读研时，我上过一门叫“分析方法”的课。有一节专门讲数据分析和商业建模，我们估算产品需求、预测订货量、构建网络优化模型并做了仿真。从那以后，我就迷上了这件事。
然而，将理论应用到实践并非易事。完成学业后，威尔开始寻找数据分析方面的新岗位，但他发现自己在求职的实操层面准备不足。他明白，自己需要在打好基础的同时继续精进，才能更熟练。
我尝试应聘分析师的工作，但发现大家都要多年经验，甚至要博士。我想：我不会再回去读书了，钱已经花得够多了。这让我有点灰心。这时我意识到，我还需要点别的东西。
为了获得更多动手实践的学习体验，威尔发现了 DataCamp。最初吸引他的是，平台提供了贴合他需求与目标的学习路径。DataCamp 注重实践、聚焦真实应用的学习方式立刻让他眼前一亮。
我找到了 Datacamp，从那以后基本就一发不可收拾。我大概已经用了 Datacamp 五年了。
DataCamp 就像我的放松角落。有人做纵横填字，有人玩数独消遣时间。我会上 DataCamp，因为对我而言它就是这样一种存在。
对威尔而言，最重要的收获之一是构建了扎实的数据分析基础技能。他很认可课程的结构设计：从基础入手，逐步增加难度。
DataCamp 的交互式学习方式对强化他的学习起到了关键作用。练习的即时反馈以及使用真实数据集进行操作，让学习过程既高效又有趣。
能够在当下学到某个知识点，并立刻在工作中应用，这会强化我的学习，也让我更有信心。
我第一次尝试 DataLab 时，感觉像是被点醒了；它正是我从“学习”迈向“实作”所需要的东西。
DataLab 成为他日常的一部分，让他以前所未有的方式试验数据。他可以检验理论、操作数据集，并实时看到工作成果。
DataLab 就是我点子的大沙盒。它让我有能力去尝试、犯错，并以非常实用的方式从中学习。
他最具影响力的成果之一，是把一份原本需要数月才能完成的冗长报告流程，转变为快速高效的任务。
以前我们的报告要靠外部顾问来做，可能要花上三个月。借助 DataLab，我用自己搭建的数据透视表把这个流程自动化了。过去三个月才能完成的事，现在不到五分钟就能搞定。
这项显著提升不仅体现在速度上，也体现在报告质量上。除了提高效率，DataLab 还帮助威尔更深入地开展数据分析，挖掘此前难以触及的洞见。
我已经能够在很大程度上帮到 Starting Point。我的同事们很认可我所做的一切——比如我自学了 Tableau。在我做完演示后，组织就购买了 Tableau 许可。现在，我的团队很喜欢我做的东西，尤其是地图和空间可视化，这能让我们看到在俄亥俄州东北部我们服务的人群在哪里，以及我们如何帮助他们。
您可以从数据集的不同维度去看，就能开始发现各种不同的模式。现在我可以展示这些趋势，从而争取到更多资金，或帮助做出更优的决策来支持我们的网络。
回顾自己使用 DataLab 的经历，威尔强调了它在自己职业发展中的作用：
它让我更高效、更有产出。它把我从琐事中解放出来。大多数做这类工作的人员都被期望只是一份份把报告“拧”出来。但现在我既能快速产出报告，还能去做其他能带来价值的事情。而且我带来的价值也真正得到了同事们的认可。
Rhys Phillips 是一位经验丰富的多学科市场营销专业人士，拥有涵盖照片与视频制作、社交媒体、线下活动、设计、付费广告及品牌建设的背景。他目前在 DataCamp 负责内容运营与市场营销，推动并扩展创意工作流程，使故事化表达与业务影响相结合。在此之前，Rhys 曾在招聘科技初创公司 cord 担任高级内容岗位，并以自由摄影师和摄像师的身份工作，在市场与创意执行的全链路上积累了多元的技能组合。
威尔·阿普林（Will Appling）是俄亥俄州克利夫兰 Starting Point 的一名数据分析师，他需要一种更好的方式在工作中发挥自己的数据技能。他选择了 DataCamp 来帮助自己。
在这篇博文中，我们将介绍威尔如何从在校学习数据，到用数据技能更好地完成工作。我们将重点探讨 DataLab 如何简化他的工作、帮助他在 Starting Point 取得更多成果，使他不仅是“做报告的分析师”，更是“能提供对组织真正有影响力洞见的分析师”。
威尔的入门之路
威尔走进数据分析世界的道路并非一帆风顺。读研期间，他逐渐体会到数据在理解和解决复杂问题方面的力量。