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大家好，我是婶婶，希望接下来的分享能够对大家有些许帮助，也希望大家多多支持鼓励，收藏、分享、评论多多益善啦，如果对胃口记得关注哦！

犹记得我在大二的时候参加数学建模比赛，比赛期间，我们需要处理并提取大量的数据，什么引用、匹配什么的层出不穷，当时我就傻了，可是到了指导老师手里，各种函数几秒钟解决问题，其中常用的一个函数就是今天的主角-----VLOOKUP函数！

工作以后，我们每次论订单时，同时也会时不时地用VLOOKUP函数，简直就亮瞎了我的钛合金狗眼啊；于是乎，这段时间苦学，将自己的所得分享给大家；一共分为4小段，分别为：入门篇、初级篇、进阶篇和高级篇，本篇则为入门篇。

1、名词解释

函数定义：在表格的首列查找指定的数据，并返回指定的数据所在行中的指定列处的数据。

说白了，或者说用婶婶的话讲就是-----“VLOOKUP是一个查找函数，如果给定一个查找的目标，它就能从指定的查找区域中查找返回想要查找到的值。”。

2、语法解答

它的基本语法为：

VLOOKUP（查找目标，查找范围，返回值的列数，精确OR模糊查找)

下面以一个实例来介绍一下这四个参数的使用：

例1：根据图表中所给出的数据，用公式快速匹配迪丽热巴的魅力值；如下图所示：

公式=VLOOKUP(E3,A2:C10,3,0)，公式讲解如下：

查找目标：地址E3所包含内容——迪丽热巴；

查找范围：原始数据库A2:C10；

返回值的列数：我们想要得到魅力值，魅力值在上述查找范围中属于第三列，这里就是3；

查找方式：0代表精确查找。

3、案例详解

咱们爱打篮球的都知道，NBA张伯伦有一个外号——张两万（20000）；江湖言传其与20000个女性发生过关系。

我们现在假设这20000人中，有0.5%是中国人，也就是100人；而这100人中，又有10人让其印象深刻；我们现在有100人的姓名和联系方式，张大帅现在想联系这10人，又只记得这10人的名字，如何快速找出并匹配10人的电话，就得用到我们的VLOOKUP函数了！

具体操作如下图：

输入公式=VLOOKUP(B4,F:G,2,0)；

4、语法详读及注意事项

1）查找目标（lookup_value）

这个比较好理解，就是指我们要找的对象;但是有两点需要注意；

【注意】

（1）查找目标不要和返回值搞混了：上面例子中查找目标是姓名而不是魅力值，案例详解中查找目标是姓名而不是电话；（后者是你想要返回的值）

（2）查找目标与查找区域的第一列的格式要保持一致，否则容易出错。

2） 查找范围（table_array）

所谓查找范围，也就是说在哪里查找我所需要的数据，本来这个没有什么解释的；但是VLOOKUP函数，和别的函数不一样，其查找范围的第一列必须要包含查找目标，其也就是为了很好地成为基点，为后面的参数做好标杆而设置的！

我们看下图：我们同样还是查找迪丽热巴的魅力值，我们并不是从第一列开始作为查找范围，而是从包含姓名的第二列开始；即F:G，而非E:F；后面参数是2，而非3！

3 ）返回值的列数（col_index_num）

我想通过查找范围的讲解，应该知道为什么是2，而非3了；这里就不赘述了。

只需要其数字是查找范围的第几列即可，不要管其在整个表格中是第几列。

4） 精确OR模糊查找（ range_lookup）

最后一个参数是决定函数精确和模糊查找的关键。精确即完全一样，用0或FALSE表示；模糊即包含的意思，用1或TRUE表示。

5）总结

1）Vlookup函数看似是查找的功能，实际是匹配——查找到的数值只是中间过程，返回的匹配值才是我们想要的。

2）几个注意事项：一是数据格式统一；二是查找目标在第一列；三是查找范围包含返回值。

今天就到此为止了，明天我们将会将初级篇，都会有什么呢？！大家可以找找，提前学习学习哦！

怎么样，大家理解了么，如果有问题，可以在评论里交流或者私信我哦！

喜欢的朋友，或者说觉得对自己有点用处，抑或是对身边的朋友有点用处，感谢点个“赞”哦，关注我的头条号和转发我的文章，非常感谢大家的支持，明天见！

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实验楼是一个专注IT互联网的视频教程网站，包括：后端开发，数据库，Web前端，信息安全，云计算和大数据，计算机专业课等等。

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W3Cschool是一个专业的编程入门学习及技术文档查询应用，提供包括HTML，CSS，Javascript，jQuery，C，PHP，Java，Python，Sql，Mysql等编程语言和开源技术的在线教程及使用手册，

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中国大学MOOC主要专注大学课程的高质量视频教程，上面的视频教程包括各种专业，并且汇集了很多名校的课程。

大家好，今天小编给大家分享Adobe After Effects CC视频教程俗称AE视频教程

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本课程共有99节课时从工作的界面开始讲起，到素材的导入，属性快捷键，各种动画效果，在教程过程中还会有很多的案例讲解！

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小编没有太多的要求，喜欢的小伙伴在下面留言转发。

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百度传课引入全国知名重点学校的一线教学名师，采取网络互动直播和点播的授课模式，突破地域和时间的限制，为广大的学生群体提供高效便捷的网络学习渠道，推出高质量的线上精品课程。

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麦子学院，国内第一家在美国建立商务中心的IT在线教育机构，目前已与美国知名教育公司取得合作，未来将源源不断向国内输出大量高质量教育资源。个人很喜欢这个网站，有很多免费课程，而且还是比较用心的。

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腾讯课堂凭借QQ客户端的优势，实现在线即时互动教学；并利用QQ积累多年的音视频能力，提供流畅、高音质的课程直播效果；改善中国教育资源分布和发展不均的现状，依托互联网，打破地域的限制，让每个立志学习，有梦想的人，都能接受优秀老师的指导和教学。

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教程网是提供计算机相关图文、视频教程以及学习交流平台 的综合性网站,特别是photoshop、illustrator、CorelDRAW等平面设计专业,3dsMAX、AutoCAD等。

51自学网

是一个专业的自学网站,提供我要自学网教程:自学CAD、自学pro/e、自学C语言等计算机辅助设计、图形图像、计算机编程、计算机基础等的自学网站。

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现有的500多位知名企业家讲师，1000多个在线课程旨在服务创业者，为他们提供独家商业智慧视频服务。是为创业者、大学生、职场人士提供的在线视频学习平台。讲师团队包括史玉柱、马云、王石等商界大佬及各行业专家,内容覆盖营销、创业商机、领导力等等。

Excelhome

一个专门学习excel的网站。很专业，行业第一。有视频，有图文。

北风网

国内领先的IT在线教育培训社区,拥有java培训,asp培训,php培训,C/C++培训,android培训,ios培训,iphone开发等精品课程,拥有自主知识产权课程超过500门。

博学谷视频库

提供Java、PHP、网页设计、平面设计、IOS、C++、网络营销、游戏开发免费视频教程,视频覆盖范围广,包含真实的实战项目。

多贝网

多贝是中国新开的时尚视频公开课网站，有最新的网络公开课课程，是具备在线教学功能的网络教室。你可以找到好的老师和课程，也可以发布自己的公开课。基本专注互联网领域，课程很干货，有收费的课程，免费的也不错哦。

好知网

好知网是专注生活技能和兴趣爱好的知识分享新社区，与朋友们分享你的专业或业余爱好知识。好知网于2011年5月7日开始内测，于2011年10月1日开始正式开放。目前好知网有千余门课程，提供从生活到职业技能的各种知识。类似一个小的网易云课堂。

极客学院

极客学院是中国android开发在线学习平台，汇集了几十名国内顶尖的有多年项目和实战经验的Android开发授课大师，精心制作了上千个高质量视频教程，涵盖了Android开发学习的基础入门、中级进阶，高级提升、项目实战开发等专业的android开发课程。

课工厂

课工场提供互联网企业岗位相关的课程，面向互联网企业中热门的产品，技术，设计，运维等方向提供岗位路线课程，也擅长制作精美的入门基础课程，精选了大量课件免费提供给在校大学生。

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萝卜网

萝卜网是互联网职业教育网站、高效的智能选课平台，首创互联网职业教育行业课程专栏体系，通过用户画像匹配学习方案，关联推荐优质课程，并通过大数据行为轨迹定位进行学员学习跟进。萝卜网意在探索互联网时代的线上未来学习模式。

茶树网

茶树网学院,主要是涉及到设计领域。设计是把文字、照片或图案等视觉元素进行美术设计及版面编排,表现在报纸、杂志、书籍、海报、传单上等纸质或者网络媒体上。上面有很多课程，有些是收费的，不过免费的课程质量也不错。

插座学院

插坐学院从泛互联网学习社区,转变为聚焦新媒体的垂直学习社区,而目前,新媒体运营恰巧是一种全新行业技能,也是一种新岗位。上面很多知识，是新媒体运营相关知识，喜欢新媒体的朋友福利来了。

本文长度为5300字，建议阅读8分钟本文为准备成为数据分析师或数据科学家的初学者推荐入门课清单。

一年前，我退出了加拿大最好之一的计算机科学项目，利用在线资源开始创建属于自己的数据科学硕士课程。我意识到我可以通过edX, Coursera,以及Udacity学习我所需要的一切，而且学的更快、效率更高，学费更低。

数据可视化：Alanah Ryding

现在我差不多快要完成了。我上了很多数据科学相关的课程，旁听过更多课程的部分内容。我知道对于一个准备成为数据分析师或数据科学家的初学者来说有哪些选择，以及什么样的技能是必需的。几个月前，我开始创建一个用评价驱动的指南，用来为数据科学中的每个主题推荐最佳课程。

如果你不确定数据科学课程入门涵盖什么，这篇文章将向你介绍。

为了制作这份指南，我花了10多个小时设法识别了截至于2017年1月所有的数据科学的线上入门课程，从它们的大纲和评价中提取关键信息，并为它们编制评级。除了开源的Class Central 社区和它数以千计的课程评分及评论的数据库，我没有借助其他任何帮助。

Class Central的主页

自2011年以来，Class Central的创始人Dhawal Shah无疑比世界上的任何其他人都关注在线课程。他亲自帮我列出了这份资源清单。

如何挑选入围课程

每门课程必须满足三个标准：

它必须教授数据科学过程（data science process），稍后会做出解释。它必须随需应变或每几个月就推陈出新。它必须是互动的在线课程，而不是书本或只能阅读的教材。虽然学习有很多种方式，但是这份指南主要专注于课程。

我们确信这个指南已经涵盖了满足以上三个标准的所有重要课程。Udemy上有上百种课程，因此我们只选择那些评论最多和评分最高的课程。然而，我们仍然有可能百密一疏。所以如果我们漏掉了哪个不错的课程，请在评论区里告知。

我们如何评估课程

我们汇总从Class Central和其他评论网站得来的平均评级和评论数量，来计算每门课程的加权平均评分。同时我们阅读文本评论，并将其作为数据评分的补充。

我们基于以下两点对教学大纲进行主观判断：

数据科学过程的覆盖面。课程是否将某个主题简略带过或干脆跳过不说？是否对某个主题又倾注了太多的细节？在下个章节可以看到这些过程的具体内容。通用数据科学工具的使用。课程是不是使用Python和/或R语言等主流编程语言？虽然这些并不是必须的，但多数时候有益，因此我更偏爱这类课程。

Python和R语言是数据科学领域最主流的两种编程语言

数据科学过程（data science process）是什么？

数据科学是什么？数据科学家做些什么？这是数据科学入门课程需要回答的基本问题。下面这张来自哈佛大学教授Joe Blitzstein和Hanspeter Pfister的示意图，概述了典型的数据科学过程，可以帮助我们回答这些问题。

可视化来自于Opera Solutions

我们对于数据科学入门课程的目标是熟悉数据科学过程，并不想对过程的某个方面涉入过深，这也是为什么标题使用了“入门”字眼的原因。

对于每一方面，理想的课程都会在过程的框架内解释关键概念，介绍常用工具，并提供一些案例（动手操作会更好）。

我们只搜集入门课程，因此这份指南并不包括像约翰霍普金斯大学在Coursera的Data Science Specialization或是Udacity上的Data Analyst Nanodegree这样的专项课程或项目。这些课程的汇编与这份指南的目的相悖：为数据科学教育寻求每个方面最好的单独课程。本系列文章的最后三份指南，将详细介绍数据科学过程中的每个方面。

基本的编程、统计和概率背景是必须的

下面列出来的一些课程需要基础的编程、统计和概率背景。这个要求很容易理解，因为新的内容为进阶阶段，而且这些主题经常要用到这些背景知识。

这些背景知识可以在这份我们推荐的数据科学就业指南的前两章（编程，统计）中获得。

我们认为最好的数据科学入门课程是——

数据科学从A到Z：现实生活中的数据科学（含练习）（Kirill Eremenko/Udemy）

在我们评估的20多门数据科学课程中，Kirill Eremenko在Udemy上的“数据科学从A到Z”不管从广度还是深度上来说都是当之无愧的赢家。它拥有3071条评论，4.5星的加权平均评分，是评分最高、评论最多的入围课程。

它概述了完整的数据科学过程，并提供了真实案例。视频内容为21小时，长度刚好。评论者们喜欢导师的讲解方式和内容组织方式。价格经常会跟着Udemy的优惠而变化，因此你也有可能以10美金的低价购买到该课程。

虽然它并不满足我们“使用通用数据科学工具”的评估原则，但是非Python/R工具的应用（gretl, Tableau, Excel）也都算恰如其分。Eremenko在解释他为什么用gretl（一种统计软件包）时说了以下这段话，这个解释也适用于他所使用的其他工具（敲黑板划重点！）：

使用gretl，我们可以像在R和Python中一样建模，但却不必编程。这很重要。你们中的一些人可能已经很熟悉R语言，但还有一些人可能不。而我的目标是向你们展示如何建立稳定的模型，并且给你一个可以应用于任何工具的框架。gretl能够帮助我们避免于纠结编程。

一个著名的评论者是这样写的：

Kirill是我在线上发现的最好的老师。他通过生活中的案例向你解释一些常见问题，这样你就能对课程作业有更深的理解。他还提供了很多关于作为一个数据科学家意味着什么的洞见，从如何处理不充分的数据到向高级管理层汇报工作等。我强烈建议初级和中级数据分析师们学习这门课程。

“数据科学从A到Z”预览视频

专注于Python的精品入门课程

数据分析入门（Udacity）

Udacity的数据分析入门（Intro to Data Analysis）是门新上线的课程，是受欢迎的Data Analyst Nanodegree系列中的一部分。虽然在建模方面有所欠缺，它仍然清晰地涵盖了使用Python的数据科学过程。预估课程时间是36个小时（跨度六周，每周六小时），尽管以我个人经验看会更短。它仅有1个5星好评（译者安：现在有两个），并且免费。

该课程的视频制作精良，导师（CarolineBuckey）思维清晰、风度翩翩，有大量的编程小测验可以强化人们在视频中学到的概念和知识。课程完成后，学生们会为他们新学和/或提高的NumPy和 Pandas（这两个都是流行的Python库）技能感到自信。最后的作业（在这个单独的免费课程中没有，但是会在Nanodegree中得到评分和评估）是一个很好的额外补充。

Udacity导师Caroline Buckey

概述了数据分析过程（也叫数据科学过程）

一门很不错却没有评价数据的课程

数据科学基础（大数据大学Big Data University）

数据科学基础是由IBM的大数据大学（Big Data University）提供的有四门课的系列课程。这四门课分别是数据科学101、数据科学方法论、使用开源工具开始学习数据科学，以及R语言 101。

它涵盖了整个数据科学过程，并介绍了Python、R以及其他开源工具。课程的实用价值惊人。估计需要13-18小时学习时间，具体取决于你是否参加最后一门“R 101”。当然，从这份指南的目的来说，这门课也不是必须。不幸的是，我们用于这次分析的主要评论网站上竟然一个评价都没有，因此我们无法基于评论做出评价，不过这个课程是免费的。

来自大数据大学（Big Data University）

数据科学101课程（数据科学基础系列课程）

第一模块的视频

第一名是加权评分4.5星评论超过3068条的课程。下面我们按评分降序排列来看看其他值得一学的课程。如果你对R语言感兴趣，你还能在下面找到重点教授R语言的课程。

Python数据科学与机器学习训练营（Jose Portilla/Udemy）：着重于介绍工具使用（Python），课程覆盖了数据科学的全过程，较少关注流程本身，更关注对Python的细节介绍。虽然并不完全符合本文的讨论范围，但依然是很赞的课程。和下面介绍的Jose的R课程一样，该课程同时介绍了Python/R和数据科学。该课程包含21.5小时的学习内容，1644条评价，综合评分4.7。课程价格取决于Udemy的打折力度，经常变化。R语言数据科学与机器学习训练营(Jose Portilla/Udemy)：着重于工具使用（R），课程覆盖了数据科学的全过程。较少关注流程本身，更关注对R的细节介绍。虽然并不完全符合本文的讨论范围，但依然是很赞的课程。和上面介绍的Python课程一样，该课程同时介绍了Python/R和数据科学。该课程包含18小时的学习内容，847条评价，综合评分4.6。课程价格取决于Udemy的打折力度，经常变化。

Jose Portilla在Udemy上

设置了两个分别使用Python

和R的数据科学与机器学习的训练营

Python数据科学和机器学习（实战）(Frank Kane/Udemy)：仅涵盖部分知识点。专注于统计学和机器学习，长短适宜（约9个小时），语言为Pyhton。该课程拥有3104条评论，综合评分4.5。课程价格取决于Udemy的打折力度，经常变化。数据科学入门(Data Hawk Tech/Udemy)：课程覆盖了数据科学的全过程，但深度有限，相当简短（仅3个小时），包含简单的R和Python介绍。该课程有62条评论，综合评分4.4。课程价格取决于Udemy的打折力度，经常变化。数据科学应用入门（雪城大学/Open Education by Blackboard)：课程覆盖了数据科学的全过程，但不够均衡。该课程重点关注基础统计学和R语言，特别注重应用不够关注数据科学的过程，与本指南的宗旨不符。在线课程体验不够连贯。该课程有6条评论，综合得分4.33，免费。数据科学入门(Nina Zumel & John Mount/Udemy)：仅涵盖部分知识点，但在数据清洗和建模方面讲解深度到位。课程长度适中（6小时），使用的是R语言。该课程有101条评论，综合得分4.3分。课程价格取决于Udemy的打折力度，经常变化。使用Python的数据科学应用(V2 Maestros/Udemy)：课程覆盖了数据科学的全过程，并且课程设置的每个方面都有相当的深度。长短适宜（8.5小时），使用的语言为Python。该课程有92条评论，综合评分4.3分。课程价格取决于Udemy的打折力度，经常变化。

V2 Maestros的数据科学应用课程

有两个版本，一个使用Python，一个使用R。

想成为数据科学家？(V2 Maestros/Udemy):课程覆盖了数据科学的全过程，但是课程深度有限。课程时间很短（3小时），涉及的工具有限。该课程获得790条评论，综合评分4.3分。课程价格取决于Udemy的打折力度，经常变化。洞见数据：数据分析入门(奥克兰大学/FutureLearn)：暂不清楚课程覆盖广度。该课程宣称专注于数据探索、发现和可视化。不按需提供课程内容，课程内容为24小时（每周3个小时，总共8周）。该课程累计获得2条评论，综合评分4分。课程免费，可付费获得认证证书。数据科学入门培训（Microsoft/edX）：仅覆盖部分知识点（缺少数据建模部分）。使用的是Excel，鉴于这是微软认证的课程，也可以理解。课程包含12-24小时的内容（每周2-4小时，总共6周）。该课程获得40条评论，综合评分3.95。课程免费，可付25美元获得认证证书。数据科学基础(微软/edX)：课程覆盖了数据科学的全过程，并且每个部分都有相当的深度。课程涵盖了R、Python以及Azure ML（微软的机器学习平台）。有很多1星评价给到该课程使用的糟糕的工具（Azure ML)）以及导师差劲儿的授课能力。该课程获得67条评论，综合评分3.81分。课程免费，但想要认证证书需要支付49美元。

上面两个课程来自于微软的

在edX上的“数据科学专业认证”

使用R语言的应用数据科学(V2 Maestros/Udemy)：与之前V2 Maestros的Python课程类似。课程覆盖了数据科学的全过程，并且有相当的课程深度。课程长度适宜（11小时），使用的语言为R语言。该课程有212条评论，综合得分3.8。课程价格取决于Udemy的打折力度，经常变化。数据科学入门(Udacity)：仅覆盖部分知识点，虽然覆盖的课程具有相当的深度。该课程缺少数据探索部分，尽管Udacity在探索性数据分析（EDA）方面提供一个高质量的完整课程。该课程要求48小时的学习时长（每周6小时，总计8周），但以我的经验来说实际会比48小时短。有评论认为课程缺乏高级内容。感觉讲述比较零散，使用的语言为Python。该课程有18个评论，综合得分3.61。课程免费。使用Python的数据科学入门(密歇根大学/Coursera)：仅涉及部分知识点。缺少建模和可视化部分，尽管在课程“专注Python的应用数据科学”的#2和#3部分覆盖了这两部分内容，但是学习所有三门课程对于本文来说过于深入了。使用的语言是Python。课程时长为4周。该课程有15条评论，综合得分3.6分。包含免费和付费选项。

密歇根大学在Coursera上教授

“专注Python的应用数据科学”

数据驱动决策(普华永道/Coursera)：仅涉及与商业有关的部分知识（缺少建模部分）。介绍了多种工具，包括R、Python、Excel、SAS以及Tableau。课程时长4周，获得2条评论，综合得分3.5分。包含免费和付费选项。数据科学速成(约翰霍普金斯大学/Coursera)：对数据科学全过程的一个非常简明的概括。但对本指南来说太过于简明了。课程时长2个小时。该课程得到19个评论，综合评分3.4分。包含免费和付费选项。数据科学家的工具箱(约翰霍普金斯大学/Coursera)：对数据科学全过程的一个非常简明的概括。可看作是针...

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无论你是在校的学生，还是已经步入社会的大好青年，不要让懒惰葬送了你的大好前程，学会自我学习，不断扩充自己的知识面是现今社会不可缺少的，那么如何利用那不多的业余时间去提升自己的，下面我将介绍10个典型的自学网站，让你短时间就能提升自己想提升的领域！以下介绍顺序根据个人喜好，并没有高低之分！

迎娶白富美，出任CEO，走上人生巅峰

1.我要自学网（51自学网）

是不是觉得很有年代感，没错这个网站可以说有十年以上的历史了，把他放到第一位是因为这是作者第一个接触到的自学网站，可能很多人和我有一样的感受！这是百度词条的解释：“我要自学网是由来自电脑培训学校和职业高校的老师联手创立的一个视频教学网，网站里的视频教程均由经验丰富的在职老师原创录制，同时提供各类贴心服务，让大家享受一站式的学习体验。网站意在把学校的专业教育带给更多学子，网站的目标是“做出最好的视频教程，提高全国人民计算机水平”。”

我要自学网涉及很多领域，一目了然额界面，可以让你很快找到自己想学的知识！推荐指数五颗星

51自学网主页展示

2.网易云课堂

网易云课堂也是很早就出现的一个自学网站，作者在上班坐地铁期间自学了基础的html，做了自己的网站，虽热没有很牛，但是改改css和html代码，还是可以做到的。

网易云课堂主要为自学者提供海量、优质的课程，用户可以根据自身的学习程度，自主安排学习进度。涵盖实用软件、IT与互联网、外语学习、生活家居、兴趣爱好、职场技能、金融管理、考试认证、中小学、亲子教育等十余大门类。

网易云课堂首页展示

3.视达网

视达网是我最近发现的一个网站，学习热门的设计软件和创意挺不错，应用也很实际！

视达网是一个在线教育培训平台,它提供的视教程包含ps教程、ai教程、c4d教程、ae教程、摄影教程等。

视达网主页展示

4.翼狐网

这也是作者找到的一个非常不错的网站，都是现学现用的。翼狐网是中国专业的数字艺术学习平台，致力于为用户提供优质的PS、CAD、maya、CDR、AI、AE、3dmax等软件教程，涵盖平面设计、游戏制作、影视后期、UI设计等九大行业，同时提供CG素材插件下载及最新设计资讯。

翼虎网首页展示

5.大学生自学网

提供:经管营销、电气电子、计算机、机械土木、农林医药等大学课程，Ps、UG、CAD、Word、Excel等软件视频教程的自学网站

首页展示

6.锐普PPT论坛

大家都知道PPT的应用太广泛了，学号ppt可不简单，有个新闻说一家国企员工因为ppt做的太烂而被开除，总之学好PPT没错的！锐普PPT论坛PPT模板,PPT图表,专业PPT作品,精品PPT教程,免费... 最活跃的PPT制作人群、最精美的PPT作品、最丰富的PPT素材、最专业的PPT教程、最友好的PPT交流平台.是中国PPT高手必收藏的网站！

网站展示

7.Excelhome

excel当然也是我们常用的表格工具！所以还犹豫个啥！

ExcelHome是Microsoft技术社区联盟成员，全球极具影响力的华语Excel资源网站，拥有大量原创技术文章、模板及Excel教程，并提供Excel免费在线培训，Excel学习资源免费下载，数百万会员在技术论坛参与学习交流。

8.好知网

好知网也是作者后来发现的一个不错的网站，它是一个综合性在线学习平台。这里有大量的在线课程，课程涵盖计算机知识，企业管理，摄影，photoshop，职业技能，运动、外语、美食，时尚，手工艺，公开课，职业资格考试等。

9.万门大学

哇塞这个不错了，万门是中国第一所网络大学/网络中学，建校于2012年，致力于降低中国教育的门槛，为社会提供高品质学习课程。课程均为原创，目前已涵盖大学、高中、语言、职场等课程。

10.1纳米学习导航（这叫归类）

这个就很方便大家了，放在最后慢慢收藏！1纳米学习导航最专业的学习网站导航。收集国内外最新最酷的学习网站！学习必备！找资料必备！

网站展示好了是个网站不是所有，自学网

满满的干货，赶紧收藏吧！！！

重要的事情说三遍！如果大家积极留言关注评论，笔者还会搜集分类做一个大的分类文章，供大家参考学习！一起进步，一起学习！

说起PDF转换，大家肯定都陌生，因为在日常工作中，我们经常要做PDF转换操作，那么今天小编来教大家一个新技巧，PDF转Excel，在线转换哦，很实用。

使用工具：

在线工具：http://app.xunjiepdf/（迅捷PDF转换器）

方法/步骤：

第一步，打开在线工具

可以直接在浏览器中复制链接打开。

第二步， 点击选择文件

进入文档转换页面，可以看到有超多PDF格式转换。先选中左侧的PDF转Excel功能，然后点击选择文件，从电脑中将你需要转换的PDF文件添加好。

第三步，开始转换

点击开始转换按钮，PDF文件开始转换，观察进度条变化即可。

第四步，转换完成

一会会儿，文件就转换完成了，点击立即下载，将转换后的Excel文件下载至电脑。

第五步，查看效果

打开Excel文件，查看即可。

好了，以上就是我今天分享的PDF在线转Excel技巧，很简单吧，你学会了吗？