01.入行第五年，我开始重新审视自己的“护城河”

不知不觉，进入数据领域已经第六个年头了。

从最初的应用软件项目管理、售前方案支持，到如今深耕数据治理服务与数据中台建设。这五年，我见证了各行各业对数据的态度从“怎么存起来”变为了“怎么管起来”。

为了让自己在这个领域扎得更深，我考取了 DAMA 的 CDGA（数据治理工程师）认证。本以为凭着项目经验和证书加持，能应对大部分业务诉求，但最近，我发现 “风向变了”。

02.当数据治理进入深水区，我感到了前所未有的“输出乏力”

在近期的项目交付和方案交流中，我明显感觉到客户的需求正在“向上生长”：
他们不再满足于仅仅看到整洁的元数据、清晰的血缘关系或规范的质量报表。他们开始问我：

  • “这些治理好的数据，能不能直接预测下个季度的库存水位？”
  • “既然数据中台建好了，能不能用 Python 快速给我出一份经营异动分析？”

面对这些更偏向数据应用与深度分析的诉求，虽然我有 5 年的行业沉淀，但在系统化的数据挖掘工具、统计学思维以及商业看板的高阶实战上，我察觉到了自己的“输出乏力”。

作为方案提供者，如果我不能理解数据如何最终转化为决策，那么我治理出的数据，终究只是“躺在仓库里的死数据”。

03.在众多选项中，为什么我决定死磕 IBM Data Analyst？

为了打破这种“乏力感”，我决定在 Coursera 上开启一段硬核的学习旅程——IBM Data Analyst（数据分析师）专业认证。

之所以选择它，是因为这份由 IBM 设计的课程大纲精准击中了我的需求点：

  • 工具链完整： 从 Excel 自动化到 SQL 高阶查询，再到 Python 核心库（Pandas/Numpy）。
  • 实战导向： 它不只是讲理论，而是教你如何在商业环境下进行数据可视化（Tableau/Cognos）和数据讲故事。
  • 国际化思维： 站在全球顶尖科技公司的肩膀上，重新审视数据分析的底层逻辑。

04.“教是最好的学”：关于这个学习专栏的诞生初衷

常言道：“教是最好的学。”
为了不让这些知识仅仅停留在视频和证书上，我决定开启这个 【IBM 数据分析师学习专栏】。

我将把这 11 门课程的精髓，结合我过去 5 年在数据治理、中台建设中的实战经验，进行二次拆解和复盘。

  • 我会分享纯干货的笔记：剔除废话，只留最核心的技术点。
  • 我会分享跨界思考：当数据治理（治理）遇上数据分析（应用），会擦出怎样的火花？
  • 我会记录真实挑战：作为一个老兵，在学习 Python 建模和 AI 工具时踩过的坑。

写在最后

这不仅是一个学习计划，更是一个职业生涯的“系统升级”。

如果你也正身处数据领域，或者正面临从“管理数据”向“挖掘价值”转型的困惑，欢迎关注这个合集。我们一起，把冷冰冰的数据，变成有温度的决策力量。

第一篇笔记：关于《数据分析概论》的复盘，近期更新。
回见。