大家好！我是一个数据科学与大数据技术专业的大三学生。在日常生活中我有着许多的兴趣爱好打羽毛球、听音乐、做手工。技能树与专业规划
当前技术能力
编程基础：稍微掌握Python数据处理（Pandas、NumPy）
数据库技能：了解SQL基础操作，能够进行复杂查询和数据提取
大数据基础：了解Hadoop和Spark生态系统的基本概念
我对数据可视化和机器学习应用有浓厚兴趣，希望在未来能够深入探索如何让数据"讲故事"的艺术。同时，我也认识到自己在分布式计算和生产级项目经验方面的不足。
在本课程中，我希望能：
深入理解大数据处理的完整流程完成一个具有实际应用价值的期末项目
我认为自己有积极地学习能力和强烈的求知欲良好的逻辑思维和问题分解能力
我认为自己的劣势：缺乏大型项目实战经验对行业业务理解不够深入底层技术原理掌握不够扎实
本学期具体规划
新增3000+行高质量代码，注重代码质量和可读性
时间投入：
我选择 D选项 - 比以前的课要多很多时间，直到达到目标为止。具体安排：
每周投入13小时（上课3h + 作业实验5h + 自主学习5h）
建立固定的学习时间表，避免临时抱佛脚
WOOP计划：让目标落地
愿望：在本课程结束时，完成一个完整的大数据分析项目，包含数据获取、清洗、分析建模和可视化呈现的全流程。
结果：
如果实现这个愿望，我将：对大数据分析有扎实的实践经验，建立自己的项目作品集，为求职增加有力筹码
障碍：最可能的失败因素：遇到复杂问题时的坚持力不足
内部障碍：编码遇到困难时容易产生挫败感，转向其他"更容易"的任务
外部障碍：其他课程任务和活动的冲突
计划：
如果遇到代码报错超过1小时无法解决 → 那么先记录下来，寻求助教或同学帮助
如果周末有其他活动冲突 → 那么提前调整学习计划，保证核心任务完成
如果感到学习倦怠 → 那么切换学习方式，如从编码改为阅读相关论文
我认为在学习中我们应当提出有深度的问题，认真参与反馈每次作业和实验都提供详细的过程记录，博客记录成长：定期分享学习心得和技术
可视化创新：尝试使用Tableau等工具制作交互式数据展示应该要立即行动：从规划到实践
在数据科学的道路上，我相信保持好奇心和持续学习是最重要的动力。期待与大家在博客园这个平台深入交流，共同成长！
