京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
想做数据分析师,上大学和在线自学哪个更好
互联网连接你我,改变生活。身处互联网时代,学习资料获取更加容易,学习方式也更加丰富。是要继续上大学获取知识和技能还是在家自学在线课程?本文将阐述两者各自的优缺点,并帮你作出决策。
2012年刚开始的时候,关于数据科学的线上课程只有不到20个。2013年,CDA数据分析师推出数据分析课程。到了2017年,线上已经有数不清的课程可以选择,许多人都在纠结:到底是上传统的学校去学习,还是通过在线培训获取知识?
这也难怪,如今我们的选择确实丰富得太多,更多元的选择为我们的专业学习提供了很好的平台,但是选择丰富之余,也出现了一个新问题
选择太多也容易让人挑花眼。今天我就来给大家分析分析,是要选择传统的大学学术项目还是一系列独立的在线课程。
培养数据专家的正式学术学位计划
对于想成为数据科学家或者数据工程师或者分析专家的人来说,如果你看重的是学术声望,那么你有很多高校的专业可以选择。但是选择追求学校的声望可是要付出一定的成本哦。我接下来简要分析一下在传统学术机构学习的优缺点,然后再深入研究。(可参考CDA数据分析课程和CDA证书)
优点
毕业之后会获得正式的证书,可以写进简历
在校期间在专业上的学习可以由浅入深,一步一步,全面建立对该学科的知识框架
在这样的教育体系下,你需要对自己的教育追求负责
通过努力学习和辛苦付出,会受益颇丰
全面参与各种高级项目或者独立研究
缺点
费用不菲(2年平均费用在18000美元到144000美元之间)
专业学习更需要坚持和毅力(比如,没有了平实、简洁易懂的解释,取而代之的可能是充满理论的探讨)
课堂之外,你需要发展全面的自学能力(上大学充电,就是要自学与数据打交道的能力)
必须严格遵循课程(甚至是上课地点)安排
到大学上课一定更好吗?
答案是因人而异
如果你还没有拿到STEM学位(STEM分别代表science(科学), technology(技术), engineering(工程),mathematics(数学),译者注 ),那你最好先拿一个。这种情况下最好的选择应该是选一个数据科学或者数据工程的学术项目。我的建议是,在选择具体专业或者项目事还要注意几个前提条件。
如果你想为来自工业国家的客户工作或者与他们共事,而且你的STEM学位是在一个发展中国家的学术机构拿到的,那么你可以考虑就读一个工业国家学校提供的正式学术项目。但值得注意的是,如果你已经有很多和世界级客户共事的经验,那么其实你也不必再继续追求学历以证明你的能力(但是,你肯定已经知道了能力的重要性。)
最后,如果你自己很清楚一定要有一个传统的教室学习环境才能让你学到真知,那你就要不惜一切代价去追求自己的梦想了。
成为数据专家所需的在线培训
我们实事求是地说,在线培训是专门为想自己动手学习知识的人群设计的。我们有上千种提高技术的选择,帮助实现职业向着预期发展。但是很多人被林林总总的选择搞得晕头转向,眼花缭乱。有关数据专家的在线培训课程数量总是很多,指导却很少。以下是在线课程的主要优缺点:
优点
事实上,所有的课程都是免费的。顶多只需花不到500美元就能了解到比在传统学术项目中更多的话题
选择网络培训课程说明你是一个专心致志,积极向上,充满热情的技术专家(自学是证明一个人不断追求进步的表现之一)
你可以按照自己的节奏,随时随地开始学习
你有很大的自由,用自己最感兴趣的方式磨练技艺,很有灵活性
你可以用简单的方式学习(这取决于你选了哪位老师。大多数线上培训讲师都会直白的语言,实用的手段进行讲解,但有些老师会故作高深,把内容搞得很难。)
缺点
除了在培训视频上学到的东西以外,其他东西都要自己学(不过,选择一个会用很实用的方法培训你的老师可以帮助解决这一问题。好好想想,你是在为你自己学习)
你必须得对自己负责,或者和别人一起学习,相互监督
你要自己设计学习方案,或者请人帮你设计一个学习方案
你拿不到正式的大学认证,但是培训结束后会有一个认证。
通过在线培训成为数据专家是否适合你?
决定是否通过在线学习成为数据专家需要考虑许多因素。如果你已经获得名校的STEM学科学位,我认为你没必要因为要锻炼数据处理技术而去大学继续学习,你只需再听一些在线课程,读一些相关书籍,由小到大,由少到多,循序渐进。如果你非常确定自己不沉浸在学术气氛中就无法学好知识,那么培养数据专家的在线培训课程就不适合你了。
很多人问我要如何在在线培训课程上学习才更有效果。我知道这个领域范围很广,更新换代日新月异。如果你初涉该领域,想一下子找到适合的方法会比较困难。但是想想自己报了网络课程相比上大学所省下来的一大笔钱,找出合适的在线学习方法似乎就不算个事儿了。如果你已经在数学和分析并解决问题上学到了足够的知识,为什么还要牺牲钱包、时间,甚至你的生活方式去坐在教室里学习呢?
但是我还是要说一下,我是有偏见的。我在大学获得环境工程专业学位和专业证书,然后我才开始自学数据科学。我从没有上大学去学习数据科学这一专业,我觉得没必要。我在大学期间修了20多个数学的学分,自己可以自学代码,为什么还要去上大学再专门学习这个专业呢?我可不想再白花两年时间和6万美元。怎么样,有道理吧!
说得有点多,有点离题了。总之,我不太赞成为了学习如何与数据打交道而专门回大学充电。但是如果你没拿过STEM学科专业学位,那可能就另当别论了。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在日常办公中,数据透视表是Excel、WPS等表格工具中最常用的数据分析利器——它能快速汇总繁杂数据、挖掘数据关联、生成直观报表 ...
2026-02-28有限元法(Finite Element Method, FEM)作为工程数值模拟的核心工具,已广泛应用于机械制造、航空航天、土木工程、生物医学等多 ...
2026-02-28在数字化时代,“以用户为中心”已成为企业运营的核心逻辑,而用户画像则是企业读懂用户、精准服务用户的关键载体。CDA(Certifi ...
2026-02-28在Python面向对象编程(OOP)中,类方法是构建模块化、可复用代码的核心载体,也是实现封装、继承、多态特性的关键工具。无论是 ...
2026-02-27在MySQL数据库优化中,索引是提升查询效率的核心手段—— 面对千万级、亿级数据量,合理创建索引能将查询时间从秒级压缩到毫秒级 ...
2026-02-27在数字化时代,企业积累的海量数据如同散落的珍珠,若缺乏有效的梳理与分类,终将难以发挥实际价值。CDA(Certified Data Analys ...
2026-02-27在问卷调研中,我们常遇到这样的场景:针对同一批调查对象,在不同时间点(如干预前、干预后、随访期)发放相同或相似的问卷,收 ...
2026-02-26在销售管理的实操场景中,“销售机会”是核心抓手—— 从潜在客户接触到最终成交,每一个环节都藏着业绩增长的关键,也暗藏着客 ...
2026-02-26在CDA数据分析师的日常工作中,数据提取、整理、加工是所有分析工作的起点,而“创建表”与“创建视图”,则是数据库操作中最基 ...
2026-02-26在机器学习分析、数据决策的全流程中,“数据质量决定分析价值”早已成为行业共识—— 正如我们此前在运用机器学习进行分析时强 ...
2026-02-25在数字化时代,数据已成为企业决策、行业升级的核心资产,但海量杂乱的原始数据本身不具备价值—— 只有通过科学的分析方法,挖 ...
2026-02-25在数字化时代,数据已成为企业核心资产,而“数据存储有序化、数据分析专业化、数据价值可落地”,则是企业实现数据驱动的三大核 ...
2026-02-25在数据分析、机器学习的实操场景中,聚类分析与主成分分析(PCA)是两种高频使用的统计与数据处理方法。二者常被用于数据预处理 ...
2026-02-24在聚类分析的实操场景中,K-Means算法因其简单高效、易落地的特点,成为处理无监督分类问题的首选工具——无论是用户画像分层、 ...
2026-02-24数字化浪潮下,数据已成为企业核心竞争力,“用数据说话、用数据决策”成为企业发展的核心逻辑。CDA(Certified Data Analyst) ...
2026-02-24CDA一级知识点汇总手册 第五章 业务数据的特征、处理与透视分析考点52:业务数据分析基础考点53:输入和资源需求考点54:业务数 ...
2026-02-23CDA一级知识点汇总手册 第四章 战略与业务数据分析考点43:战略数据分析基础考点44:表格结构数据的使用考点45:输入数据和资源 ...
2026-02-22CDA一级知识点汇总手册 第三章 商业数据分析框架考点27:商业数据分析体系的核心逻辑——BSC五视角框架考点28:战略视角考点29: ...
2026-02-20CDA一级知识点汇总手册 第二章 数据分析方法考点7:基础范式的核心逻辑(本体论与流程化)考点8:分类分析(本体论核心应用)考 ...
2026-02-18第一章:数据分析思维考点1:UVCA时代的特点考点2:数据分析背后的逻辑思维方法论考点3:流程化企业的数据分析需求考点4:企业数 ...
2026-02-16