26歲上班族進修，考研究所或上技能培訓班（數據分析師）？

感謝各位前輩閱讀，
我先介紹身份背景、職業現況、問題及針對目前現況的優劣分析，再麻煩各位前輩提供意見了，非常感謝。

身份背景：
1. 26歲男性，現第一份工作擔任數據分析師（一年半），一年內已加薪及升職
2. 學歷：頂大社會科學研究所畢，具google數據分析證書、python證照、多益金色證書、社工師證照
3. 資源：住家裡，讀研究所或培訓班皆無經濟壓力。

職涯現況：
1. 職涯目標：想繼續深耕數據分析，尋找機器學習工作，再遠一點的目標為，想探究數據分析運用於社工領域的可能性。
2. 我的優勢：根據主管說法，優點是溝通、報告能力、跨部門合作與學習能力高。
3. 已確定想離開現任公司：我是社會所畢，因跨專業找第一份工作「先求有再求好」，所以選擇這份以報告和溝通為主的數據分析工作，過程中學到很多，公司有意培訓我成為主管，但我卻沒有機會培養寫程式的能力，因此基於職涯目標、現階段能力不足及通勤考量，預計明年中旬離職再進修。

問題：
已確定離職後暫不找工作準備進修，但不知道究竟是要以「重考資管/資工研究所」還是上「業界培訓班」才好？（不考慮留學）

分析選項：
一、【重考研究所】
優勢一：補足欠缺的數理知識：機器學習需要更多的數理知識，我並沒有任何背景，上研究所能系統性學習並探索職涯
優勢二：學歷背景利於求職：比起社工所學歷，資管/資工所更好尋找相關工作
優勢三：沒有經濟壓力
優勢四：年齡：離研究所畢業不遠，準備研究所考試和寫論文相對輕鬆。
優勢五：實現夢想：能透過論文驗證「數據分析應用於社會工作」的可能性，探索一個未知的領域。
劣勢一：待業時間長：準備研究所半年、上課兩年，再加上需補齊大學必修，期間雖會找相關實習和兼職，兩到三年後才能開始找第二份正職工作。
劣勢二： 準備相對辛苦：研究所畢竟是以學術探討為主，而又想上好學校，比起培訓班，準備會比較吃力。
劣勢三：身份轉換的焦慮：儘管家中無經濟壓力，但從獨立自主的上班族又轉換成學生，多少還是會有點焦慮和擔憂。

二、【上培訓班】：例如直接上機器學習線上課程、坊間半年到一年的培訓班，或是針對求職準備作品集與刷題等。
優勢一：針對技能缺口準備，空窗期短
優勢二：準備相對輕鬆
優勢三：準備期短，能在求職與工作中快速累積領域知識
優勢四：經費相對低廉
優勢五：減少重新成為研究生的焦慮
劣勢一：培訓班學習較淺，仍是非相關科系學歷，面試競爭力低
劣勢二：無法探究未來應用在社工領域的可能性
劣勢三：錯過讀研究所的黃金期（年齡因素）
劣勢四：以單一技能為基礎培養，無法探索其他資訊相關工作的機會

總結而言，考研究所我最擔心的是跨考需「花費大量時間」，最吸引我的是「獲得學歷與知識」；而培訓班最吸引我的是「時間短、就職快」，最擔心的是未來「後悔沒有選擇讀研究所」。

以上就是我的問題，再麻煩各位協助回覆了，非常感謝！