首先，确定自己的需求是什么？

在需求下学习的人基本上可以分为两类：一类人群属于自己工作中需要一些数据分析类的技能支持，只需要学习Python、SQL等工具类技能就可以满足需求，但是不能成为专业的大数据分析师；

还有一类是冲着大数据分析师这个岗位去的，这类人对于大数据分析的基本素养要求就会比较高，所要学习的层次也会更高一些。

其次，确定自己应该怎么学？

如果是第一种，只是为了提升工作效率而学习，这种就比较简单，报哪个班其实都无所谓。

因为现在市面上的培训机构，95%的培训机构里面的老师，都是曾经在程序员里面比较牛的人，这种人教会python、SQL这些都是高手。

他们对这些工具的操作可谓是信手拈来，在选择报班的时候，只要对比价格就行，基本上没有太大区别。

如果是第2类人群，目标明确找工作的那一类。我建议在报班前先去招聘网站看看，看看现在的企业在招聘大数据分析师时都需要具备哪些能力，去好好领悟一下企业的人才需求是什么。

认真对比后你会发现，只要是真正要找大数据分析师的企业，他们都会在岗位能力里面提及：需要该岗位从业人员拥有用数据帮企业解决某些问题的能力。

假如是一个纯小白要转行大数据分析，可能不太理解什么叫用数据帮企业解决某些问题，只要是工作过的人都知道，不管你是在哪个公司工作，公司看重的是员工解决问题的能力。

其次考虑的才是员工的工具使用情况，所以工具学习是最基础的，就相当于做平面设计需要会使用最基本的制图工具是一样的道理。

学习方式无非就是两种：一种是自学；一种是报班。

我重点说一下报班：

报班学习的话首先是时间上就能缩短很多，2个月就能掌握自学2年才能学到的内容。

当然这个时候选择什么样的培训机构，就要回到我们之前讲的学习目标上了。确定是要走大数据分析这条路，那就要去分辨各个培训机构的课程设计，选择主要带着学员做实训项目的，一定要是做企业真实项目的那种，而不是随便在网上爬一些数据，让你去练手的那种。

我们在选择学习课程的时候，就要选择最有利于自己就业的课程。我们翻看招聘网站信息，很明显能看到，几乎所有企业都是要求有3-5年的项目经验。

企业要的项目经验一定是有实战效果的项目经验，而不是随随便便去网上爬取一些数据做的“练手实验”。

选课避坑指南

1、选课时不要被培训机构所谓的庞大数据集所误导。数据集再大，也是属于“死数据”，即使把这些数据玩出花来，也没有企业去验证你这个数据分析做的到底怎么样，所有的操作只能是你的老师带着你去玩。

因为我们都知道，数据是所有公司的秘密，没有哪家公司会将自己公司的数据给到一个培训机构，让培训机构拿着自家的数据去给学员练手，这个是不符合商业逻辑的。

我们在选择课程的时候就要去找那种有能力做企业真实数据分析的机构的课程学习，因为这样你才能从企业真是需要的角度去做数据分析，正儿八经的在学习中积攒项目经验，学完后自带经验光芒，无需从底层做起。

2、选课时不要被授课老师的光鲜背景所迷惑。你一定要相信，在阿里干了10年的程序员，也比不上一个在小公司正儿八经干了1年的数据分析师。

术业有专攻，虽然写代码是数据分析师的基础技能，但是分析思维才是数据分析师生存与壮大的根本。很多培训机构都会包装自己的讲师，把自己的讲师吹捧的很厉害，其实我们静下心想想，一个真正有能力的数据分析师怎么可能去一个培训机构做讲师呢？

数据分析师是一个越老越吃香的职业，经验越足待遇越好，在企业中，不管是从地位还是薪资上来说，都比在一个培训机构要好的多，一个有能力的数据分析师要受了什么刺激，才会去培训机构任课呢？

其实，这些培训机构的讲师，基本上以前都是做程序员的，由于程序员这个职业自身的因素，很多程序员在从业5年左右就会出现一些身体上的问题，辞职后专业技能又不能浪费，就会选择相对轻松一些的培训机构去任教。

他们的软件能力绝对是很厉害的，教学员基础工具使用一点儿问题都没有，但是回到大数据分析的精髓上来说，有些人可能就是写了5年代码，数据分析一点儿都没有接触到，对于数据分析的精髓，他们自己也是欠缺的，那又如何去教学生呢？

课程推荐

我对比了很多家机构的课程设计，基本上都是以工具教学为主，同时会用一些数据集去给学员来练手，也就是所谓的实战课程。

但九道门商业数据分析学院的课程还是不太一样的，这个课程的设计值得大家花时间去看看，它是一种OBE式教学方式（以结果为导向），课程设计一共分为4个阶段，全程需要做数据分析项目的企业参与验收。