自我介绍

一、关于我自己
大家好，我叫胡铭涛，是数据科学与大数据技术专业的一名学生。生活里，我始终着迷于用 “在路上” 的方式探索世界 ——摩旅是我最热爱的出行方式，跨上摩托车穿梭在山海之间，从城市近郊的盘山公路到藏区蜿蜒的国道，风掠过耳际时，既能感受速度与自由的碰撞，也能在沿途的村落与风景中，收集不同地域的人文故事；而高海拔户外徒步则是我挑战自我的选择，从海拔 4000 米的雪山垭口到原始森林的徒步环线，背着行囊一步步丈量土地，在克服高原反应、应对突发天气的过程中，不仅锻炼了耐力与应变力，更让我学会在寂静与辽阔中沉淀内心，保持对自然的敬畏。
在专业领域，我同样带着这份 “探索与坚持” 的态度深耕。凭借对数据挖掘与分析的专注，我曾在校园大数据建模竞赛中获得校级奖项，这份经历让我真切感受到 “数据驱动决策” 的价值，也更加坚定了在数据领域持续钻研的决心。
二、现状、经验和计划
（一）已具备的专业知识和能力
数学与统计学基础：扎实掌握高等数学、线性代数及概率论与数理统计的核心理论，能将数学思维应用于数据预处理与模型构建，例如通过统计方法识别数据异常值，为后续分析奠定基础。
计算机与大数据基础：熟悉计算机组成原理、操作系统的核心逻辑，可熟练操作 Windows 系统完成日常开发，同时具备 Linux 系统基础，能通过命令行完成文件管理、环境配置等任务。
编程语言与工具应用：精通 Python 编程语言，熟练使用 Pandas 进行数据清洗、NumPy 实现数值计算，曾用 Python 完成 “校园消费行为数据分析” 课程设计，通过可视化工具呈现消费趋势；掌握 SQL 语言，能独立编写多表联查、分组统计等复杂查询语句，高效提取数据库中的关键信息。
（二）技术偏好
我对大数据可视化与行业数据分析方向兴趣浓厚，尤其关注数据如何转化为 “可感知的价值”—— 比如通过可视化模型呈现区域经济数据趋势，或利用用户行为数据分析优化产品功能。未来希望深入学习 Tableau、Power BI 等可视化工具，结合机器学习算法，为企业业务决策提供更直观、更精准的支撑，成为 “能让数据说话” 的专业人才。
（三）缺少的能力
大数据框架实战能力：虽了解 Hadoop、Spark 的基本架构与核心概念，但缺乏大规模数据集处理的实战经验，在集群搭建、任务调度与性能优化等方面存在短板，尚未独立完成过基于分布式框架的完整项目。
业务场景落地能力：对数据分析的技术流程较为熟悉，但在结合具体行业（如金融、零售）业务需求时，难以快速梳理数据维度、确定分析方向，导致技术方案与实际业务脱节。
团队协作与沟通能力：过往学习中多以独立完成任务为主，缺乏与产品、开发团队的协作经验，在向非技术人员解释分析逻辑与结果时，常因表述不够通俗而影响信息传递效率。
（四）未来规划与本学期规划
未来职业选择及准备
未来我计划从事大数据分析或数据可视化相关工作，为实现这一目标，目前正从三方面推进：
深化专业技能：系统学习机器学习基础算法、大数据可视化理论与工具，阅读《数据可视化之美》《Python for Data Analysis》等专业书籍，关注 Kaggle 竞赛案例，紧跟行业技术动态。
积累实战经验：主动参与学校 “智慧校园” 科研项目，争取负责数据清洗与可视化模块；同时关注企业实习机会，希望在真实业务场景中，锻炼从需求分析到结果交付的全流程能力。
弥补能力短板：加入技术学习小组，通过团队协作完成小型数据分析项目，提升沟通与协作能力；利用课余时间学习行业知识，例如通过行业报告了解零售、金融领域的数据分析痛点。
相比其他同学的优势与劣势
优势：具备 “目标导向” 的执行力（如徒步中制定计划并坚持完成），能高效推进学习任务；对数据敏感，善于从复杂数据中发现隐藏规律；英语能力可支撑获取前沿技术资料，自主学习效率较高。
劣势：缺乏企业级项目实战经验，在工程化落地与业务理解上，与有实习经历的同学存在差距；团队协作中的角色定位与沟通技巧有待提升，尚未在多人项目中承担统筹或协调职责。
（五）代码量相关情况
当前代码量
Python：约 1800 行，主要用于数据清洗、统计分析与基础可视化，例如 “校园消费数据分析” 中编写的异常值处理脚本、课程实践中的用户画像数据预处理代码。
SQL：约 700 行，以数据查询、聚合计算与多表关联操作为主，曾用于 “电商订单数据库分析” 课程设计，提取用户购买频次、热门商品等关键指标。
入职一流公司所需代码量
通过行业调研了解到，一流企业的大数据分析岗位，通常要求候选人具备 10000 行以上的实战代码量，且代码需覆盖完整项目流程（如需求分析、数据处理、模型构建、结果交付），能解决实际业务问题。我深知代码量只是基础，更重要的是代码质量、逻辑严谨性与问题解决能力，未来会注重在实战中积累高质量代码，而非单纯追求数量。
（六）学习时间安排与课程目标
课程结束时，我计划将 Python 代码量提升至 5500 行以上（其中至少 2500 行来自实战项目），SQL 代码量达到 1400 行，能够独立完成复杂业务场景下的数据库查询与数据提取。为实现该目标，我会将任务拆解到每周：每周完成 250-300 行 Python 代码（含 150 行实战相关代码）、80-100 行 SQL 代码，每周末复盘代码逻辑与优化空间，确保代码质量。
（七）基于 WOOP 方法的学习计划
目标（Wish）
本学期课程结束前，熟练掌握 Hadoop、Spark 的基础实战应用，独立完成一个 “户外徒步路线热度分析” 项目（基于公开徒步数据，分析路线热度、用户偏好与季节关联，输出可视化报告）；Python 代码量突破 5500 行，具备参与企业级数据项目的基础能力。
成果（Outcome）
若能实现目标，不仅能夯实大数据框架实战基础，为后续实习与就业铺垫；“徒步路线分析” 项目还可作为求职作品集的核心内容，展现技术能力与个人兴趣的结合；更重要的是，当看到数据分析结果能为户外爱好者提供路线参考时，会进一步强化 “数据创造价值” 的认知，激发持续学习的动力。
障碍（Obstacle）
内部障碍：偶尔会因摩旅或徒步计划占用时间，导致学习进度滞后；遇到复杂技术问题（如 Spark 任务报错）时，容易陷入焦虑，影响解决问题的效率。
外部障碍：课程作业与项目任务存在时间冲突，可能导致精力分散；户外徒步相关的公开数据集较少，获取高质量数据需花费额外时间筛选与整理。
计划（Plan）
针对内部障碍：提前规划户外活动时间，预留 “学习补位窗口”，避免因出行耽误核心任务；遇到技术问题时，先通过官方文档、Stack Overflow 自主排查，1 小时内无法解决则主动向老师或同学请教，避免内耗。针对外部障碍：用 “优先级排序表” 梳理课程作业与项目任务，聚焦核心目标；通过数据平台（如 Kaggle、阿里云天池）筛选相似数据集，或通过问卷调查补充徒步数据，确保项目顺利推进。