我的数据科学与大数据成长与规划

成长与规划​
一、关于我​
我是数据科学与大数据技术专业的普通学生，平时不管是整理课程笔记，还是做作业里的数据表格，都忍不住想把内容弄整齐 —— 记笔记会用不同颜色的笔区分重点，做 Excel 表格时，列标题会统一字体，数值保留相同小数位，连单元格对齐方式都要调整好。同学总说我 “有点强迫症”，但我觉得整齐的内容看着舒服，后续复习或用数据时也更顺手。​
这个小习惯是大一大二在院部门帮忙时养成的：当时要整理活动报名信息、统计会议出勤，部门要求文档格式统一，我每次都会花 1 小时左右核对信息、调整格式，确保没有错乱。两年下来，现在不管处理什么文档或表格，都能自然地做好细节把控，很少出现格式混乱的问题。​
二、现状与学习规划​
（一）当前技能与课程期待​
已会的能力：能熟练用 Excel 做数据筛选、透视表，处理课程作业里的小数据集（比如班级成绩统计）；掌握 SQL 基础查询，能写出简单的查询语句提取需要的数据；Python 基础语法学会了，能写些简单的小脚本，比如计算数据平均值、筛选特定条件的数据，之前还完成过简单的数据分析作业。​
兴趣方向：对大数据处理方向有点兴趣，想多了解 Hadoop、Spark 这些框架的基础用法，好奇海量数据是怎么存储和处理的。​
欠缺能力：Python 的数据分析库（比如 Pandas）还不会熟练使用；没接触过大数据框架的实际操作；面对复杂的数据分析问题，不知道从哪里入手。​
课程期待：希望能把 Python 数据分析和大数据基础学扎实，在小组作业里能负责数据整理、文档汇总的工作，帮团队把基础工作做细致。​
（二）未来与本学期规划​
未来目标：以后想从事大数据相关的基础工作，比如数据处理或运维，现在每周会花 2 小时看大数据入门视频，边看边用表格整理知识点，方便后续复习。​
优劣势：优势是有耐心、注重细节，整理数据或文档时能减少出错；劣势是编程基础不算好，遇到复杂代码容易卡壳，对专业深层知识理解不够。​
本学期规划：每周花 3 小时练 Python 基础和数据分析库；完成 2 个专业小作业，比如校园消费数据整理、简单的数据分析报告；另外每周花 1 小时整理课程重点，用表格记录不懂的知识点，及时找老师或同学请教。​
（三）代码量与时间投入​
当前代码量：Python 代码大概 800 行，多是基础语法练习和简单数据处理脚本；SQL 代码约 300 行，都是课程作业里的查询语句，会写简单注释。​
目标代码量：听学长说，想找专业相关工作，累计代码量得有 3 万行以上；这学期结束，想把 Python 和 SQL 代码总量写到 2000 行，每周大概写 120 行，尽量让代码缩进整齐、注释清晰。​
时间投入：每周会花 10 小时在专业课程学习上（选 D，比以前花在其他课的时间多不少），其中 1 小时专门用来整理学习笔记和代码文档。​
WOOP 计划：​
愿望：这学期结束，能熟练用 Python 处理简单的数据分析任务，看懂大数据基础概念，期末专业课程成绩能及格往上。​
结果：为后续专业学习打牢基础，以后面对复杂作业或知识时，能更有底气，也为找实习做些准备。​
障碍：有时候学编程遇到报错，会烦躁不想继续；整理笔记或表格时，容易过度纠结细节，耽误学习进度。​
计划：遇到代码报错，先自己查 10 分钟资料，实在不会就问同学或老师；整理内容时定个 1 小时时限，先完成核心内容，后续再慢慢优化细节。​
三、课程反馈​
选B：学习过程中遇到不懂的问题（比如 Python 语法、SQL 查询逻辑），会找老师问，但大部分能自己解决。