一、学期复盘总结
个人认知
- 对数据科学专业的理解从“抽象概念”变得具体，知道了这个专业需要结合编程、数学和业务思维，未来想先打好基础再探索细分方向。
- 发现自己对“用数据解决实际问题”很感兴趣，比如通过简单的数据统计分析生活中的现象，这让学习更有动力。
技能能力
- 熟练掌握Python基础语法，能独立编写循环、函数、类等基础代码，完成100行左右的小程序（如成绩统计、简单计算器）。
- 会用java完成基础的算法语句，能够掌握面向对象的基础。
学业成长
- 专业课成绩稳定，对“数据”的概念从“数字”扩展到“结构化/非结构化信息”。
- 参加了蓝桥杯等，学会了用代码解决一些重复性工作（如批量重命名文件、自动整理表格），感受到编程的实用性。
二、暑假规划
可量化目标
1. 夯实Python与数据处理基础：
- 7月：每天2小时学完《Python for Data Analysis》前5章，掌握Pandas基础操作（数据读取、筛选、分组），完成5个小练习（如处理学生成绩表、电影评分数据）。
- 8月：学习NumPy数组运算，能独立完成1个案例（如用数组计算班级平均分、方差），并尝试用Pandas做一份“家庭月度开支分析报告”（含数据清洗、简单图表）。
2. 入门SQL与数据库基础：
- 7月下旬开始，每天1.5小时学SQL基础语法（SELECT、WHERE、JOIN），用MySQL搭建一个“个人图书管理数据库”（含书籍信息、借阅记录等表），完成20条查询练习。
3. 强化数学与逻辑思维：
- 每天1小时刷《高中数学与大学衔接》中的概率统计部分（如排列组合、均值方差计算），完成50道练习题，为后续专业数学打基础。
4. 跟朋友旅游：
- 放假出发，去玩一周左右，每天记录游玩花费、步数等数据，回来后用Excel做一份“旅行数据小分析”（比如每天消费占比、景点人气排行）。
5. 专业启蒙阅读：
- 7月读《数据化管理》，用思维导图整理书中3个核心案例的分析逻辑；8月读《Python编程：从入门到实践》的数据分析章节，跟着做1个小项目（如分析自己的运动数据）。
时间节点
- 7月：重点学Python数据处理库和SQL基础，穿插数学题练习。
- 8月上半月：完成Pandas进阶练习、家庭开支分析，准备并完成家人远游。
- 8月下半月：整理旅行数据、完成剩余阅读，用Python做一个简单的“暑假学习时长统计小程序”，复盘整个假期的收获。
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