自我介绍

大家好，我是一个数据科学与大数据技术专业的大三学生。
平时不管是上课还是做事，我都喜欢 “一步一步来，尽量做好”。在学校的时候，专业课学的计算机基础这些，我都挺认真的，作业和考试也都尽可能跟上老师的节奏，偶尔还会跟同学一起做些小作业，运动之类，比如一起打羽毛球，散步做个简单的小手工，过程还挺有意思的。要是说到实践经历，之前暑假我帮忙过，主要就是做些整理资料、接待客人的活儿，虽然简单，但也学会了怎么跟不同的人好好说话，挺有收获的。
1.已具备的专业知识和能力
(1)熟悉 Python 编程语言，能运用其进行基础的数据处理，比如使用 Pandas 库对小型数据集进行清洗、筛选和简单的统计分析。
(2)了解数据结构的基本概念，像数组、链表、栈、队列等，能根据简单场景选择合适的数据结构来解决问题。
(3)熟悉数据库的基础操作，熟悉 SQL 语言，能够进行简单的数据库查询、插入、更新和删除等操作，对关系型数据库的基本原理有一定认识。
2.技术偏好
对大数据处理技术方向比较感兴趣，尤其是分布式计算框架，比如 Hadoop、Spark 等，希望能深入学习这些技术，用于处理大规模的数据。同时，也对机器学习在大数据分析中的应用充满好奇，想探索如何通过算法从海量数据中挖掘有价值的信息。
3.缺少的能力
缺乏对大规模数据处理项目的实战经验，在面对大规模的数据时，不知道如何高效地进行数据存储、传输和计算，对分布式系统的性能优化也没有概念。
机器学习算法的理论基础不够扎实，只能调用一些现成的算法库，对于算法的原理、参数调优以及在不同场景下的选择依据理解不深，无法自主设计和改进算法。
项目开发中，缺乏团队协作开发的经验，不熟悉大型项目的开发流程和版本控制工具（如 Git）在团队协作中的高效使用方法。
4.课程期待与实践角色
（1）课程收获期待
希望能在课程中深入学习大数据处理的核心技术，比如 Hadoop 的 HDFS 分布式文件系统和 MapReduce 计算模型，Spark 的核心原理与应用等，掌握如何在实际项目中运用这些技术处理大规模数据。同时，也希望能系统学习机器学习算法在大数据场景下的应用，包括算法的原理讲解、案例分析以及实战演练，提升自己利用算法分析数据的能力。另外，希望能参与到实际的课程项目中，在项目实践中学习团队协作开发，掌握大型数据项目的开发流程和工具使用。
（2）实践角色希望
希望在课程实践中能担任技术实现类的角色，比如数据处理模块的开发者。我会利用自己已掌握的 Python 和数据处理基础知识，配合课程中学习的新技术，完成数据的采集、清洗、初步分析等工作，同时也愿意积极与团队成员沟通协作，共同推进项目的完成。
5.未来选择与准备
我打算毕业后进入互联网公司从事大数据相关工作。为了这个目标，我会在专业课程上更下功夫，除了课堂学习，还会利用课余时间在在线平台上学习大数据处理的实战课程，比如 Hadoop、Spark 的实际应用教程，同时积极寻找相关的实习机会，积累项目经验。
6.优势与劣势：优势是我对大数据技术有比较浓厚的兴趣，平时也会主动去了解行业动态。劣势是专业成绩一般，基础不够扎实，在复杂算法和大规模数据处理的理论知识方面存在欠缺，而且实践经验也不足。
本学期规划：认真对待每一门专业课程，尤其是大数据核心课程，课前做好预习，课上积极参与讨论，课后及时完成作业并进行总结。每周安排3天，每天花 1 - 2 小时复习课堂内容和做一些小型的编程练习，巩固知识。同时，开始寻找大数据相关的实习岗位，投递简历，争取能在本学期获得实习机会。
7.最可能的失败因素及克服方法
最可能导致达不到预想目标的因素是不能长期自律。为了克服这个问题，我会制定详细的每日学习计划，将大的学习任务分解成小的、可执行的目标，每完成一个小目标就给自己一个小奖励，比如休息 10 分钟或者吃点喜欢的零食。同时，找一个学习伙伴，互相监督，一起学习，这样可以提高自律性。另外，我会把手机放在看不见的地方，或者使用专注学习的 APP，限制自己在学习期间使用手机，减少干扰。
8.技能树