在项目中,我主要选修了三门核心课程:《大数据系统基础A》、《人工智能》和《大数据管理与创新》。这些课程不仅让我接触到了numpy、pandas、matplotlib和pytorch等实用的数据分析工具,更重要的是培养了我的数据思维能力。通过课程实践,我逐渐理解到数据的价值不仅仅在于数字本身,而在于数据中蕴含的丰富信息和重要结论。这种认知的转变,为我后续的科研工作带来了质的飞跃。

我的研究方向是小型仿生移动机器人和高性能电驱动人工肌肉,这看似与大数据领域相去甚远。但在实际科研过程中,数据分析能力却成为了我的得力助手。具体而言,这种能力在以下几个方面极大地提升了我的科研效率。首先是实验设计与数据收集的自动化,在研究过程中,我经常需要对不同的驱动器进行重复性的迭代测试。得益于在项目中学习的Python编程技能,我能够更好地控制实验设备,实现了包括控制信号发生器、数据采集卡、示波器和各类传感器在内的自动化操作。这不仅提高了测试效率,更保证了数据收集的标准化和可靠性。其次是数据处理与可视化的系统化。掌握了数据处理工具后,我能够更加系统地整理和分析实验数据,并将其转化为论文中的图表和结论。这种数据思维和处理能力大大加快了我的实验迭代速度,也为我争取到了更多的合作机会。截至目前,我已发表SCI论文10篇(其中第一作者2篇),另有3篇论文在投,同时获得了4项发明专利授权和1项软件著作权。

大数据项目的学习经历也为我开启了教学实践的大门。凭借在课程中积累的计算机知识和项目经验,我获得了担任《计算机文化基础》课程助教的机会。在课程中,我的数据处理和可视化能力得到了授课教师李秀老师的认可,随后她邀请我担任春季学期《数据库技术及应用》课程的助教,负责完善Python数据分析及可视化部分的教学内容。这门面向文科同学的零基础课程让我获得了独特的教学体验。我结合自己从零开始学习数据分析的经历,重新设计了更具实用性的教学内容,并完成了15学时的课程讲授。这个过程不仅巩固了我的专业知识,更培养了我的教学能力和表达能力。

在华为公司终端部门的暑期实践中,我遇到了一个意想不到的挑战。原本我作为机械系学生选择了物体装配算法的设计项目,但项目临时取消。关键时刻,我想起了在《大数据系统基础A》课程中参与铁塔公司动力电池健康监测数据分析项目的经验,这让我能够快速转入"手机硬件日志监测分析"项目并顺利完成任务。这次经历让我深刻体会到,跨领域的知识储备和灵活运用能力在职场中的重要性。

回顾这段学习经历,我深深体会到跨学科学习的重要性。大数据能力的培养不仅拓宽了我的知识视野,更重要的是培养了一种新的思维方式。在当今数字化时代,无论是在科研、教学还是实践中,数据分析能力都已成为不可或缺的基本素养。对于理工科学生而言,培养数据思维和掌握数据分析工具,不仅能够提升科研效率,更能在职业发展中开辟新的可能。我的经历证明,跨领域学习虽然充满挑战,但只要怀着开放的心态和持续学习的决心,必定能够收获意想不到的成长。作为一名即将走向社会的博士生,我深感庆幸能够参与这个大数据能力提升项目。它不仅丰富了我的知识储备,更重要的是培养了我解决复杂问题的综合能力。在未来的职业生涯中，我将继续保持学习的热情,不断探索数据科学与专业领域的结合点,为社会创造更大的价值。