自我介绍

一、关于我自己​
大家好，我叫曾维伟，是大数据专业的一名学生。我是一个热爱运动的人，在运动方面有着一定的天赋。每当我踏上跑道，迈开步伐，所有的烦恼和压力都仿佛被抛在了身后，在班上跑步成绩基本名列前茅。我对健身怀有浓厚的兴趣，初次接触杠铃卧推时，我就能轻松推起相当于自身体重一半的重量，经过一段时间的系统训练后，力量增长更是显著。而且我的肌肉耐力也相当出色，在进行高强度间歇训练（HIIT）时，能够持续保持较高的运动强度，完成多组训练而不易感到过度疲劳。除了运动，我还喜欢看动漫，它能带我体验远超现实的人生，让我在别人的故事里，尝遍了勇气、坚持与温柔的滋味。

二、现状、经验和计划​

（一）技能树

1.已具备的专业知识和能力​
(a)数学基础：具备扎实的高等数学、线性代数和概率论与数理统计知识，能够理解和运用数学模型解决实际问题。例如，在学习回归分析时，能够运用线性代数的知识推导回归方程的系数，并用概率论的知识分析回归模型的显著性。​
(b)计算机基础：掌握了计算机组成原理、操作系统和计算机网络的基础知识，了解计算机的硬件结构、操作系统的工作原理和网络通信的基本协议。能够熟练使用 Windows 和 Linux 操作系统，进行文件管理、进程管理和网络配置等操作。​
(c)编程语言基础：掌握了 Python 编程语言的基础语法和常用库的使用，能够编写简单的 Python 程序进行数据处理和分析。例如，使用 Pandas 库进行数据清洗和数据转换，使用 Matplotlib 库进行数据可视化。​
2.技术偏好​
我对大数据处理和数据分析方向的技术特别感兴趣，尤其是 Hadoop、Spark 等大数据框架的应用，以及机器学习算法在大数据分析中的实践。我希望能够深入学习这些技术，将来能够从事大数据分析和数据挖掘相关的工作，通过对大量数据的分析和挖掘，为企业的决策提供有力的支持。​
3.缺少的能力​
大数据框架实战能力：虽然了解 Hadoop、Spark 等大数据框架的基本原理，但缺乏实际的项目实战经验，不能熟练地运用这些框架进行大数据处理和分析。​
机器学习算法实践能力：对机器学习算法的理论知识有一定的了解，但在实际应用中，还不能熟练地选择合适的机器学习算法，对算法的参数调优也缺乏经验。​
项目开发能力：缺乏完整的项目开发经验，在项目的需求分析、系统设计、代码实现和测试等方面还存在不足，不能独立完成一个完整的大数据项目。​

（二）未来规划与本学期规划​
1.未来职业选择及准备​
几年后，我打算从事大数据分析相关的工作。为了实现这个目标，我目前正在做以下准备：​
(a)学习专业知识：深入学习大数据处理、数据分析和机器学习等方面的专业知识，掌握相关的技术和工具，提高自己的专业素养。​
(b)积累项目经验：积极参与学校的课程设计和科研项目，争取能够参与企业的实际项目，通过实践积累项目经验，提高自己的项目开发能力和实战能力。​
(c)获取专业证书：计划在大学期间考取 Hadoop 认证、Spark 认证等相关的专业证书，提高自己在就业市场上的竞争力。​
2.相比其他同学的优势与劣势​
(a)优势：拥有扎实的数学基础和较强的逻辑思维能力，这在大数据分析和机器学习中非常重要。同时，我具备较强的自主学习能力，能够快速学习和掌握新的知识和技术。​
(b)劣势：缺乏实际的项目实战经验，在项目开发和团队协作方面还存在不足。与一些有过企业实习经历的同学相比，我的实践经验相对较少。​
3.本学期规划​
(a)学习计划：认真学习本课程的专业知识，按时完成课程作业和实验任务。同时，利用课余时间学习 Hadoop、Spark 等大数据框架的实战课程，阅读相关的技术书籍和论文，拓宽自己的知识面。​
(b)实践计划：积极参与学校的大数据相关项目，争取能够在项目中承担一定的任务，提高自己的项目实战能力。每周至少进行 3 次编程练习，每次练习时间不少于 2 小时，不断提高自己的编程水平。​
(c)交流计划：多与老师和同学交流学习心得和经验，积极参加学术讲座和技术研讨会，了解大数据领域的最新发展动态。​
（三）代码量相关情况​
1.当前代码量​
(a)Python：大约 1500 行，主要用于数据处理和简单的算法实现，例如使用 Python 进行数据清洗、数据可视化和简单的机器学习算法实现。​
(b)C++语言：大约 800 行，主要用于实现一些基础的算法和数据结构，例如链表、栈、队列等。​
2.入职一流公司所需代码量​
我了解到，要入职一流的软件公司、互联网公司或人工智能公司，需要具备丰富的编程经验和大量的代码积累。对于大数据相关岗位来说，一般需要至少 10000 行以上的代码量，并且这些代码需要涉及到实际的项目开发和复杂的业务逻辑。当然，代码量并不是唯一的衡量标准，还需要具备良好的代码质量、算法设计能力和项目开发经验。​
（四）学习时间安排与课程目标​
1.每周学习时间​
我打算平均每周拿出 15 个小时用在这门课上，其中包括 3 个小时的上课时间，6 个小时的课后作业和实验时间，以及 6 个小时的自主学习和知识拓展时间。我之前在学习上并没有浪费太多时间，但为了能够更好地掌握这门课程的知识，我会选择 D 选项，比以前的课要多很多时间，直到达到目标为止。​
2.课程结束时的代码量目标​
我计划在本课程结束时，完成 5000 行以上的代码量，平均每周完成 300-400 行代码量。为了实现这个目标，我会制定详细的学习计划，将代码编写任务分解到每周的学习中，确保能够按时完成。​
（五）基于 WOOP 方法的学习计划​
1.Wish（确定愿望）：在本课程中，我希望能够熟练掌握大数据处理和分析的基本技术和工具，能够独立完成一个简单的大数据分析项目，并且在课程结束时，Python 代码量达到 5000 行以上。​
2.Outcome（确定结果）：如果这个愿望能够实现，我将具备扎实的大数据分析基础，能够为后续的专业课程学习和未来的职业发展打下良好的基础。同时，独立完成大数据分析项目的经历也会让我在就业面试中更具竞争力，能够有更多的机会进入自己理想的企业。当我看到自己完成的项目能够为实际问题提供解决方案时，我会感到非常有成就感和自豪感，这种喜悦会进一步激发我对大数据领域的学习兴趣和热情。​
Obstacles（找出障碍）​
3.内部障碍：有时候会出现拖延的情况，比如在完成编程作业时，总是会先做一些无关紧要的事情，导致作业不能按时完成。另外，在学习过程中遇到难题时，容易产生畏难情绪，缺乏坚持下去的勇气和决心。​
4.外部障碍：可能会受到外界环境的干扰，比如宿舍同学的娱乐活动会影响我的学习注意力。同时，课程的学习资料和资源可能不够丰富，需要花费更多的时间去寻找和整理。​
5.最可能的失败因素及克服方法​:
最有可能导致我达不到预想目标的因素是拖延症。为了克服这个问题，我会制定详细的学习计划和时间表，将每天的学习任务分解成具体的小任务，并设定明确的完成时间。同时，我会使用番茄工作法，每学习 25 分钟休息 5 分钟，提高学习效率。另外，我会找一个学习伙伴，互相监督和鼓励，共同完成学习任务。​
6.Plan（使用 “if then” 做风险防范计划）​
如果我在规定的时间内没有完成当天的学习任务，那么我会减少当天的娱乐时间，利用晚上的时间补完未完成的任务。​
如果我在学习过程中遇到难题，产生畏难情绪，那么我会先暂停学习，整理自己的思路，或者向老师和同学请教，找到解决问题的方法后再继续学习。​
如果宿舍环境比较嘈杂，影响我的学习注意力，那么我会去学校的图书馆或自习室学习，确保有一个安静的学习环境。​