第一周作业

一、自我介绍：大家好，我是来自数据科学与大数据专业的一名学生，兴趣爱好有很多。喜欢出门旅游，通过旅游让我喜欢上很多美好的事物；会追喜欢的明星，为他们舞台上的努力与闪光瞬间心动；闲时爱做手工，拼豆、手账，享受自己亲手创作的成就感；喜欢收集玩偶，可爱的玩偶总是能抚平我敲代码焦躁的心；喜欢听歌，不同的歌可以反应不同的心情；会关注喜欢的运动员的比赛，在他们身上感受到努力和坚持的力量。其实，我对代码的兴趣不是很大，甚至可以说不喜欢。但是还是想尝试和坚持下去，无论结果如何我都能坦然接受。

二、技能树
（1）已具备的能力：
A.Python 基础：掌握 Python 核心语法（变量、循环、函数、简单类），能完成基础数据处理（如用 Pandas 读取 CSV 文件、做简单去重 / 缺失值填充），无复杂项目经验。
B.基础 HTML/CSS：能制作简单静态页面（比如个人简历页面，包含导航栏、内容区、底部信息）。
C.SQL 基础：能写单表查询（SELECT、WHERE、GROUP BY、ORDER BY），可完成 “统计某列平均值”“筛选特定条件数据” 等简单需求，多表联查、子查询需查语法提示才能完成。
（2）感兴趣的技术方向：
感兴趣的技术方向：偏向应用型数据方向，比如数据可视化（用工具把数据转化为易懂的图表）、业务数据分析（帮企业看销售 / 用户数据的规律），对复杂算法推导、底层大数据架构兴趣较低。
（3）缺少的能力：
不会Matplotlib、 框架实战：比如 Python 的 Django/Flask、前端的 Vue，只会看简单案例，还没独立用框架做过完整项目。算法深度：对动态规划、BFS 等算法的理解停留在 “能看懂题解”，还不能独立想出解题思路。团队协作：做过的都是个人小项目，没体验过 Git 协作、需求对接等团队开发流程。在这门课里，我希望能收获 “框架实战能力”，比如学会用 Django 开发简单 Web 功能）。项目落地能力：仅做过课本课后题，没完整参与过 “从数据获取→清洗→分析→出报告” 的全流程项目。

三、未来方向、当前准备与本学期规划
（1）未来方向
计划毕业后入职企业做基础数据分析岗（非算法岗），或测试、运营。​
（2）当前准备：
整理课堂笔记（比如 以前的SQL 常用语法、Python 数据处理函数、现在的HTML标签、大数据分析代码），避免下次用的时候反复查。
（3）本学期规划​
a.每周花至少三小时看 “数据分析实战案例”（如 B 站 “用 Python 分析电商销量” 入门视频），模仿案例写简单代码。
b.考计算机二级证，多参加专业相关活动。
c.多尝试不同方向，并确定一个目标努力。
三、WOOP 方法规划：​
（1）Wish（课程愿望）：
课程结束时，能独立用 Python+SQL 完成 “某行业小规模数据（5 万行以内）的分析全流程”（从数据清洗到出可视化图表 + 300 字分析报告），Spark 能独立完成 “读取 HDFS 文件→简单数据过滤→保存结果” 的操作，代码量达标。
（2）Outcome（结果）：​
能轻松应对课程期末作业，不用频繁问同学 “代码为什么错”；有 1 个能放进简历的小分析项目（哪怕简单）；后续学更难的课程时，基础能跟上，不用再花时间补以前的知识，心里更有底气。
（3）Obstacles（障碍）​
内部障碍：写代码时容易被手机消息干扰（比如刷短视频、回微信），专注时间超不过 1 小时；遇到复杂 bug会烦躁，想放弃转而做简单任务。​
外部障碍：偶尔娱乐活动会占用学习时间，导致当天代码任务完不成。
四、最可能的失败因素以及解决办法
拖延症（以前总把专业练习拖到最后，赶工质量差，学不到东西）。克服方法：每天固定 “代码时间”（比如晚上 7-9 点），先写 30 分钟代码再看手机”，用 “完成 30 分钟就奖励自己 5 分钟休息” 的方式推进。