人这一辈子混成什么鬼样子，到底是什么来决定？
一个精英的诞生，家庭因素的影响到底有多大？
20多岁的时候，做什么能让自己将来不后悔？
有哪些技能一旦学会，能够终生受益？
…………
最近看到越来越多这样的问题，但也许这并不是坏事。每个时代的青年都是迷茫的，而这些问题的出现，说明越来越多的人在思考：努力、人生、价值、社会、环境这些老得掉牙字眼……以及它们之间的联系。
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20多岁，最迷茫的时期
在青春岁月，无论我们身处何种环境、状况，都会对其感到不满，那是因为我们刚刚认识到人生的空虚和可怜……在此之前，我们所期盼的生活完全是另外一副样子……但我们却把无处不在的人生空虚与可怜归结于我们的环境与状况。
------- 叔本华
成长的过程一定会是痛苦而焦虑的，尤其是20多岁：你懂了一些，但不懂的更多。
没有人告诉你哪条路是对的，哪条路是错的，因为根本没有人知道。打个最简单的比方，世界上最爱你的父母，也可能因为判断的失误，在选择专业的时候不小心坑了你。
所以，由于种种原因，很多人对自己的专业其实并不是那么满意。但也不能说讨厌，毕竟很少有人真正知道喜欢的是什么，或者对什么情有独钟。
真正要命的是，因为方向感的缺失，造成的行动困境。大学有更多可以自由选择和支配东西：图书馆、自习室、选修课、社团、实习、证书、竞赛……但你并不知道，哪些有意义，哪些纯属浪费时间。
这就带来了我们的第一种迷茫：当下有很多选择，但没人告诉你选什么。
第二种迷茫的是：未来在那里？
很少有人去想，4年的时间自己要成为一个什么样的人，读多少书，考多少证，拿多少奖金……4年之后该做什么，继续深造？从事什么行业？
这个时候你的老师可能会告诉你，你不知道方向在哪里的时候，把成绩搞好就行了。于是你认为，把专业的知识学习下就好了，以后找个对口的工作，就要走向人生巅峰了。
真的是这样吗？
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快速的刺激，很难让你有什么收获
学习一段时间并不会有明显提高，而玩一把游戏就能经历first blood 到 legendary。你不断沉迷于享受支配别人，掌控全局的快感。
但你有没有想过，其实你也并没有那喜欢农药。鲁班七号腿那么短，后羿头发都白了，成吉思汗竟然骑一只哈士奇……
记得有一次，我们这边5黑，还在团战中厮杀的时候，对方的韩信已经把家偷完了。看着破碎的水晶，和血红的“失败”，心里充满了空虚与挫败，不是对于游戏，而是对自己……
也有人沉迷于各种人际关系，参加各种社团，结识各路朋友，认为打入牛人的圈子，自己也能成为牛人。
但事实上稍微懂事点的人都知道，
人际关系的基础在于潜在的交换价值
，如果自己没有价值，不太可能会有很好的人际关系。
这个世界就是这样，你牛逼了，能给别人带来价值，自然想和你交朋友的人都来了。
所以，先把自己变成一个厉害的人。
你终将明白为什么自己并不快乐，因为你总是期待一个结果。期待看一本书变得深刻，期待跑5公里能廋一斤，发一条短信期待它被回复，上几次自习就期待能成为学霸。
少寻求快速的刺激，多做一些让你有长期收益的事情，如果你不知道怎么做，给你一些个人建议：
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读书，读到倦。除了专业书籍，还有很多可以提升个人能力；
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学习，学到累。有用的东西很多，你却从来静不下心来学；
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跑步，跑到疼。保持充沛的精力、规律的生活，可以有效防止你沉醉于快速刺激中。
逐渐地，你会发现，你的人生也不只是中单、Gank、偷塔、跪……
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你有没有想过，要成为一个很厉害的人
你有没有仔细观察过，身边厉害的人，有哪些特点。在我看来，大学里的大神，至少都有以下特质：
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做事情目的性极强。
能在确定目标后迅速利用一切可利用的资源，并排除无关事宜的干扰。说白一点就是，为达目的不择一切手段（褒义）。
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超强的把握机会的能力。
你很容易发现，优秀的人总有很多变得优秀的机会。你可能总在想，为什么那个人不是自己呢，你以为是自己运气不好。但其实，在等到这个机会之前，别人进行了无数的尝试，而你在一开始就放弃了，或者根本不屑于尝试。
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不局限在条条框框中，对未知事物保持热情。
优秀的人往往并不排斥对自身目标、观念甚至人格的重塑造。比如大神总是在保持专业学习成绩优异的同时，辅修其他专业，做超出学习的研究、系统学习专业之外的技能……拥有这一特质的人，常常更容易把自己保持在一种学习和进步的状态。
所以第一点其实很难做到的，真正有清晰的目标，或者对自己及环境有正确的判断的人很少，至少在大学时期很难。
但跳出跳跳框框，掌握一切可以掌握的机会，却是每一个人都可以做到的。
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你有没有想过现在的技能能够支撑什么样的工作，你的核心竞争力在哪里？
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你有没有想怎么样在简历里面增加一些闪亮的东西，还最好能对实际工作、学习有帮助？
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你有没有想过除了专业之外，有一些自己特别擅长的技能，特别是这项技能还能支撑工作？
当然你可能暂时想不清楚。我教你一个方法，去尝试干一件大事，比如你是学软件的，尝试自己写一个支撑商用的APP；你是学数学的，自己尝试去做一个好用的商业数学模型……最不济的，你可以把自己对理论和应用的理解分享出来，打造一个具有影响力的博客或者公众号……
在尝试这些“大事”的时候，你才会发现：你的优势在哪里，有什么缺点需要弥补，哪些东西更适合自己……只有不断尝试系统和困难的东西，你才有可能找到相对正确的方向。
如果说年轻时候的探索和弯路不可避免，那么你可以在试错成本最低的时期多做一些尝试。
很多时候，你不逼自己一下，都不知道自己有多弱鸡，也不知道自己有多厉害。
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20岁的技能，很难让你安度一生
今年7月的时候，马云的无人超市开起来了。24小时营业，却没有一个店员。
在我们期待不久的将来，周边24小时无人商店的同时，还有更多的人在恐惧，未来被替代的风险。
有人计算过，如果无人超市得以普及，那么仅上海一座城市，将会有10万人失业。
但这仅仅是“无人超市”带来的潜在威胁，呼之欲出的“无人驾驶”、“智能机器人”等，一旦技术成熟，将会对更多人带来冲击。
上世纪六七十年代的时候，最令人羡艳的并不是大学生，而是在国企拥有一个稳定职位的工人。那个时候，很多人为争取这样一个岗位倾其所有，然而10年、20年后，等来的却是下岗和提前退休。
曾经被视为“白骨精”的银行职员，现在最主要的工作也只是数钱和卖理财。即便是仍然备受尊重的医生、律师、媒体记者、工程师，如果只懂基础的操作，前景依然不容乐观。
如果说三四十年前，混沌与迷茫的交错，一切道路都在铺陈延伸，很少有人真正看清未来。那现在一个个被大数据、人工智能冲击行业，和不断推陈出新的社会环境，应该足够给予我们警示。
这些事对我们最好的启发是，千万别指望在20多岁的时候，找一份稳定的工作，可以维系一生。
从前日色很慢，一生只够爱一人。而现在，每天都有新的东西在产生、繁荣、衰亡。
我们要习惯这种节奏，也必须习惯，最重要的是，在快速变迁的今天，
掌握一些可以快速迁移的底层技能：比如沟通交流、组织协调、深度思考、数据分析以及快速学习的能力。
但其实存在于同一时间维度的我们，并不能真正把握未来，只有多做一些有意义的准备，从而有更小的概率，走进那条无法通向未来的死胡同里。
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大学生，有哪些通用且可以快速获取的技能
在未来，打败你的，可能原本与你无关。
几年前，银行的还把所有的交易业务仅仅握在手中，而现在，支付宝、微信支付已经成为不可或缺的交易方式。
支付宝在移动支付领域一家独大的时候，也不曾想到做社交的微信，会成为开疆拓土最大的对手。
微信现在已经成为国民App，以后打败微信的，一定不是跟它类似的聊天软件，或许是某种高度智能的应用。
对于我们来说，未来最大的潜在威胁，可能并不来自竞争对手，而是那些高效、从不犯错、不会抱怨的各种人工智能系统。
什么东西正变得越来越常见和廉价? 数据。 什么可以为数据提供稀缺且附带额外价值的服务? 数据分析。
如果说沟通、组织协调、深度思考等是需要终其一生不断训练和内化的技能，那么数据分析的能力一定是可以经过刻意练习快速获得的。
但跟沟通、组织、思考等底层能力一样，数据分析的能力适用于各种工作、学习。不管是互联网还是传统行业，数据量都在爆发式的增长，小到我们每个人的消费行为、浏览内容、运动轨迹，大到企业的生产、销售、人力、财务、用户运营等。
利用数据分析，可以客观地、快速地发现数据蕴藏的信息，从而利用这些信息做出更加正确的决策。
比如利用校园卡的刷卡记录，可以轻松地发现，打水多、吃饭规律的同学相对来说成绩会更好。因为自律不仅体现在学习，还会表现在生活的方方面面，但通过感性的猜测，我们很难得出这样的结论。
又比如谷歌的数据分析可以预测一个地区即将爆发的流感，从而进行针对性的预防；淘宝可以根据你浏览和消费的数据进行分析，为你精准推荐商品；口碑极好的网易云音乐，通过其相似性算法，为不同的人量身定制每日歌单……
就像我们虽然听说过新零售，但却不曾想到无人超市一夜降临一样，一个一切都被记录、一切都被分析的时代已经来临。除了适应新事物，我们还应该做的，就是获取数据分析的能力，为即将来临的大数据浪潮做好准备。
2017年初，国家在部分30多个高校新设立数据科学专业，以应对数据人才供不应求的现状，这更加印证，数据分析在未来会成为一项职业的核心技能。
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如何高效学习数据分析
那么大学生如何高效学习数据分析，并内化成自己的核心技能呢？
也许大神给你推荐了几十本书，甚至是看起来还不错的学习方法，但大多跟高效无关。
这里给你推荐DC学院的数据分析课程，跟着最专业的老师，通过最佳的学习路径，
学习数据分析的核心技能，60天就够了,即便是零基础。
可以给你学习方向的导师
课程采用录播的形式，你可以按照自己的节奏来规划学习节奏。为准备这个课程，我们吸取了无数数据分析师和竞赛选手爬坑的经验，我们研究了目前主流的数据分析书籍和课程，还有，邀请了两位能够为你提供学习方向的绝对大牛老师：
【课程主讲老师】
王乐业
香港科技大学博士后
王乐业，香港科技大学博士后，法国国立电信学院及巴黎六大计算机科学与技术专业博士。本科和硕士毕业于北京大学计算机科学与技 术专业。目前研究方向研究方向为城市时空数据挖掘。从事研究工作包括通过社交网络识别个人兴趣、通过移动通信网络推理人群移动模式、以及通过公共交通数据优化交通站点分布等。发表论文20余篇，其中SCI10余篇，引用300余次。乐业老师是一位乐于分享的学者，善于用简单的方法解答复杂的问题。在他看来，找到好的学习方法和路径，其实可以少走很多弯路。
【课程研发老师】
周涛
电子科技大学教授
周涛，电子科技大学教授、大数据研究中心主任。主要从事统计物理与复杂性，数据挖掘与数据分析方面的研究。在 Physics Reports、PNAS、Nature Communications等国际 SCI 期刊发表300余篇学术论文，引用超过17000次，H 指数为63。2015年入选全国十大科技创新人物，超级畅销书《大数据时代》译者，畅销书 《为数据而生:大数据创新实践》作者。周涛教授参与课程的研发和课程体系的设计，以多年的教学科研和企业数据团队管理经验为课程的顶层设计保驾护航。
除此之外，你还会遇到指导你每一个细节的答疑老师，解决你学习路上的每一个困惑。还有一群志同道合、有前瞻性的同学，目前已经有包含但不限于以下高校的同学加入：复旦、北航、中大、天大、电子科大、华科、南大、厦大、合工大、……
专业课程证书
当你学习完课程，并达到结业的要求之后，你将获得由DC学院颁发的专业课程证书。如果你知道DataCastle竞赛证书曾助力众多同学进入名企，那么你应该相信，这个证书将会给你带来更多的求职优势。
在HR眼中，你跟别人一样，除了四六级，就是计算机二级。而数据分析的证书，绝对能让HR眼前一亮。当然，最重要的是，你真正获得了数据分析的思维、能力。即便是同样的职位，你能够提供更多的价值，毕竟，老板更喜欢用数据说话的人。
轻松独立完成项目
除了帮助你实现课程中老师的例子，我们还将提供很多的课外练习，全都是你最可能会用到的案例。
课程中会提供同类问题下，不同例子的思路和参考的实现步骤，你可以照着实现。
相信从不同的案例练习、实现几次，没有什么是不能掌握的。
大部分的章节，都有习题，提交答案即可自动批改。更重要的是，
我们设计了一些专门针对课程内容的练习竞赛
。你可以通过数据分析的方法来获得答案，提交后系统会立即给你评分，并展示排名，你可以据此不断优化自己的方法。
从给定的房屋基本信息以及房屋销售情况等，建立回归模型预测房屋的销售价格。
从给定的影响员工离职的因素和员工是否离职的记录，建立逻辑回归模型预测有可能离职的员工。
从给定的北京PM2.5浓度及天气数据，建立回归分析及其他数据挖掘模型分析北京空气污染情况。
基于数据分析流程的学习路径
其实数据分析就这几个步骤，实现起来也感觉并不难。最好的学习路径是什么，就是按照解决问题的流程去学习。
你了解这个流程，然后循序渐进深入每个部分，你会觉得这是一件特别容易上手的事情。
按照计划，完成这些技能的学习，只需要60天，还包括你进行课外练习和补充知识的时间。
但更重要的是，
每学习一部分知识，你知道是在哪个环节应用，去解决哪些问题
。
以下是DC学院《数据分析师（入门）》课程大纲：
