学期心得体会及寒假学习实践计划

1、大数据技术学习-2门慕课220小时

        自9月中旬-12月中旬开始学习大数据技术体系，主要是2门慕课，林子雨的《大数据技术原理与应用》，和《Spark编程基础》，其中《大数据技术原理与应用》目前跟到第14章，后续还有2周的课程，《Spark编程基础》跟到第4章，后续还有4章的课程。

       目前已经学习的慕课视频时长大约40小时，实际在学习视频、配置大数据环境及测试、实验练习等花费时长在220小时左右，其中：9月中旬后24小时+10月100小时+11月87小时+12月目前12小时。

2、听6个技术讲座-预计花费30小时

       主要包括10月14日的微软技术讲座、10月23-24日开源技术高峰论坛、10月29日第7届开源技术年会、11月1日.NET 7宣讲会、11月12日云计算、大数据课程建设论坛、12月3-4日.NET China。主要关注.NET技术，开源技术、大数据技术、开源国产数据库技术、工业物联网、低代码平台等最新的技术发展和应用现状。

3、学期学习实践心得体会和后续学习计划

        大数据技术体系比预想的要庞杂，涉及到的技术多，且各个大数据开源技术迭代较快，原先预计花费1000小时来大数据技术入门，现在预计花费1500小时完成大数据技术入门和实践（2023年争取完成大数据技术入门），且要将之前学过的知识和工程实践融会贯通。更重要的是要学以致用，找到合适的可以落地的课题或者项目去长时间进行研究和实践。

       大数据集群环境配置需要更高的机器配置，个人台式机或者笔记本只能勉强搭建一个学习实践的环境，并不能实际生产所用。

       缺乏实训项目练习，各个章节的实验只是浅尝即止。

       12月15日-12月30日：因临近期末，各种课设、监考、判卷、整理教学归档材料以及学校布置的其他各项工作较多，争取挤出50小时的时间完成大数据技术原理与应用后2个章节的学习以及大数据集群环境搭建，另外尽量完成Spark编程基础第5-8章的学习实践，若是没完成，就部分内容留待到寒假。

4、寒假学习实践计划

      1月-2月预计留出150小时在大数据技术学习实践，主要是重温Python语言编程、学习数据采集和预处理技术、做1-2个有关Python和Scala版本的大数据实训项目，如Spark、Flink项目。具体学习内容有可能调整，视具体学习进展或者项目课题进行灵活调整。

      寒假有可能要15-20天时间去老家探亲、南方温暖的地方，骑行、背包、爬山等，视疫情防控和交通情况待定。