第八周

第八周进度总结报告
一、本周完成内容与时长统计
本周总学习时长 45 小时，理论复盘 23 小时，代码整合实操 17 小时，查漏纠错耗时 5 小时。
工程技能：将暑期 8 周所有代码、笔记、项目统一分类归档，用 Git 建立完整仓库，整理从基础语法到项目实战的学习路线，总结环境搭建、报错排查、项目架构、版本管理全套工程经验，撰写项目总结文档。
Python：全面复盘语法、爬虫、数据分析、并发编程知识点，优化暑期最终综合爬虫数据分析项目，重构冗余代码，增加容错机制、日志记录，完善可视化报表，形成一个成熟可用的完整小项目。
大数据：串联 Hadoop、Hive、Spark 整套技术栈，搭建完整离线数据分析案例，从原始数据存储、数据仓库建表、Spark 计算统计、结果导出全流程实操落地，梳理分布式大数据完整运行流程。
本周项目重构、框架串联调试、知识漏洞填补一共花费 5 小时，集中解决前期遗留的疑难问题。
二、后续长期学习计划
深耕 Python 数据分析与爬虫进阶，学习深度学习入门知识；
熟练大数据整套生态，主攻 Spark 实时计算框架；
持续强化工程能力，学习容器部署、后端开发，积累实战项目经验。
三、本周总结与遗留问题
经过八周学习，已经熟练掌握 Python 全栈基础、大数据入门框架、基础工程开发规范，但仍存在短板：
大数据实时计算陌生，分布式高并发原理理解浅薄；
Python 高阶编程、算法能力薄弱，代码优化深度不足；
大型项目架构经验欠缺，复杂需求拆解能力有待加强。
整个暑假学习循序渐进，从零基础入门到落地综合项目，收获颇丰，后续会保持常态化学习，针对短板针对性补强，持续打磨编程与大数据实操能力。