自我介绍

一、自我介绍
大家好！我是一名​​数据科学与大数据技术专业的大三学生​​。平时也没有什么爱好，对什么事情都“淡淡”的，但是我挺喜欢钩织的，我喜欢用不同颜色的毛线钩织杯垫、钥匙扣，也尝试过钩小毯子或简单的玩偶。从最初跟着教程笨拙地数针脚，到现在能比较快的钩出小玩意这个过程让我学会了“耐心”和“细节把控”——每一针都要对齐，每一圈都要均匀，稍有疏忽就可能影响整体效果。这种对“精准”的追求，恰好与数据科学中“数据清洗要彻底、特征工程要细致”的要求不谋而合。
二、现状、经验与计划
1.技术树图如下：

2.已具备的专业能力
能力 A：Python 基础编程与数据分析能力：掌握 Python 基础语法（循环、函数、类等），numpy 进行数值计算。
能力 B：SQL 数据库操作能力：熟悉 MySQL 数据库的基本操作，能编写查询语句（SELECT、JOIN、GROUP BY 等）、创建表和索引。
能力 C：大数据基础工具使用能力：了解 Hadoop 生态的基本组件（HDFS、MapReduce），能在 Linux 环境下搭建简单的 Hadoop 伪分布式集群，
短板：对深度学习框架仅停留在理论认知，缺乏实战经验；对大数据组件（如Hadoop/Spark）的了解仅限课堂概念，没有实际集群操作经验；业务场景的理解还不够深入;缺少 “大数据实时处理工具的使用能力”，目前只接触过批处理工具（如 Hive、MapReduce），对 Flink、Spark Streaming 等实时处理工具完全不了解，而实时处理在实际业务中应用广泛，这是我需要弥补的短板。。
​​3.本学期规划​​：
​​课程学习​​：保证每周投入足够时间在这门课程上。
​​代码量​​：计划本学期结束时，​​Python代码量新增300行​​，​​SQL代码量新增200行​​。
​​技能提升​​：系统学习一个数据可视化工具。
4.代码量现状与职业目标：
​​当前代码量​​：
Python: 约 800 行
SQL: 约 300 行（课堂实验和简单查询）
Java: 约 500 行（仅掌握基础语法）
​​行业代码量参考​​：要入职一流的互联网公司（如字节、阿里、美团）的数据分析师或初级数据科学家岗位，通常需要 ​​Python代码量达到20000-25000行​​，​​SQL代码量需达到3000-5000行​​
。
5.课程时间投入与WOOP计划：
我打算​​平均每周拿出10小时​​用在这门课上（包括上课时间）。
Wish（愿望）：在本课程结束时，能独立用 Python+pandas 完成 1 个简单的数据分析小任务
Outcome（结果）：如果愿望实现，我不仅能夯实代码基础，提升独立编写简单代码的能力，还能摆脱 “对完整任务的畏惧感”，更有信心面对后续的学习；同时，完成的数据分析小任务和代码积累，能为以后的项目学习打基础。
Obstacles（障碍）：最可能的障碍是 “代码报错难以解决” 和 “时间分配不合理”。比如，在做编程题时，遇到逻辑错误或语法报错，可能会花费大量时间却找不到原因，导致任务进度滞后。
Plan（计划）：
如果遇到 “代码报错难以解决”，先花 30 分钟独立排查（查看报错信息、对照教程代码找差异），若仍无法解决，就将报错信息、自己的排查过程整理清楚，向同学请教或在上网寻求帮助，避免盲目耗时。
三、提有质量的问题, 给认真的反馈
作为大学生，我觉得 “主动思考、积极反馈” 是很重要的学习态度。对于课程反馈，我会选择C 选项：有问题就问，至少一学期提三个问题，认真按时填写反馈。我会把 “提问题” 和 “填反馈” 纳入本学期的学习计划中。我认为，“有问题就问” 不是 “依赖他人”，而是 “高效学习” 的方式 —— 通过提问，能快速解决自己卡壳的问题，避免在一个知识点上浪费过多时间。
结语
这篇博客，既是对自己过去学习和生活的总结，也是对未来的规划和承诺。我清楚自己目前代码基础薄弱，距离 “独立完成项目” 还有不小的差距，但我会保持 “坚持” 和 “认真” 的态度，从夯实基础开始，一步一个脚印提升自己。在数据科学与大数据技术这条路上，我知道会遇到不少困难，但我相信，只要不退缩、多请教、勤练习，一定能在课程结束时看到自己的进步，也能为后续的专业学习打下更坚实的基础。