自我介绍

大家好！我是一名数据科学与大数据专业的学生。在埋头于代码与算法之际，我总会用音乐、游戏和运动来为自己的生活充电。戴上耳机，沉浸于慵懒旋律，或拨动吉他，让流行音符跃动，都能让我暂时逃离代码世界，享受片刻宁静与灵感迸发。运动场上的奔跑与健身，则是我释放压力、重拾清醒的方式。现在，我带着满腔热忱加入博客园，期待在这里分享学习日常，与志同道合的你交流心得，共同在数据科学的海洋中遨游，探索未知，共同成长。

一、我的技能树：

二、我的学习现状与规划：稳扎稳打，步步为营
在学习方面，我有着浓厚的兴趣和扎实的基础。然而，我也意识到自己的劣势：缺乏项目实战经验，对行业业务理解不深，底层技术储备相对薄弱。

为了克服这些劣势，我制定了详细的学习规划。本学期，我将继续巩固现有技术，稳步提升代码能力。同时，我将积极参与项目实践，争取积累更多的实战经验。此外，我还计划深入学习大数据分析与挖掘、数据驱动决策等相关知识，为自己的未来发展打下坚实的基础。

三、我的WOOP计划：让目标更清晰，行动更坚定
为了让自己更加坚定地朝着目标前进，我制定了WOOP计划。我的愿望（Wish）是在本课程结束时，能完成一个完整的大数据分析项目，包括数据获取、清洗、分析建模和可视化呈现。如果愿望实现（Outcome），我将对大数据分析全流程有扎实的实践经验，为自己的职业发展增添一份有力的筹码。

然而，我也清楚地知道，在实现愿望的过程中会遇到许多障碍（Obstacles）。比如，我有时会犯懒，遇到一直无法解决的问题时会有放弃的想法。为了克服这些障碍，我制定了具体的计划（Plan）：如果遇到复杂代码或报错而烦躁，我会暂停下来，查阅资料或请教他人，确保自己能够顺利解决问题。

四、学习时间安排与课程目标​
1.每周学习时间​
我打算平均每周拿出 13 个小时用在这门课上，其中包括 3 个小时的上课时间，5 个小时的课后作业和实验时间，以及 5 个小时的自主学习和知识拓展时间。我之前在学习上并没有浪费太多时间，但为了能够更好地掌握这门课程的知识，我会选择 D 选项，比以前的课要多很多时间，直到达到目标为止。​
2.课程结束时的代码量目标​
我计划在本课程结束时，完成 3000 行以上的代码量，平均每周完成 200-400 行代码量。为了实现这个目标，我会制定详细的学习计划，将代码编写任务分解到每周的学习中，确保能够按时完成。

五、行动计划与监督措施：让学习更有效，成长更可见
为了确保自己的学习计划能够得到有效执行，我制定了详细的行动计划与监督措施。我将坚持“有问题就问”的原则，本学期至少提出3个有深度的问题，并认真填写每一次反馈。同时，我还将用博客记录自己的学习历程，定期分享数据可视化成果，通过这种方式来监督自己提升可视化的创新性和交互性。

六、下一步行动：细化项目，夯实基础，探索可视化
这份规划是我新学期的起点。接下来，我将尽快确定期末项目的主题和数据源，并进行初步探索。同时，我将针对Python和SQL进行专项练习，特别是处理复杂场景的能力。此外，我还将开始学习Tableau或Power BI等可视化工具，尝试制作自己的第一个交互式仪表盘。

作为一名数据科学与大数据技术专业的学生，我深知自己还有很长的路要走。但我相信，只要保持对学习的热情和兴趣，坚持不懈地努力下去，我一定能够在数据科学的世界中闯出一片属于自己的天地。让我们一起加油吧！