一、自我介紹

大家好！我是彭錦軍，目前就讀于數據科學與大數據技術專業。生活中我是一個活潑開朗的人。平時喜歡閱讀技術博客、關注行業動態，也喜歡打羽毛球和聽音樂來放松自己。我認為技術學習不僅是積累知識，更是鍛煉邏輯思維和解決問題的能力的過程。

Gitee賬號：https://gitee.com/pjj1204

二、現狀、經驗與計劃

1. 技能樹與技術偏好

我梳理了當前已掌握和計劃學習的技能，構建了如下技能樹：

大數據技術棧（數據分析方向）
技術偏好：
我對數據分析與可視化方向有濃厚興趣，尤其喜歡從雜亂的數據中提取有價值的信息，并通過圖表直觀呈現。未來也希望逐步接觸機器學習基礎模型，實現從描述性分析到預測性分析的過渡。

2. 自我評估：已具備的能力

• 能力A：能使用Python進行基礎數據處理，包括Pandas數據清洗、NumPy數值計算；
• 能力B：掌握SQL基礎查詢與聚合操作，能進行簡單的數據提取；
• 能力C：具備基礎的數據可視化能力，能使用Matplotlib/Seaborn繪制常見圖表；
• 能力D：了解Linux基礎命令和Git版本控制，能進行簡單的項目管理和協作。

3. 未來規劃與當前準備

短期目標：夯實基礎，考上研究生
長期目標：我希望在3-5年內成為一名具備業務理解能力的數據分析師，未來可能考慮考研深造或進入互聯網公司從事數據相關工作。

當前準備：

• 夯實數學基礎：復習高數、概率論、線性代數；
• 參與項目實踐：跟隨課程完成1-2個完整的數據分析項目以及智聯筆記項目；
• 積累代碼經驗：堅持每周編碼，逐步提升代碼質量和效率。

優勢與劣勢：

• 優勢：邏輯清晰，有耐心，肯于研究；
• 劣勢：項目經驗不足，代碼開發能力較弱，時間管理有待提升。

4. 代碼量統計與目標

• 當前代碼量：Python純手敲約400行，HTML/CSS約500行。
• 一流公司入職參考：初級數據分析崗通常要求代碼量5000+行，并有完整項目經驗。
• 本學期目標：新增Python代碼3000行，完成2個數據分析項目。
• 每周計劃：平均每周完成150-200行代碼，包括課程作業和自主練習。

5. 每周時間投入計劃

我計劃每周投入8小時在這門課上：

• 上課：2小時（專注聽講+筆記）
• 課后練習：4小時（作業+項目+代碼練習）
• 總結與整理：2小時（筆記歸檔+Gitee提交+問題復盤）

三、WOOP計劃：風險防范與執行保障

1. Wish（愿望）

本學期能獨立完成一個完整的數據分析項目，涵蓋數據獲取、清洗、分析與可視化，并發布在Gitee上。

2. Outcome（最佳結果）

• 項目可作為求職作品集的一部分；
• 能熟練使用Python處理常見數據分析任務；
• 具備初步的數據思維和報告撰寫能力。

3. Obstacles（障礙）

• 內部障礙1：遇到復雜代碼時容易拖延，缺乏調試耐心；
• 內部障礙2：學習內容碎片化，缺乏系統整合；
• 外部障礙：課程與其他任務時間沖突，導致計劃被打亂。

4. Plan（if-then計劃）

• 如果我發現學習內容零散，那么我會在每周日晚上花2小時整理當周知識點，形成思維導圖或筆記；
• 如果本周計劃因其他任務被打亂，那么我會在周末補上未完成的部分，保證每周任務不堆積。

四、最可能的失敗因素及應對

最可能失敗的因素：自律性不足，容易在周末放松學習節奏。

應對策略：

• 將每周任務拆解為每日小目標，完成后打勾；
• 在學習小組里互相監督打卡；
• 設置每周日晚為“復盤時間”，檢查完成情況并調整計劃。

五、提問與反饋態度

我選擇 D：經常提問題，平時就經常給老師提反饋。