一、关于我：
目前就读于中南林业科技大学涉外学院数据科学与大数据技术专业大三，介绍一下自己，在我之前的学习生活中我一般是班级里小透明的存在，成绩一直处于中等偏上，但是又不调皮捣蛋，所以老师一般不会有特别深刻的印象，我也一直安于现状，觉得只要做好自己就好了，但是自从大学我发现有很多东西需要我争取需要我表现，我应该变得更好！然后再说说我的兴趣爱好，我特别喜欢听歌，我觉得音乐能让我静下心来好好感受我自己的小世界，所以因为热爱我记歌词特别快，听了短暂的一遍我就几乎能记住所有歌词，这应该就也是我在音乐方面对我来说的的一点点小优势吧嘻嘻，听每一次喜欢的歌手的演唱会也是我的心愿，感觉看演唱会真的是压力生活中很放松电量很足的时候；我还有一个兴趣就是喜欢旅游，这个世界是需要我们去感受的，而我觉得旅游就是靠我的眼睛看见每一处美好，用我的腿去丈量每一片风景，但是旅游或是演唱会这些当然是需要经济支持的，所以学好这个专业出来工作赚钱是实现我这个兴趣爱好不可或缺的！我要实现经济自由！必须要一步一步稳扎稳打地靠自己的努力去实现它们。
现状、经验和计划
（1）我目前具备以下能力
大数据基础工具能力：掌握 Hadoop 生态基础操作（HDFS 文件上传 / 下载、MapReduce 简单任务编写），能在 Linux 环境下配置单机版 Hadoop 集群；
数据库与建模基础能力：熟悉 MySQL 数据库操作（多表联查、索引创建、存储过程基础），能设计简单的数据表结构（如 “电商订单 - 用户 - 商品” 关联表）；
基础编程能力：掌握编程语言基础语法（变量、循环、条件判断、函数定义），基本能完成简单脚本编写（如数据录入、基础计算）；
基础办公与学习工具使用能力：熟练使用 Excel 进行数据排序、筛选、基础函数计算；能利用在线资源补充知识，解决学习中遇到的简单问题。
我目前的技术兴趣方向偏向数据处理与分析方向，对用代码解决实际数据问题感兴趣；未来我希望深入学习 Python 数据分析生态，从而能够独立完成 “从数据收集到结果可视化” 的完整流程。
需要补充的能力：在自己完成作业的过程中有时候会面对复杂报错，我的排查效率比较低，总是需要依赖一些AI工具的提示，也缺少解决问题的能力；目前刚学所以对 Pandas 的进阶功能了解较少；项目实践仅仅只是完成一些很单一功能的代码练习，没有参与过完整的正式项目。
期待收获：掌握 Pandas、NumPy 等工具的进阶用法，能独立处理中等复杂度的数据任务；提升自己对于代码调试的能力，能自主解决 80% 以上的常见报错；了解数据分析项目的基本流程，积累 1-2 个可展示的实践案例，这样也可以在简历填写的内容上更加出色。
希望担当的角色：在小组实践中担任 “数据处理执行者”，可以通过自己的专业知识掌握好一点，将小组讨论的方案转化为代码；主动分享自己遇到的报错及解决方法；积极参与需求讨论，可以让自己变得有实力去提供关于代码的建议。
（2）对于我现在的计划，我想大学毕业后我想的是找一份在公司上班的稳定工作。
当前准备行动：每周花 2 小时阅读学习，重点学习数据清洗、分组聚合章节；关注 “数据分析入门” 类公众号，最好能整理一些干货笔记。
在牛客网等平台，每周完成 2 道 Python 数据处理相关的简单题目，巩固基础语法；每月独立完成 1 个小项目（可以在学会相关知识后运用，比如用 Pandas 分析自己的月度消费数据，生成消费占比表”）。
记录每次代码练习中的报错及解决方案，形成错题本，避免重复踩坑；了解数据分析岗位的技能要求。
优势：对于今后的发展方向还是比较明确的，现在还是有时间和精力去查漏补缺；还是比较细心细致的。
劣势：遇到复杂问题时容易焦虑，偶尔会拖延进度；缺乏项目经验，知识应用能力比较弱。
本学期规划课程学习：课前 10 分钟预习本节课重点；课上紧跟老师思路，重点记录代码逻辑和报错处理方法，然后课后 24 小时内完成作业，避免拖延。
（3）目前代码量
python 150行 java 150行 SQL 100行
根据行业信息，入职一流软件 / 人工智能公司的初级数据相关岗位，需要差不多累计5000-8000 行高质量 Python 代码量。
（4）我打算平均每周拿8个小时用在这门课上。
若遇到复杂逻辑畏难：先将问题拆分为一小步，每完成一步给自己 1 个小奖励。
若作业难度过高：先独立思考 30 分钟，标记出具体不懂的环节，再向老师或者AI工具提问，而不是直接放弃。
二、这是我对这门课程的知识框架思维导图梳理：
三、监督措施：
每两周给老师做 1 次 “进度汇报”，汇报内容包括：
① 两周内的学习内容、完成的小案例；
② 目前遇到的 2-3 个核心困难；
③ 下一步学习计划。