作為一名教育工作者，同時大資料也是我的主攻方向之一，所以我來回答一下這個問題。

首先，對於24歲的男生來說，學習資料分析技術是完全來得及的，而且經過一個系統的學習過程之後，也會有一定的職場競爭力，從大資料領域大的發展趨勢來看，未來資料分析領域的人才需求潛力還是比較大的。

資料分析在大資料時代有了新的定義，資料分析的方式產生了較為明顯的變化，資料分析的邊界也在不斷得到拓展，從結構化資料逐漸向半結構化資料和非結構化資料拓展，而且資料分析在行業領域的應用也逐漸從金融、經濟、醫藥等領域向工業領域拓展，相信在工業網際網路時代，這一趨勢會越發明顯。

24歲開始學習資料分析，一定要結合自身的知識結構來選擇一個學習的切入點，當前資料分析可以分為兩大基本方式，其一是統計學方式，其二是機器學習方式。對於數學基礎比較紮實的初學者來說，可以從統計學方式開始學習，一方面統計學的資料分析方式有大量的學習資料，另一方面該方式也比較容易入門，同時也有大量的工具可以使用。

機器學習的資料分析方式在大資料時代得到了廣泛的關注，相對於傳統的統計學分析方式來說，機器學習方式更適合大資料時代的資料特點。機器學習的資料分析方式需要一個系統的學習過程，不僅要有一個紮實的數學基礎，同時還需要學習程式設計知識，比如Python語言在機器學習領域就有廣泛的應用。

最後，資料分析與傳統的開發崗位不同，資料分析領域對於經驗的積累比較看重，比如行業知識就需要一個長時間的積累過程，所以從事資料分析崗位往往有較長的職業生命週期，這也可以看成是資料分析崗位的一個優勢。

曾經有幸做過資料分析職位，如果您滿足以下要求，我覺得還是可以的:

1.理工科，學歷最少碩士畢業；

2.有統計學基礎，有程式設計基礎；

資料分析是一門很吃學歷的職位，一般的本科做的資料分析都是一些日常的分析，我認為是不長久的，如果滿足條件，可以去試試，畢竟年輕，放心大膽的去做吧。

肯定來得及，但要規劃好。

作為一個曾在美股上市擔任高階資料分析師的過來人，說下我的看法:

資料分析師是分析處理資料的崗位，目標是帶來真正的業務價值。

通訊網際網路基礎技術的發展，讓我們步入了大資料時代。資料的海量，催生了資料分析師這個職位。但不只要看到資料，要看到資料背後的業務價值。你後續升職加薪，最主要的考核點，我認為就是你透過資料分析師給公司帶來了什麼業務價值，比如提升了多少收入、利潤，帶來了多少新使用者。

提數技能，用來獲取資料。

資料一般都儲存在資料庫或資料倉庫中。sql是必備技能，懂hadoop hive是加分項。

分析技能，簡單點就是對資料進行整合、展示，出一份資料報告。但遠遠不夠。剛多的是預測功能，基於歷史資料，需求方可能讓你預測未來的資料，這個時候資料序列建模、甚至是機器學習建模，都排上用場了。所以，python是必備項。不建議用excel，建議全部自動化分析流程。

業務知識的理解: 資料只是一盤散沙，要結合具體的業務場景、商業價值分析資料，並給到決策建議。分析師的終極目標，是給到決策建議。如果只是一堆資料的展示，太枯燥沒啥意思。當然如果有視覺化的技能，也是加分項。

後續做的好，可以往資料分析師深入發展，或者轉演算法工程師。兩者本質上都是處理資料，解決最最佳化決策的崗位，只是後者對演算法要求高而已。