作為一名教育工作者，同時大數據也是我的主攻方向之一，所以我來回答一下這個問題。

首先，對于24歲的男生來說，學習數據分析技術是完全來得及的，而且經過一個系統的學習過程之后，也會有一定的職場競爭力，從大數據領域大的發展趨勢來看，未來數據分析領域的人才需求潛力還是比較大的。

數據分析在大數據時代有了新的定義，數據分析的方式產生了較為明顯的變化，數據分析的邊界也在不斷得到拓展，從結構化數據逐漸向半結構化數據和非結構化數據拓展，而且數據分析在行業領域的應用也逐漸從金融、經濟、醫藥等領域向工業領域拓展，相信在工業互聯網時代，這一趨勢會越發明顯。

24歲開始學習數據分析，一定要結合自身的知識結構來選擇一個學習的切入點，當前數據分析可以分為兩大基本方式，其一是統計學方式，其二是機器學習方式。對于數學基礎比較扎實的初學者來說，可以從統計學方式開始學習，一方面統計學的數據分析方式有大量的學習資料，另一方面該方式也比較容易入門，同時也有大量的工具可以使用。

機器學習的數據分析方式在大數據時代得到了廣泛的關注，相對于傳統的統計學分析方式來說，機器學習方式更適合大數據時代的數據特點。機器學習的數據分析方式需要一個系統的學習過程，不僅要有一個扎實的數學基礎，同時還需要學習程序設計知識，比如Python語言在機器學習領域就有廣泛的應用。

最后，數據分析與傳統的開發崗位不同，數據分析領域對于經驗的積累比較看重，比如行業知識就需要一個長時間的積累過程，所以從事數據分析崗位往往有較長的職業生命周期，這也可以看成是數據分析崗位的一個優勢。

我從事互聯網行業多年，目前也在帶計算機專業的研究生，主要的研究方向集中在大數據和人工智能領域，我會陸續寫一些關于互聯網技術方面的文章，感興趣的朋友可以關注我，相信一定會有所收獲。

如果有互聯網、大數據、人工智能等方面的問題，或者是考研方面的問題，都可以私信我！