自我介绍

一、自我介绍
大家好，我是蔡阳，目前是一名数据科学与大数据专业的学生。
兴趣爱好：游泳、羽毛球、徒步、骑行、听听音乐、打打游戏，但这些都不是……
讲个故事吧
众生皆乐足矣，丰富多彩，似乎不必刻意成为那锦上花。不善言辞，苑隐寒芒。
Gitee 账号: https://gitee.com/yang__cy

二、技术偏好与能力缺口
SQL 操作能力：掌握 SELECT、INSERT、UPDATE、DELETE 等基础语句，能使用 JOIN 进行多表连接查询，用 GROUP BY、HAVING 做聚合分析。
缺少的能力：
分布式框架实战经验：仅学习过 Hadoop、Spark 的理论概念（如 HDFS 副本机制、Spark RDD），但从未实际搭建过集群，也没做过完整的大数据项目；
机器学习算法深度不足：只会调用 Sklearn 库的现成接口（如线性回归、决策树），不理解算法底层逻辑（如梯度下降原理、决策树剪枝方法）；
代码规范性不足：写的脚本注释少、函数划分模糊，比如之前的成绩分析脚本，因为没分模块，后续想修改统计逻辑时，花了 1 小时才找到对应代码段。

三、本学期规划：
框架学习：掌握 Spark 核心操作（RDD、DataFrame、Spark SQL）；
代码积累：每周至少提交1次代码到 Gitee，优化代码规范性；
英语提升：每天花30分钟背大数据领域的英语词汇。
当前代码量：
Python：约 1500 行（主要为课程作业，如成绩分析、数据可视化脚本）；
SQL：约 800 行（含数据库课程设计、实验报告中的查询语句）；

四、WOOP 方法规划：
Wish：
本学期掌握 Spark、Hadoop 基础实战，完成 3 个项目（成绩分析优化、日志分析、简单用户行为预测），课程结束时 Python 代码量达 8000 行，能独立解决 “数据清洗 - 框架处理 - 结果可视化” 的完整需求，期末课程成绩≥85 分。
Outcome：
若愿望实现，不仅能在简历上增加 3 个实战项目，参加学校大数据竞赛时更有底气；后续学习《分布式系统》《机器学习进阶》时，能快速跟上课程节奏；甚至有机会争取到企业的大数据开发实习，减少毕业就业焦虑，家人也会认可我的努力，自己也会更有自信。
Obstacles：
遇到技术难题启动报错容易烦躁；
其他课程作业多，挤占这门课的学习时间；
室友偶尔约打游戏，容易动摇学习计划；
最可能失败因素：拖延、没有及时复习巩固。

坐以观，量力而行；若遇成，尽力而为。