大資料是我的主要研究方向之一，同時也在帶大資料方向的研究生，所以我來回答一下這個問題。

首先，掌握資料分析技術在當今的大資料時代背景下越來越重要，資料分析也必將成為很多職場人必須掌握的技能之一，所以資料分析不僅是一項職場技能，而且這個技能的應用領域也會越來越廣泛。

資料分析有兩種方式，一種是採用統計學方式，另一種是透過機器學習的方式，這兩種方式在具體操作方面也有一定的區別，採用統計學的方式可以透過資料分析工具來說實現，也可以透過程式語言來實現，而採用機器學習的資料分析方式則往往需要透過程式設計來實現。對於普通職場人來說，掌握一定的資料分析工具，像Excel、SPSS等能夠解決大部分資料分析場景，所以學習大資料分析技術就可以從這些工具開始學起。

如果要採用機器學習的資料分析方式則需要具備程式設計能力，機器學習的資料分析過程主要分為六個步驟，分別是資料整理、演算法設計、演算法實現、演算法訓練、演算法驗證和演算法應用，雖然演算法設計是機器學習的核心，但是演算法實現過程則需要程式語言的幫助。目前Python在機器學習領域有廣泛的使用，Python中的Numpy、Scipy、Matplotlib等庫能夠為資料分析提供較大的便利。

要想在資料分析領域走得更遠，掌握程式設計技術還是有必要的，由於Python語言並不複雜，所以要想掌握Python程式設計需要做好三件事，其一是制定一個詳細的學習計劃；其二是注重動手實踐；其三是多交流。如果在學習的初期有專業人士指導一下，那麼會對學習Python程式設計起到較為積極的影響。