数据分析作为职场必备技能，是自学？还是系统培训学习？本篇从多种角度讲述学习数据分析的感悟。

都说大学其实培养最多的就是个人的自学能力，尤其是大学的期末，简直就是大型自学现场。然而将要或者已经踏出象牙塔的你，想要在职场上进化出自己的核心竞争力，避免“被替代”，最好的方法无疑就是自学一项硬核技能。

受益于互联网的快速发展，我们处在一个信息爆炸的时代。然而信息庞杂，我们想要筛选一门专门针对于求职数据分析岗的课程并且自学，实在太难了。

数据分析能力，正在成为全行业最通用的基础能力之一。如果你觉得这个故事只能发生在程序员身上，那就错了。现在几乎大多数热门岗位都会在招聘JD中，给出“具备数据分析能力”这样的招聘条件，说数据分析是职场必备技能也不为过。

“大数据”时代，越来越多的人开始自学数据分析，至于大家学习的动机，大概有以下几种情况：

☑ 零基础小白：想要了解或者从事数据分析行业，但还完全不懂数据分析；

☑ 职场新人：缺乏行业实际应用经验，想快速提升数据分析技能；

☑ 正在观望转行：进入数据分析领域，在技能和应用层面都需要系统学习；

☑ 希望在职提升：工作需要处理大量数据，并且有分析需求。

不论你是出于什么目的想要学习数据分析，那么恭喜你已经认识到了数据分析的重要性。

你可能不止一次尝试过自学数据分析，也可能不止一次放弃过。有学之前就畏难打了退堂鼓的，也有学会基础技能但无法应用于实际场景的。

小编根据同学们的反馈总结了一下在自学数据分析的路上大家是如何从入门走向自闭。

自学难，到底难在哪里呢？

1. 知识体系不完善，无法明确学习方向。

0基础的小伙伴，不了解需要学习的内容，可能一不小心就踏入了Python Web，Python 全栈的方向，和求职数据分析岗位的初衷相去甚远。

数据分析工具以及学习资料多而杂，不知道哪个适合自己，零基础无从下手，不清楚如何筛选有价值的资料。

2. 免费网课内容拖沓重复，容易遗漏知识点。

可能上一节课老师已经讲解过了某个知识点，然而下一节课为了结构完整又讲了一遍。可是对于急于找实习或者求职的小伙伴来说，时间就是金钱，于是快进，进度条刚拖完，突然又因为可能遗漏了老师讲的某一个小知识点发现听不懂老师讲什么了，于是又只好回头重新看。

3. 独自学习效率低下，无法找到学习漏洞。

区别于学校里的教学氛围，上课有问题就可以向老师举手提问，下课了也能抱着笔记本向老师求教，一般的录播网课几乎都是单方面传授信息，学习过程枯燥，进程缓慢。小伙伴们无法客观判断自己的数据分析能力，不知道自己到底还需要学习什么，更别说想老师求教答疑解惑了。

4. 学习的知识理论偏多，无法满足企业所需项目实战能力。

学习的内容没有办法应用到实际的场景中，导致求职过程中没有拿得出手的项目开发经历，数据分析是一个实践性很强的学科，在项目实战中可以获取的知识以及能力是单纯的看视频，看书学习无法涉及到的，而企业最终看中的也只是你的实际工作能力，给公司创造的价值。 

其实也并不是没有自学成功的案例，总有一些人能够靠自学自律离自己的目标越来越近。但是我们不要拿着幸存者偏差的例子，当作自己未来人生的模板，首先你就要问问自己，我可以像他一样坚持学习，保持自律吗？

自学数据分析需要极强的自律性，以及对学习资料和内容筛选的能力。否则效率会非常的低，而且一定要制定学习计划，根据学习计划执行。包括你要投递简历的时间，入职的时间等等。都要给自己一个规划。否则会容易懈怠。资料可以去通过一些行业领域的公众号，数据领域相关网站、书籍以及知乎，B站等去获取等等。在学习的过程中也会因为自制力不够，三分钟热度，遇到问题不能及时解决等问题导致浪费时间走各种弯路。而且大数据的学习不仅仅需要学习理论，更需要通过实训项目来提升自己的实战能力，毕竟在实际的工作当中，企业更看重的是员工的实操能力。

想掌握数据分析技能，参加数据分析培训学习是非常快捷的有效的方法，能系统、全面的学习一遍课程，而且是有项目实战，职业支持的，对于转行来说入职入行入圈时最重要的。

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