编程零基础的话，我先建议你看一些经典的书籍，抑或是通俗易懂的计算机常识书。
这几本书各有千秋，我参考了我自己尝试过的几种方法，可以为你选择最适合你的学习方法提供一种参考。首先要判断你的决心有多大，一则花费金钱去报课，一则花费时间和精力，只做这一件事：学习数据分析。
换言之，你会学到什么，需要付出多少时间，付出多少社交成本。教育机构可以保障你一天最大的输入与输出，监督你，给你纠错，还提供师生之间的交流，企业项目实习等等，而自学最大的缺点是花费的时间和精力会很多。
如果你有机会去见所在领域的其他学生和专业人士，在遇到问题时，你还拥有一个内建的支持系统（他们可给予你高效的学习方法，最新的技术信息，实习项目的分享，有问有答）。
不过学技术的，都有一个通病，如果能百度搜索得到的答案，你拿去问对方，对方会觉得你不珍惜对方的时间，不珍惜和他的交流机会。这样一来，又回到了自学的话题。
如果你正在上四年的学位课程，国内大学教育的理念可能会导致，要花很多时间去学习那些你永远都不会使用的东西。但是，学习关键在于你是否运用所学的技能。通过大学四年的教育。你学到的东西，会非常丰富。你可能暂时找不到学习数据分析的新技术方法，可以关注国内编程类教育机构和计算机科学技术较为先进的科学院，这两类机构的最新信息，你都可以去跟踪，去寻找他们粉丝所在之处，自然就能找到同专业学习交流群，纯技术交流群。
你需要知道这两类教育在质量上存在巨大差异。近年来，国内的成人教育机构产出了很多技术人员，你也可以接触这些学员，了解对方的学习历程，技术大有长进是什么时候？可以向对方请教，大部分高技术人才，都愿意培养新人。
在你遇到问题的时候，你参与的训练营会帮你建立一套知识体系。毕竟很多人不会归纳总结规律，自然形不成自己的知识体系，这是一个很大的问题，而且自学对于每个人来说很有挑战性。
但自学，是大多数人会选择的方式，自主学习的优势是成本可控和灵活性，而且，无论是对于在上大学的你，还是在职的你，因为你生活中和工具中需要用到数据分析，你自主决定去学习并应用到实践项目中，这不失为一种最好的旅行。
自学的话，我的建议是留点钱，也许你会去买一些书或网上课程，在自学的日子里，你的确可以自由决定自己要花多少时间，多少金钱，去学习每一个课程，包括基础课程，高阶课程等等。但同时也有一个问题，自学的时候，由于没有人带领你，你会不知道从哪儿开始学，你对自己也没有约束力，你会因为自我学习欺骗感而没有给自己布置作业，也没有逼自己一把。
上免费公开课时，很容易分心或者受朋友和家人的干扰，而没有真正地去学习。
自修之路也许是最难的，国外有个网站为了给数据分析人员、数据科学家以及那些想要处理数据的人们创建一个discord服务器，因此，如果你想自学，我建议你可以上这个网站看看。
你还需要找一位同行者或者是前辈，对于你打算独立完成学业的人，他们会重新审视你们应该学到的东西，并且尽全力帮助你们成为一名数据分析师。
要想获得一份数据分析员的工作，你首先要了解的是什么，首先推荐使用SQL(结构化查询语言)。数据分析人员必须具备的技能，虽然并非所有的工作都需要它。
你可能会学到的一些东西就是分组语句，顺序语句，连接语句，计算语句，最起码知道一些子查询语句，你可能还需要理解数据分析工具，一定要了解一些事情，例如python的一些语句：for循环、if语句。Python库的函数，你应该知道，这张地图，并非实时的，是一个可视化的数据库，如果你想要去学习的的话，数据分析人员通常需要了解的其他工具是tableau或power。
多逛逛CSDN、GitHub或其他技术大v的知识圈子，看书，看课程，最重要的还是码代码，实操练习，只有实操，你才会发现你的错误点和卡点在哪？
