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入行数据分析四大行业指标一次性讲清楚

发布于：2021-04-28 02:36:59 作者：admin

2012年初，数据科学在线课程不到20门。到2017年，网上有无数的课程可供选择。很多人都在想是去传统学校还是通过在线培训获取知识。难怪我们现在的选择真的很丰富，更多元的选择为我们的专业学习提供了一个很好的平台，但是当选择丰富的时候也出现了一个新的问题

选择太多容易让人挑剔。今天我给大家分析一下，是选择传统的大学学术项目，还是选择一系列独立的网络课程。

入行数据分析四大行业指标一次性讲清楚

培训数据专家的正式学位项目

对于想成为数据科学家、数据工程师或者分析师的人来说，如果你看重学术声望，你有很多专业可以选择。然而，选择追求学校的声誉，却要付出一定的代价。接下来我会简单分析一下在传统学术机构就读的利弊，然后再进一步研究。

优势

毕业后，你会得到一份正式的证书，可以列入你的简历

在校期间学习一个专业，可以一步一步为该学科建立一个全面的知识框架。

在这样的教育体系下，你需要对自己的教育追求负责

通过努力学习和工作，它会受益匪浅

充分参与各种先进项目或独立研究

劣势

昂贵(两年平均成本在美元和美元之间)

专业学习需要坚持和毅力(比如没有浅显易懂简单易懂的解释，但可能充满理论探讨)

在课堂之外，你需要培养综合自学能力(在大学充电就是自学处理数据的能力)

要严格按照课程(甚至是上课地点)来

上大学一定更好吗？

答案因人而异

如果你没有拿到STEM学位(STEM代表(科学)、(技术)、(工程)和(数学))，最好先拿一个。这种情况下，最好的选择应该是选择数据科学或者数据工程的学术项目。我的建议是，在选择具体专业或项目时，要注意几个前提条件。

如果你想为工业化国家的客户工作或与他们一起工作，并且你的STEM学位是从发展中国家的学术机构获得的，你可以考虑参加工业化国家学校提供的正式学术项目。但值得注意的是，如果你有大量与世界级客户合作的经验，你不必追求学历来证明自己的能力(但你必须已经知道能力的重要性。)

最后，如果你清楚地知道，你必须有一个传统的课堂学习环境，这样你才能学到真正的知识，你就必须不惜一切代价追求自己的梦想。

成为数据专家的在线培训

我们说在线培训是专门为想自学知识的人设计的。我们有成千上万的选择来提高我们的技能，并帮助我们的职业生涯按预期发展。但是很多人被各种各样的选择弄得眼花缭乱。数据专家的在线培训课程总是很多，但是说明很少。以下是在线课程的主要优点和缺点

优势

其实所有课程都是免费的。最多，你可以花不到500美元学到比传统学术项目更多的课题

选择在线培训课程，说明你是一个敬业、积极、热情的技术专家(自学是证明一个人不断追求进步的表现之一)

你可以随时随地按照自己的节奏开始学习

你有很大的自由以你最感兴趣的方式磨练你的技能，而且你非常灵活

可以用简单的方式学习(看你选哪个老师了。网上培训导师大多会用通俗易懂的语言和实用的手段讲解，但也有一些老师会故作高深，把内容搞得很难。)

劣势

除了培训视频里学的东西，其他的都是自己学的(但是选择一个会用实际的方式培训你的老师可以帮助解决这个问题。想想吧。你是在为自己学习。)

你必须对自己负责，或者学会和别人互相监督

你应该设计自己的学习计划，或者请人帮你设计学习计划

不能拿到正规的大学认证，但是培训后会有认证。

通过在线培训成为数据专家对吗？

在决定是否通过在线学习成为数据专家时，有许多因素需要考虑。如果你已经获得了名校STEM学位，我认为你不需要去大学继续学习，因为你想锻炼数据处理技术。你只需要听一些网络课程，看一些相关的书籍，从小到大，从小到大，多到少。如果你非常确定不沉浸在学术氛围中是学不好的，那么培训数据专家的在线培训课程就不适合你。

很多人问我如何学习在线培训课程才能更有效。我知道这个领域很广，日新月异。如果你是这个领域的新手，很难一下子找到合适的方法。不过，比起报名在线课程省下的大笔钱，找到一个合适的在线学习方法似乎也不是什么大事。如果你在数学、分析和解决问题方面已经学到了足够的知识，你为什么要牺牲你的钱包、时间甚至你的生活方式去教室学习呢？

但我还是想说，我有偏见。我在大学拿到了环境工程的专业学位和专业证书，然后开始自学数据科学。我没上过大学学数据科学。我觉得没必要。大学的时候数学考了20多个学分，可以自学代码了。我为什么要上大学，重新学习这个专业？我不想再花两年的时间和6万美元。多么有道理！

有点过分，有点跑题。总之，我不赞成回大学为了学习如何处理数据而去充电。但是如果你不接受

过STEM学科专业学位那可能就另当别论了。

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标签： #数据分析 #一次性

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