近两年大数据发展火热，数据分析相关岗位跃入职业新蓝海，更多人开始关注并有意进入。数据分析需要学习什么？数据分析需要报班吗？的确，对于一些想跳槽或者刚毕业的朋友来说，在这个不熟悉的领域，大家都想找到一条快速入门的捷径，培训班就是这条捷径。
虽然我们不可能在短时间内成为专业的数据分析师或者行业专家，但是很多职业培训机构通过快速掌握一些数据分析工具和模型的使用，培养数据分析思维和一些软技能，实现我们快速入门的目标，是可以做到的。
但是，让人头疼的是，现在的培训班形式太多，选的人眼花缭乱。看看他们的课程设计，也是五花八门，培训时长从一个月到半年不等。
为此，人们常常感到困惑或纠结。让我们把这些问题带入今天的话题。
首先，在网上搜索“大数据分析培训”几个字，跳出来的培训广告涵盖了Python大数据开发、JavaEE大数据、BI大数据、ETL数据分析师培训等。显然，这些更多的是技术性的，或者更侧重于一个或多个工具课程的学习，项目分析的实践内容很少。也有持续时间在2-4个月左右的数据分析师培训班，或者持续时间在五六个月的数据工程师培训班。一些机构为了扩大招生，把自己的大数据开发课程包装成大数据分析培训。总之让人看着越来越迷茫。
数据分析不同于数据开发。数据开发更注重员工的开发能力，侧重于工具的学习，如Java、Hadoop、Linux、C++等。，这是非常困难的，因此需要较长的时间。虽然数据开发技术可以满足数据分析的一些功能需求，但真正的数据分析过程不仅包括数据技术的实现、数据采集和数据预处理，还包括数据分析的方法以及最终数据分析结论的应用和落地。
当然，我也遇到过很多不明原因来找我咨询的朋友，他们会很困惑:为什么其他培训机构的数据分析课程都是三四个月甚至半年？刚教两个月能学会吗？针对这类问题，本质还是要回归课程设计。我们的数据分析培训课程是从企业用人的角度出发的。采用线下全日制沉浸式教学，团队合作做项目。它模拟真实的企业工作场景，使学生最大限度地参与到商业氛围中。所以无论是课程安排还是学生的能力培养都更适合职场就业，完全可以满足大家在2个月内掌握数据分析入门所需的全部技能。
数据分析学习的正确打开方式是什么？需要从项目实践中学习和巩固理论知识，在实践中不断训练自己的分析思维和分析方法。首先，从简单的工具理解和操作，通过数据分析工具、指标体系学习和实验训练，培养项目结构化排序和分解的能力；通过多模块的业务知识学习和项目实战，真正做到理解数据、提炼业务、分析；熟悉了主流算法模型的使用场景，就能活学活用。
整个学习阶段应该是边做项目边强化知识点，这样项目做完后，该掌握的知识点都掌握了，工作中每个知识点怎么用也学会了，学习最有效。我们可以将这种学习方式总结为三个层次:
基础学习+反复练习，功能——解决0基础入门难题。
业务知识学习+项目实验，功能——解决知数据不知业务的问题。
企业实战+项目提交，功能-解决跳槽无工作经验的问题。
数据分析的坑不在工具，不在数据，在分析。自古以来这件事谁做的最好？军事顾问，宰相，算命先生，所以如果只专注于工具，是做不好数据分析的。分析的门槛在哪里？目前还是项目体验。可以说，一个理论水平最高的数据分析师，总是嫉妒经验的。经验从何而来？没有师傅，剩下的只有通过职业培训。
参加培训的最终目的是提高自身水平或实现高薪就业，最终结果是了解企业的实际需求。所以在选择培训课程时，一定要仔细观察教学大纲是否与企业目前的招聘需求相匹配，而不是只关注学习时长。一定要先明确自己要走的方向，但不要被数据分析、大数据等词汇迷惑。
如果只是单纯想提高自己的数据分析能力，没必要花几千块钱报班。成百上千的课程，甚至是哔哩哔哩的免费课程，都可以帮助你。但如果你真的处在一个入不了行、转行不了的阶段，那么高价的就业培训班对你来说确实是一条捷径。培训的作用是让你开始。如果真的想学到精髓，还是要在以后的工作中不断进步和提高。一口吃不胖，数据分析学习也是如此。
最后祝所有选择这条路的朋友都能升级，快速成长！
