在Learning Analytics的第三个学期，所有学生开始准备Capstone Project。Capstone Project是Learning Analytics专业的毕业项目，不需要过多文字，但是要有研究课题，而这些研究课题，是根据我们被分配的公司而确定的。
第三个学期，所有Learning Analytics(之后简称LA)的学生都会注册一门课，叫Feature Engineering Studio，这门课是专为Capstone Project(之后简称CP)设计的，担任这门课的教师也是我们专业的导师。开学的第一节课，我们的导师Charles会给我们一个调查问卷，要求我们每个人填写，里面包含我们的毕业意向、公司项目介绍及我们对于公司项目感兴趣程度的排序。Charles一共为我们提供了四个公司和机构的项目，其中包括具有129年历史的McGraw-Hill Education，教育科技公司新秀New Classrooms和eSpark，以及哥伦比亚大学教育学院的Research Department。
根据学生的意向和毕业时间，导师会进行分组。而我，就幸运的分到了McGraw-Hill Education（之后简称MHE）。更加幸运的是，为MHE工作的这一年，带我们两位MHE工作人员都是公司的上层管理者。一位是McGraw-Hill Education的Vice President，另一位是Data Scientist。
可以说，这是一个毕业项目，也是一个实习项目。在我看来，Charles希望我们通过这个项目，不仅仅是为了完成CP，更重要的是从这个项目中学到如何提升个人竞争力，以及如何在公司生存。如果参加这个项目，单纯是为了拿到一个可以毕业的成绩，那真的是大错特错，煞费导师的一片苦心了。
自九月至今，我们每周四上午都会进行视频会议，每次视频会议，我们都要汇报我们想学习和研究成果。也正是这种无形的督促，让我在这四个月中学到了很多课堂上学不到的东西。
1. 学会迎刃而上
每一次开会，MHE都会下发新的任务或者学习要求。比如，要求我们学习Python。这个让我拖延了一个多学期的语言，终于在MHE的压力之下学会了。我们在校课程是学习R，但是Python目前已经超越R高居数据分析的第一位了，学习Python是迟早的事情。如果你只是在线学习Python，没有项目的压力，可能学起来没有特别明确的目的性，但如果你有项目的压力，就会带着目的去学习，会事半功倍。
当然，学习的过程也是很艰难的，虽然网络资源很多，但是要梳理成你自己的东西，还是需要时间的投入。不管遇到的困难是多是少，有一点要确定的就是，你要投入百分之百的信心解决困难，而不要时刻准备着被困难撂倒。当你遇到了自己无法解决的问题是，可以跳出固定模式，尝试着跟其他队友或者老师、朋友进行沟通，或许你会获得新思路。
2. 意念坚定
小组学习，最容易受其他同学的影响而做出决策性的改变，每次内心动摇的时候，都要静下心来认真思考一下利弊。要知道，意念坚定并不容易，倘若你真的知道你在这个项目中希望有的收获是什么，带着目的和计划去按部就班的执行，或许会帮助你免受他人影响。还是拿学习Python的例子，组里有的同学就会私下抱怨说明明R可以做的事情，不明白MHE为何偏要求大家学习Python。这种抱怨在所难免，毕竟学习之苦我们大家有目共睹，但是这种抱怨会对其他成员造成潜移默化的影响，而这种影响，其实并不利于解决问题，而是会催化妥协问题的可能性。
再比如，有一次组里有同学因为没有按时完成任务，怕开会的时候尴尬，于是想要联名申请取消会议。他的煽动让大家都觉得取消会议是正确的抉择，然而这种自下而上的决策在职场上显然是不合逻辑的，毕竟我们是抱着学习的态度来接受MHE的培训，即使没有完成任务，也应该敢于承认，而不是逃避。当然，这次会议没有被取消，而且MHE高管说每周会议都会保留。而这位想要联名取消会议的同学，没有任何提前说明，直接缺席会议，他的逃避并没有帮助到他，因为在之后的会议，他依旧没能完成的任务，而且还需要补之前逃避的任务。
3. 学会记录
某次会议中，MHE的VP建议我们每个人开设一个个人博客，博客主要用于发布一些个人的研究成果、相关领域的报告和评论等等，主要目的就是，让别人更加深入的了解你的能力。的确如此，我的很多朋友都有自己的网站，他们有的是摄影师，有的是设计师，有的是音乐家，有的是建筑师，还有做游戏开发，都是有个人网站，并且把个人作品汇集起来。这不仅是一种展示自己的机会，也在一定程度上帮助自己进一步学习。回想自己自入学至今，其实写过不少论文，但从开没有整合出来，在提交给教授获得成绩后，往往不了了之，其实这会使得自己的资源没有被最大化利用。此外，记录的过程也是对自己进行查漏补缺的过程。学会记录，对于自己是一种有效提升的方式。
4. 匠人精神
匠人精神，是我的导师在他给我们的最后一节课上讲到的，也是MHE教给我们的。MHE的VP曾经提到了Memory Muscle并以乔丹为例。MHE的Data Scientist也提到，她对于Decision Tree和PCA有很深的研究，所以她觉得自己可以很自信的回答关于这两个领域的问题。这让我意识到，要成为一名合格的数据科学家，具有匠人精神是非常必要的。
以上是我学到的几点，有的时候，适当的压力对我们来讲是好事。
如果你想了解任何关于Learning Analytics或者哥大的校园生活，欢迎留言，说不定我会把你的问题用一篇文章来回答哦。
