对于多数科研人而言，写论文是件特别磨人的事情。
以前，几千几万字，写上好几个月，有的甚至需要花上一年左右的时间，还不见得能顺利发表。
这也让我一再感受到，科研真的不是那么好做的，做出一点扎扎实实的“成绩”实在是太难了！
但是，我现在转变了这样的想法。
所谓磨刀不误砍柴工，要撰写好一篇学术论文，必须要掌握好撰写学术论文的方法。
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有时候，你明明已经很努力了
结果却总是不尽人意
为了找一些数据资料，学弟经常需要点开百十个网站，一个一个地手动筛选数据，耗费巨大的时间和精力。
“凌晨两点半，我还开着灯，望着满屏幕飞舞跳动的论文。和扒了一层皮一样痛苦……写到天昏地暗，写到头脑发昏……”他和我抱怨。
好不容易凑出了一版稿子，结果被导师以各种理由退回来重新写：
没有文献积累，不了解前人的学术成果；
想当然，缺乏分析讨论；
举例单一，形成孤证。
(小编认为，未免太过于形象～)
作为过来人，我帮他分析：出现这些问题主要是就是积累的素材不够，了解的信息和数据不全面。
于是我用python帮他爬取了论文需要的所有相关文献和数据，供他学习和参考。
答辩那天他兴奋地 告诉我，由于论文比较出色，自己被评选上了这次的优秀毕业生。
后来，在我的强烈建议下，他也去学了python。
他告诉我：用几十行代码写一个简单的爬虫工具，几分钟不到，就能自动抓取指定网站上的成千上万条数据，要多少有多少。
▲几千条论文几秒钟瞬间抓取
那感觉，就跟玩游戏的时候开了个挂差不多，非常爽！
最近，当同学还在为论文被导师驳回苦恼的时候，学弟已经准备第二篇论文的选题了。
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科研人
你有更正确的写论文姿势
对于研究者来说，用python辅助自己做科研是一座新的矿藏。
在互联网信息爆炸的时代，信息来源网站多，信息量大，如果采用常规的人工搜索文献和手动整理数据，往往费时费力还完不成。
当下，python 在信息搜集和数据分析方面的应用已经非常普遍，已经成了科研人的一项必备技能，而不再只是程序员的专属。
用Python做一个自动翻译的小工具，爬取到的外文文献自动翻译成中文，省下大把的时间做(谈)学(恋)术(爱)。
▲自动翻译外文文献
还可以用Python清洗筛除数据，行程论文中的 PPI 图、热图、富集图、韦恩图、和弦图、火山图和主成分分析图。
▲自动处理数据制作violinplot、热点图、桑基图
从数据统计到绘制韦恩图，从论文的写作到完成 PPT，整个过程一气呵成。
这也是我想把Python推荐给大家的原因。
对于很多科研人来说，通过挖掘数据、分析数据，你也能发表高分的 SCI 论文。也有非常多同学反馈，想要系统的进行学习。
研究编程课4年来，风变科技推出了【风变编程-Python小课】，和风变合作之前，我了解到：在课程研发的过程中，他们发现，很多小白都对“学python”这件事有着深深的误解。
比如：很多人会觉得自己数学不行、逻辑思维不行，编程太难学不会。
其实不是的。
在风变看来，对python敬畏的根本原因，是许多课程本身没有化繁为简、也没有设立知识目标观，一味灌输地知识点，所以很多小白学不下去。
鉴于风变对于课程的打磨，这次，我想再次把风变编程-python小课推荐给大家，希望你们也能做到学有所获。
▲ 正版风变编程|python小课认准可爱的熊猫标示
此次「中国大学教育」与风变编程 | python小课合作推荐：四天人工智能 python入门体验课，为大家争取到了100个限额优惠名额。
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1.这门课适合哪些人？
想系统掌握数据库检索、查询、下载及分析方法的科研人员。
想利用数据挖掘方法发表高水平SCI的科研人；
空有一堆数据，却不知如何将其快速转化为学术成果的科研工作者；
大数据分析零基础的临床医生或医学生
2.课程特色
01 它秉承了风变编程“对学习效果负责”的一贯原则
风变编程不仅有特色的“魔鬼训练营”模式，而且每一章都有定制的实战训练+助教一对一的点评指导。
确保每一个人都能融会贯通，切实获得能力的提升，而不是听了一堆案例，然而并没有什么用。
学习+练习+服务+反馈，学完留下的不只是印象，而是真正的能力！
02 交互式学习，为零基础科研人打造
过去，你可能通过书、视频了解过python，但止步于专业难懂的的知识点，最后放弃了；所以，风变编程|python小课，会在第一步带我们重新认识python。
课程中，难懂的术语，我们通过游戏和电影的体验来理解，而且，学习的过程更像在和一位朋友聊天，轻松开启学习的第一步。
用代码来画可爱的“皮卡皮卡丘”
“学习过程像刘谦老师变魔术！”“有种被点亮的感觉！”
03 学习时间怎么安排？
每一节学习时间大概30分钟，平台自动保存学习进度，课程内容长期有效，可以反复学习。
