关于我自己：
目前就读于中南林业科技大学涉外学院大数据专业大三，在过往的学习生活里，我更像 “安静的追赶者”—— 成绩稳定在班级中上游，上课认真记笔记、作业按时完成，却很少主动在课堂上发言或参与小组牵头工作，老师提起我时，往往会说 “那个很踏实但话不多的同学”。我有两个坚持了很久的兴趣爱好：一是看纪录片，尤其喜欢《地球脉动》《人生一串》这类能展现不同生活与自然风貌的作品，镜头里的山川湖海、人间烟火，总能帮我跳出日常的琐碎，用更开阔的视角看待问题；二是手工制作，比如拼乐高、做滴胶摆件，这些需要耐心和细致的事，让我学会在慢节奏中专注 —— 拼乐高时错一个零件就要重新调整，这种 “容错” 经历，反而让我在写代码时更能沉下心排查错误。不过无论是追更纪录片的会员费，还是手工材料的开支，都需要经济支撑。我清楚地知道，学好大数据专业、掌握扎实的技术，才能靠自己的能力实现 “兴趣自由”，这也是我从 “被动学习” 转向 “主动进阶” 的核心动力。
能力方面：
大数据工具基础：熟悉 Hadoop 生态核心组件（HDFS、MapReduce），能在 Linux 环境下完成伪分布式集群搭建，实现数据的上传、下载与简单的 MapReduce 词频统计任务；
数据库操作：掌握 MySQL 基础语法，能独立完成单表查询、多表联表（内连接、左连接），会创建普通索引优化查询速度，曾设计过 “校园图书借阅系统” 的简易数据表（包含图书、读者、借阅记录三张核心表）；
编程基础：掌握 Python 基础语法（列表推导式、函数定义、类与对象入门），能编写简单脚本（如自动统计 Excel 表格中的成绩排名、批量重命名文件）；
办公与学习工具：；遇到问题时会通过 CSDN、Stack Overflow 查找解决方案，能看懂基础的技术博客。技术兴趣偏向 数据清洗与可视化，喜欢将杂乱的数据整理成规整的格式，再通过图表呈现出隐藏的规律（比如用折线图展示某商品的月度销量变化）。未来希望深入学习 Python 数据分析生态（Pandas、Matplotlib、Seaborn），能独立完成 “数据采集→清洗→分析→可视化” 的完整流程。但是也有缺点报错排查效率低：面对代码报错（如 Pandas 的索引错误、MySQL 的语法错误），常需要反复依赖 AI 提示，自己梳理报错逻辑的能力弱；工具进阶不足：仅会 Pandas 的基础数据筛选、列操作，对分组聚合、数据透视表等进阶功能不熟悉；项目经验匮乏：做过的练习多是 “单一功能题”），从未参与过完整的数据分析项目。
期待收获：
掌握 Pandas、NumPy 的进阶用法，能处理中等复杂度的数据（如缺失值填充、异常值检测）；提升自主调试能力，能独立解决 70% 以上的常见报错；积累 1-2 个完整的小项目，为简历补充实践内容。
希望担当的角色：在小组项目中担任 “数据清洗执行者”，用代码将原始数据整理成可用格式；主动分享自己踩过的报错坑及解决方法；参与需求讨论时，能从 “技术实现难度” 角度提供建议。
目标：
大学毕业后进入企业从事 初级数据分析师 工作，能独立负责日常的数据处理与基础分析任务。
自己将要会的技能树:
监督措施：
两周向老师提交 1 次 “学习进度汇报”，汇报内容包含三部分：
① 两周内的学习成果；
② 当前遇到的 2-3 个核心困难；
③ 下一步学习计划。
