首先，我们要明确一点：专科千万不要学大数据。这种观点可能会让一些人感到惊讶，因为在当今这个信息爆炸、数字化转型加速的时代，大数据似乎是每个行业都需要的一项重要技能。但实际上，专科教育和大数据领域之间存在着本质的差异。
其次，大数据专业通常要求学生具备扎实的数学功底、对算法有深刻理解以及能够处理海量数据，这些都是高级计算机科学背景下的基本能力。然而，对于很多专科生来说，他们在时间和精力的投入上无法与本科或研究生水平相比。这意味着，即便是出色的专科生，也难以达到进入这一领域所需的标准。
再者，大数据工程师往往需要不断学习新技术，如深度学习框架Keras、TensorFlow等，以及最新的数据库管理系统如Hadoop和Spark。这些知识更新速度快，而专科教育体系一般不够灵活，不易跟上这些快速变化的情况。
此外，在就业市场上，大多数公司对于招聘非计算机专业的大数据分析师或工程师并没有特别高需求。大部分时候，这些职位由拥有相关专业背景的人来填补。而且，由于竞争激烈，一般情况下只有那些具有更高学历和更丰富经验的人才有机会获得这样的工作机会。
同时，要考虑到未来职业发展的大局。在这个高度自动化、高科技发展迅速的时代，对于未来的就业前景进行合理规划非常重要。如果你选择了错误的方向，你将面临重大的挑战，而且很难纠正自己的路径。此时，此刻，每一个选择都可能决定你的未来轨迹，所以务必慎之又慎。
最后，虽然有些人认为“任何技能都可以通过自学掌握”，但这并不总是真的。大规模项目通常需要团队合作，而团队中成员必须能有效沟通和协作。如果你缺乏必要的心态准备或者不熟悉特定的工具，那么即使你掌握了某一方面的知识，也可能因为无法融入团队而失去许多机会。而且，有时候，一些看似简单的问题，其背后隐藏着复杂的情境，只有经过系统训练才能准确地识别并解决问题。
综上所述，尽管现在我们生活在一个充满信息渗透的地方，但对普通用户来说，“学会如何使用Excel”、“了解基础统计方法”等基本技能已经足够应对日常生活中的需求。而对于想要从事IT行业的人来说，更应该关注的是如何提高自己的编程能力，比如Python语言及其各种库，这种技能更加普适性强，同时也不会因过时而影响您的价值。因此，当我们站在十字路口，看向那条似乎光鲜亮丽的大数据之路时，我们应当保持清醒头脑，不急于冲动，让自己走向真正适合自己的道路。
