大把，自学起来容易把自己绕糊涂，很多人学个一两天就放弃了，根本看不懂，我整理了自己之前学习的一些系统资料和课件，需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取
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为此，我先列上一个学习计划，在接下来的一个月里会根据学习计划，整理、梳理出Python的入门学习知识，对于那些想要学习Python的同学们提供一个参考：
一、初识python基础
在这一章里，主要是介绍我们为什么要用python进行数据分析，以及python需要掌握的一些基础知识，我们能够用python做什么？在第一章里，让大家在感性的认知上首先了解一下这个分析工具，主要涵盖的内容包括python的下载与环境安装、数据类型介绍和内置数据结构介绍：
python的下载和安装环境
：难点主要是在环境的安装上，很多小白往往一腔热血但是面对环境安装的时候就泄了气，因为我会用Anaconda为例进行环境的安装，同时我建议初学者不要下载具有IDE功能的集成开发环境，比如Eclipse插件等。
数据类型
：python的数据类型比较简单，基本上就可以分为两大类——数值和字符串。
数值：数值是python最基础的数据类型，也是我们赋值给变量时最常用的形式，主要包括整型、布尔型等。
字符串：也就是文本数据，在python中一般用引号来定义，可以通过python进行拼接和重叠，实现文本数据的处理
索引和切片：索引是有序列每个子元素在序列的位置，切片就是对序列的部分截取。
**数据结构：**python的数据结构可以分为四种，列表、元组、字典、集合。
列表：用中括号表示，可以容纳任何对象元素，包括字符串，而且每个元素都可以变化；
元组：其实就是一个固定的列表，初始化元素的值是绝对不能变化的；
字典：可以理解为现实的字典，通过查找拼音（键）就能找到这个读音的所有字（数值）；中
集合：数学上的概念，每个集合中的元素是无序的，不可重复的对象；
二、python的数理统计理论
数据分析的目的是从数据里找规律，因此想要掌握python必须要学习一些基础的数理理论，这是成为一个数据分析师必备的能力。对于python来说，其涉及的数理统计学基础主要由算法、统计学、概率论等，在这一章里我会进行简单的介绍：
三、SQL的学习
sql是python的基础，如果你已经掌握了SQL，那么这一章你就可以直接跳过，那么你就要好好学习这部分的内容，因为sql是入门python的关键基础，同时它也是每个数据分析师必备的技能，主要目的是用sql来进行增删改查等操作，对数据进行筛选。
四、python的语法基础
这一部分主要是对python的基础语法进行讲解，这一部分是学习python的关键，只要能够熟悉掌握各种语法和语句，基本上就学会了python，当然这一部分只是进行简单的入门，更加进阶的语法暂时不会涉及。基础语法课程已经打包好了，需要的萌新可以，文件较大，可以加群管理小姐姐领取，另外学习过程中遇到问题都可以在学习群里沟通交流。
五、用python实现数据可视化
在这一章里，我会简单讲解一下如何利用python的matplotlib进行数据可视化的操作，python中有着非常优秀的可视化库，进行可视化制作也是数据分析必备的能力之一，在这一部分中我会使用几种不同数据图表来讲解基于matplotlib的数据可视化。
后言
python的掌握需要在大量的实践中不断磨合纠错，才能得到实质性的提高，因为我的学习计划只是希望带给完全小白的新手一点思路和指导，让他们能够少走一些弯路。
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光学理论是没用的，要学会跟着一起敲，要动手实操，才能将自己的所学运用到实际当中去，这时候可以搞点实战案例来学习。
最后，千万别辜负自己当时开始的一腔热血，一起变强大变优秀。