学习数据分析的最佳地点是多样化的，这取决于你的个人学习风格、时间安排和预算。以下是一些建议，可以帮助你找到适合你的学习资源：
1. 在线课程平台：
（1）coursera：提供来自世界顶级大学和机构的数据分析课程，如斯坦福大学的“数据科学专项课程”。
（2）edx：与哈佛大学和麻省理工学院合作，提供数据分析相关的课程。
（3）udacity：提供面向初学者的数据科学和分析课程，以及高级课程。
（4）udemy：有许多由专家教授的数据分析课程，价格相对实惠。
（5）linkedin learning：提供各种数据分析和商业智能的课程。
2. 专业认证：
（1）google analytics certification：如果你对谷歌的分析工具感兴趣，可以考虑获得这个认证。
（2）amazon certified solutions architect：如果你在亚马逊工作，并希望成为解决方案架构师，这个认证将是一个很好的起点。
（3）microsoft certified: 微软提供了一系列的数据分析和商业智能认证，包括sql server administrator, azure data studio等。
（4）kaggle：虽然主要是数据科学竞赛平台，但也是学习和展示数据分析技能的好地方。
（5）cognizant analytics certification：这是一个专门为数据科学家和分析师设计的认证，涵盖了数据分析的各个方面。
在选择学习资源时，你应该考虑以下几点：
1. 课程内容是否符合你的学习目标？
2. 课程是否提供实践项目或案例研究？
3. 课程是否提供社区支持，如论坛、问答区或meetup活动？
4. 课程是否提供证书或学分？
5. 课程费用是否在你的预算范围内？
6. 课程是否提供灵活的学习时间表？
总之，最好的学习地点是那些能够提供全面、实用且符合你需求的课程的平台。通过不断学习和实践，你可以逐渐提高自己的数据分析技能，并在职业生涯中取得成功。
