自我评估：技能与技术偏好
当前具备的专业知识与能力
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Python编程：
- 能够使用Python进行基本的编程任务，包括编写、调试和简单的代码优化。
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数据预处理和清洗：
- 具备数据预处理和清洗的技能，能够有效处理数据集中的缺失值、异常值和格式不一致的问题。
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机器学习：
- 了解机器学习的基础理论和一些常用算法，具备使用这些算法解决实际问题的初步能力。
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矩阵分解：
- 了解矩阵分解技术，能够应用于推荐系统等领域，以提取特征和发现潜在因子。
技术方向的兴趣
- 对深度学习、推荐系统和大模型的技术领域特别感兴趣，希望能在这些领域深化知识，掌握更高级的技术和算法。
缺少的能力
- 过去偏重于软件和应用层，对基础原理的理解不够透彻。希望通过系统学习，加强对编程基础和理论的掌握。
- 需要学习更加实用和高效的模型开发技能，特别是在深度学习和机器学习领域。
- 期望提高数据分析和解释能力，特别是在处理大规模数据集时的效率和准确性。
课程目标与期待
- 代码量：希望通过本学期的课程显著增加代码实践量，从而提高编码熟练度和项目管理能力。
- 学习收获：最期待在课程中学习到高质量的软件开发实践，包括编码规范、软件设计模式和团队协作工具的使用。
Chatgpt生成的软件工程学习指南
基础理论与概念
- 软件开发生命周期：了解软件开发的各个阶段，包括需求分析、设计、实现、测试、部署和维护。
- 敏捷开发方法：学习敏捷开发的原则和实践，如Scrum和Kanban，理解如何在快速迭代中维护高质量的软件。
编程实践与技巧
- 编程语言：掌握多种编程语言的基础知识，尤其是Java、C#和JavaScript，这些语言常用于软件工程项目。
- 代码管理：熟练使用版本控制系统，如Git，学习如何进行有效的代码合并、分支管理和冲突解决。
高级技术与工具
- 设计模式：掌握常用的软件设计模式，如工厂模式、单例模式和观察者模式，提高代码的可重用性和可维护性。
- 测试和调试：学习使用自动化测试工具（如JUnit和Selenium），并掌握调试技巧，确保软件质量和可靠性。
团队合作与项目管理
- 协作工具：熟悉团队协作工具，如Jira、Trello和Slack，提高项目管理效率和团队沟通效果。
- 持续集成/持续部署（CI/CD）：了解CI/CD的基本概念和工具，学习如何建立自动
我对这篇指南的看法、
-我觉得这篇指南非常的专业，我短暂的一学期肯定学不完，我可能要根据课程的具体要求和实际来不断学习，这份指南倒是可以终身学习-
-GPT生成的还是太高级，我应该完成不了这么多任务，在我大学有限的生涯里-