自我介绍

大家好！我是黄思宇，目前在读数据科学与大数据技术专业，生活里最爱的三件事，大概是窝在沙发里看一部好电影、抱着书在咖啡馆待一下午，还有背着背包去不同的地方—— 对我来说，“在电影里看别人的人生”“在书里学新的思考方式”“在旅途中见不一样的风景”，都是让我觉得特别充实的事。|
Gitee账号：https://gitee.com/yuzurupupu1207
1.技能树
（1）技能树与技术偏好：
红色字体为未来学习技能与可能需要使用到的技能；
黑色字体为已学技能或正在学习技能。

（2）自我评估：
能力 A ：能使用 pandas 库完成简单数据清洗（比如缺失值填充、重复值删除）、简单筛选（如按条件提取某列数据）；
能力 B ：能使用html+css实现简单的前端页面设计；
感兴趣的技术方向：我对数据分析与可视化特别感兴趣，“数据本身没意义，把数据变成能看懂的结论才重要”。未来还想了解机器学习的基础，比如用简单模型做预测。

2. 未来规划：向 “数据分析” 方向努力
（1）长期目标与准备
我希望 5 年后能成为一名初级数据分析师，现在的准备思路是：
先补基础：重新学习高数，线性代数等数学课，以及数据结构，算法等
多做项目：完成每周项目目标，紧跟团队步伐，不掉队，争取将学习到的知识放在 Gitee 上积累作品集。
多参加比赛：积极参加比赛，积累比赛经验，在比赛中段落自己。
考研：提升学历，学习专业知识。
（2）我的优势与劣势
优势：有耐心、注意力集中—— 能够长时间做一件事。
劣势：编程实战能力弱 —— 对于专业技术不熟练；时间管理差 ——有时候不想做作业，作业事情会堆在一起。
（3）本学期规划
每周完成一定量的代码练习，同时学习新知识。
月底进行一次总结，自己收获了什么，遇到的问题。
3. 代码量相关
目前代码量：Python纯手敲约 1000 行，HTML约 400 行。
一流公司要求：查资料了解到，入职初级数据分析岗，Python 代码量至少要 5000 行，且需要有 2-3 个完整项目经验。
本学期目标：课程结束时 Python 代码量达到 3000 行，每周至少完成 100 行。
4. 每周时间投入
我计划每周拿出7小时在这门课上：
上课 3 小时（认真记笔记，遇到不懂的当场标记）；
课后练习3小时（完成作业 +刷算法题目）；
总结 1 小时（整理笔记 + 上传代码到 Gitee + 记录 bug 解决方法）。
对于 “是否发奋赶上” 的选项，我选D：比以前课要多很多，直到达到目标为止—— 因为我知道数据分析需要扎实的基础，现在多花时间，未来才能少走弯路。

5、WOOP 方法：我的学习风险防范计划
（1）Wish（具体愿望）
课程结束时，能完成智联笔记的项目以及学会基本的数据处理方法，包含数据获取、清洗、分析、可视化。
（2）Outcome（最好结果）
项目能上传到 Gitee，作为作品集的一部分，为未来找实习加分；
能较为熟练使用 Python，遇到小 bug 能自己解决，能实现数据的预测。
（3）Obstacles（可能障碍）
内部障碍 1：课后容易拖延 —— 本来计划晚上 7 点写代码，结果刷手机到 9 点，最后赶作业质量不高。
内部障碍 2：遇到复杂 bug 会退缩 —— 比如用 pivot_table 时出现 “列名不匹配” 错误，查 10 分钟资料没结果就想放弃。
（4）Plan（if-then 计划）
if 晚上 7 点没开始写代码，then 立刻把手机放在另一个房间，用番茄工作法（25 分钟专注 + 5 分钟休息），先从简单小目标开始。
6、最可能的失败因素及克服办法
最可能导致我达不到目标的因素是：易拖延，容易分心，效率低下。
克服方法：
把大任务拆成小步骤，从小目标开始做，实在太懒的情况下，使用类似于番茄钟的软件强制自己学习。
对于 “提问与反馈” 的选项，我选D：经常提问题，平时就经常给老师和助教提反馈。