短期的培訓班好比肌肉服，交錢賣貨穿上就走，有形有線條。當然肌肉度外面還得套件體恤衫，否則就露餡了。考研加上三年認真學習，好比系統健身，利用好了這三年，你可以每一塊肌肉都練出來。從此你再也不怕光著膀子漏出整塊腹肌了。

學習資料分析需要什麼基礎，什麼樣的人適合學習資料分析？

大資料培訓幾乎成了大資料人才通往職場的必經之路。

資料分析對於從業者的要求是比較高的，所以要想具備更強的資料分析能力，一定要有一個系統的學習和積累過程。當前的資料分析主要採用兩種方式，一種方式是統計學方式，另一種方式是機器學習方式，這兩種方式都需要從業者具有一定的數學基礎、統計學基礎和計算機基礎。

1、資料分析師通常分兩類，分工不同，但各有優勢。 一類是在專門的挖掘團隊裡面從事資料探勘和分析工作的。如果你能在這類專業團隊學習成長，那是幸運的，但進入這類團隊的門檻較高，需要紮實的資料探勘知識、挖掘工具應用經驗和程式設計能力。該類分析師更偏向技術線條，未來的職業通道可能走專家的技術路線。

另一類是下沉到各業務團隊或者運營部門的資料分析師，成為業務團隊的一員。他們工作是支撐業務運營，包括日常業務的異常監控、客戶和市場研究、參與產品開發、建立資料模型提升運營效率等。該型別分析師偏向產品和運營，可以轉向做運營和產品。

2、資料分析師的理想行業在網際網路，但條條大道通羅馬，走合適你的路線。

從行業的角度來看：

1）網際網路行業是資料分析應用最廣的行業，其中的電商企業，更是目前最火的，而且企業也更重視資料分析的價值，是資料分析師理想的成長平臺。

2）其次是諮詢公司（比如專門的資料探勘公司Teradata、尼爾森等市場研究公司），他們需要資料分析人才，而且相對來說，資料分析師在諮詢公司成長的速度更快，專業也會更全面。

3）再次是金融行業，比如銀行和證券等行業，該行業對資料分析的依賴需求，越來越大。

4）最後是電信行業（中國移動、聯通和電信），它們擁有海量的資料，在嚴峻的競爭下，也越來越重視資料分析，但進入這些公司的門檻比較高。

筆者建議：題主如果具有一定的數學基礎、統計學基礎和計算機基礎的話就選擇培訓；如果想以後有更好的發展，讀研是比較現實的選擇。

那麼，怎樣選擇大資料培訓機構？

1、利用招聘騙來轉培訓的公司，這種連道德標準都沒有的公司，完全不要考慮了。

2、包就業誇張的公司，就業率100%，什麼誰誰誰學了拿一萬多兩萬多的薪資，這種用腳丫子想想都知道，個案不代表全部，沒有絕對的事情和機率，所謂包就業，只是利用公司的資源幫你推薦一些就業的渠道，具體能不能去上班，還是要經過嚴格的考核和麵試。

3、選擇管理體系完善的公司，選擇有研發團隊的公司，選擇網路上口碑比較好的公司、選擇業務定位精準的公司

4、大資料培訓沒有資料怎麼實施。光有技術還不夠，還需要有專案，有資料，這樣才能100%情景還原。