第一周个人作业

一、自我介绍
我是23数据科学与大数据技术二班的成璐，来自河北省张家口市。虽然从小到大都是理科生理工女，却偏爱一些文气馥郁的事物。闲暇的时候，读一些诗集、杂文、电影手记、国内外的文学经典，偶尔也会读些哲学或心理学的著作；也算个散漫而平和的人，喜欢听老歌、逛公园、吹江风，也有练字和写日记的习惯。

二、现状、经验和计划
（1）自我评估
项目经验比较充分，大二学年参与过数个项目、作为负责人参加过多个比赛，获得过数次省奖（“挑战杯”全国大学生系列科技学术竞赛、中国大学生计算机设计大赛）和多次校奖（三创赛校一等）。有初步的组织能力，能够带领团队保质保量完成任务；有几次路演和答辩经验，具有较为扎实的基础知识，也善于沟通表达和随机应变；具有较好的论文写作能力，在团队中常担任润色文章和修改格式的最后一棒。
课内知识掌握较好，专业课的期末平均分在90分左右。喜欢数学，数学基础也比较好，还较为熟练掌握python语言、数据库基础、Linux操作系统，能够独立优质完成数据采集、数据预处理、数据探索与分析、数据建模与验证、数据可视化与报告全流程。
也有很多欠缺的能力，对c语言练习较少，对算法掌握很差，难以在蓝桥杯、acm等这类考察算法和编程的比赛中获奖。
在课程中，我希望掌握更多类型可视化图表（如热力图、桑基图），提升图表深度分析能力，同时学习 Tableau、Matplotlib进阶用法等软件，填补工具与技能空白。之后用更多准确而有效的可视化结果来支持数据挖掘过程，让我的分析结果更有可读性和信服力。

（2）未来规划
我想考取计算机类专业的专硕然后从事相关行业。我当下的准备正围绕 “补短板、强优势” 展开：一方面，参加数学竞赛，以赛促学，提前启动考研数学的基础复习，通过梳理教材知识点、做基础练习题巩固公式与解题思路，为后续强化阶段打下基础————毕竟数学是计算机类考研的重要公共课，扎实的基础能减少后续复习阻力；另一方面，针对算法基础差的短板，利用课余时间从数据结构核心算法（如排序、查找）入手，结合过往丰富的项目经验，尝试在项目场景中理解算法应用逻辑，比如用 Python 实现简单算法解决项目中的数据处理问题，同时认真学习本学期针对c++语言的算法课，增强个人c/c++编写算法的能力。
优势：丰富的项目经验让我对计算机相关知识的应用场景有更直观的理解，不止积累了专业中数据分析的实践经验，还有小程序、网页等前端经验，和数据库、事务管理等后端技术，还同指导老师了解了一些区块链的知识，后续复试中也能通过项目案例展现专业能力，避免 “只懂理论不会应用” 的局限；数学基础较好则能减少考研数学复习的起步难度，比部分同学更快进入解题状态，节省基础阶段的时间成本。
劣势：作为非长期主义者，容易在复习中出现 “短期冲刺后松懈” 的情况，难以保持稳定的学习节奏，而考研复习需要长期积累；算法基础差则导致面对计算机类考研中的编程题、算法分析题时，会比有基础的同学更吃力，需要额外投入更多时间追赶，这也是计算机类考研的核心考察内容之一。

（3）代码量
python：大概有11000行。写过一百道左右基础练习题，总计大概3000行代码；做过几个完整项目，每个项目大概有2000行代码，有很大一部分是直接复制修改平时写的板块来用，还有很多用到了ai，不过调参过程是自己完成的。
java：3000行左右，只有参考地写过80道左右的例题。
c语言：3000行左右，只做过一些基础题，以及照猫画虎地编过几道算法题。

（4）D
我选择D，比以前课要多很多，直到达到目标为止。前两年我在算法学习上缺乏系统训练，对核心算法的理解和实现能力较弱，现在必须集中精力攻克。计划每周投入15小时在这门课上（其中上课3小时、算法原理学习与推导5小时、代码实现与调试5小时、错题复盘与优化2小时），确保能吃透每类算法的逻辑与应用场景。
总目标：掌握15类基础算法（如二分查找、动态规划、深度/广度优先搜索、贪心算法等）的原理与实现，累计编写算法相关代码7000行（新增4000行），完成30道中等难度算法题（LeetCode题号100-500区间）的独立解题；
周目标：平均每周掌握1类核心算法，完成2-3道对应算法题，编写280-300行算法代码（按14周课程计算，抛去期末月），其中每周至少120行是完整算法题的AC代码（含边界条件处理、优化逻辑），而非单纯的语法练习。
用WOOP方法制定风险防范计划：
Wish（愿望）：课程结束时，能独立分析算法题的解题思路（如判断用动态规划还是贪心算法），熟练用Python实现15类基础算法，在LeetCode上独立AC30道中等难度算法题，面对算法相关面试题能清晰阐述解题逻辑与代码实现步骤。
Outcome（结果）：如果愿望实现，不仅能轻松应对课程的算法考核，还能为计算机类考研复试中的算法提问环节做好准备，甚至在暑期实习面试的算法笔试中脱颖而出；同时，系统的算法训练能提升我的逻辑思维能力，后续学习数据结构、操作系统等考研科目时，也能更快理解底层逻辑（如内存管理中的置换算法）。想到这些，仿佛能看到自己在LeetCode上提交代码后显示“Accepted”时的兴奋，也能想象复试中快速给出算法题解时，导师认可的眼神。
Obstacles（障碍）：内部障碍：“面对复杂算法题（如动态规划状态转移方程设计）容易畏难”——读题后30分钟没思路就会自我怀疑，转而刷简单题，回避核心难点，导致复杂算法掌握不扎实；外部障碍：“期末其他专业课复习压力大，会挤压算法学习时间”——比如考前两周需要背诵专业课知识点，每天算法学习时间从3小时缩减到1小时，进度滞后；最可能的失败因素：“算法学习缺乏复盘，学过的算法容易遗忘”。过去学过的二分查找、BFS等算法，当时能实现，但隔一周不练习就会忘记细节（如边界条件判断），导致重复学习，效率低下。
Plan（if-then 计划）：如果面对复杂算法题畏难，那么我就先打开算法讲解视频（如B站“代码随想录”），跟着拆解题目中的关键条件，将大问题拆成小步骤（如动态规划先确定dp数组定义、再找状态转移方程），每理解一个步骤就手写笔记，再尝试代码实现。
如果学过的算法容易遗忘，那么我就建立“算法错题本”，每周日晚上花1小时回顾本周学过的算法，重新手写1道对应算法题的代码，同时用Anki制作算法知识点卡片，每天花10分钟刷题复习，强化记忆。

（5）D
在平日的学习中，我会积极主动填写老师的课程反馈，多多和老师沟通交流。