自我介绍及规划

一、自我介绍：
大家好！我叫汤颖妍，是一名数据科学与大数据技术专业的学生。如果要用一个词来形容自己，我想是 “探索者”——既探索代码世界中的规律与洞察，也探索生活中一切有趣的事物。我的兴趣爱好广泛得像一个多维数据集：喜欢用歌声释放情绪，喜欢用脚步丈量山河，喜欢在剧集中体验别样人生，更喜欢在侍弄花草和陪伴小动物中感受宁静。当然，挑战升级时总会伴随“翻车”。第一次做煎饼，我对油温和火候毫无概念，结果得到了一块又黑又硬的“铁饼”，最终只能遗憾地让它与垃圾桶“亲密接触”。但正是这些失败，让我明白了一个道理：无论是烹饪还是编程，都需要严格的流程、精准的“参数”和不断的试错。从此，我放下“凭感觉”，开始认真跟着教程，一步步学习。这个过程教会我的，是耐心、细致和对流程的尊重——这恰恰也是一名优秀数据分析师所需要的核心品质。
二、现状审视：我的技能图谱与作战地图
要开启远征，首先要清点自己的装备。以下是我对自身技术栈的全面评估。

1. 技能树：清晰定位优势与洼地

已装备的核心能力：
能力A（数据处理基本功）： 能熟练使用Python的Pandas库进行数据读取、清洗（处理缺失值、重复值）、转换和基础的统计分析。
能力B（数据提取能力）： 掌握SQL，能熟练进行单表及多表查询（JOIN）、数据更新等操作，可以像在超市精准选购食材一样，从数据库中提取所需数据。
能力C（大数据平台认知）： 熟悉HDFS存储原理和MapReduce计算模型，掌握Linux系统操作。这让我具备了在分布式系统里工作的基本认知。
技术兴趣方向：
我对大数据分析与挖掘充满浓厚兴趣，痴迷于从海量、复杂的数据中洞察规律、预测趋势，让数据成为驱动决策的“味觉指南”。
亟待攻克的洼地：
实战经验缺乏： 对于Hadoop、Spark等分布式框架，多停留在理论层面，缺乏在真实大规模数据场景下的应用经验。
分析深度不足： 面对复杂的业务场景，如何快速定位分析思路、选择合适的模型，仍是我面临的挑战。
可视化表现力弱： 目前的可视化作品多为静态图表，在交互性和故事性上有所欠缺，对Tableau、Power BI等高级工具不熟练。
2. 课程期待与角色定位
我期待通过这门课程，能将分散的知识点串联成一个完整的项目闭环。我希望在团队中承担 “数据挖掘工程师” 的角色，深度参与从数据理解、预处理到模型构建与评估的全过程，将我的数据处理能力转化为真正的业务洞察力。
3. 未来规划与自我剖析
未来选择： 目标明确，毕业后进入互联网或科技公司，成为一名大数据分析师或数据挖掘工程师。
当前准备与SWOT分析：
优势： 对数据有好奇心，具备扎实的Python和SQL基础，拥有从厨房实验中锻炼出的极强的耐心和抗挫折能力。
劣势： 缺乏企业级项目历练，对业务的理解不够深入；与科班同学相比，计算机系统底层知识是短板。
本学期具体规划：
技书与能力： 顺利通过英语六级、计算机二级及相关软考，以此为动力系统巩固理论知识。
项目实践： 主动寻找或参与一个Kaggle竞赛/真实数据集项目，完整走通数据分析全流程。
技术深耕： 重点学习Spark框架，并入门Tableau，制作一份个人数据可视化作品集。
4. 代码量：正视差距，设定目标
当前代码量： 约 800行（主要为Python和SQL）。
行业门槛： 要想在一流公司竞争，1.5万行以上高质量代码的积累是普遍基准。我深知差距巨大，本学期必须迎头赶上。
课程代码目标： 计划在本课程结束时，新增代码量2000行，使总量达到3000行。
5. 时间投入与WOOP心态管理
时间承诺： 我承诺平均每周投入 15小时 在本课程上（包括上课与课后实践）。我选择 D：比以前课要多很多，直到达到目标为止。 因为美味的数据“大餐”，需要文火慢炖，急不得，也混不得。
WOOP计划：
Wish（愿望）： 本学期独立完成一个有价值的大数据分析项目，并公开分享一份高质量的可视化分析报告。
Outcome（结果）： 梦想成真时，我将拥有属于自己的“代表作”，在面对面试官和未来同事时，能充满底气地展示我的技术实力和业务思维。
Obstacles（障碍）：最可能的失败因素： “完美主义导致的进度瘫痪”。例如，在数据清洗阶段过度纠结于某个细节，耗费大量时间却拖延了整体进度。
Plan（计划）：
如果 我因追求某个环节的完美而陷入停滞，那么 我将立即启动“最小可行产品”思维：先搭建一个可运行的分析框架，确保主流程畅通，再迭代优化细节。
如果 因数据集质量问题感到挫败，那么 我将视其为“处理异常数据”的真实挑战，立即与团队讨论制定数据预处理方案，并将其作为项目报告中的一个重要章节来呈现，化劣势为亮点。
三、互动与反馈：做一名主动的“味觉反馈员”
在学习的“厨房”里，我拒绝做沉默的旁观者。我选择 C：有问题就问，并认真按时填写反馈。
我承诺，提出的每个问题都会是“有备而来”，清晰描述问题、背景及我已做的尝试。对于课程反馈，我会像撰写美食评论一样认真，具体、真诚、建设性地提出我的想法，因为这不仅利于我个人的成长，更是为整个“后厨”（班级）效率的提升贡献力量。
四、我的学习路线图

监督措施：

博客沉淀： 我将定期在博客园分享学习笔记和项目进展，尤其是数据可视化的成果，接受大家的监督与指教。

小组共学： 加入或组建学习小组，通过定期分享会，保持学习动力，碰撞思想火花。