报名的时候还是夏天，而现在已经入冬。三个月前不能算遥远，有些记忆已经开始有些模糊。在写这篇回顾的时候，翻看了下自己之前的作业。当时可真有些笨拙。当然，现在也没能好出多少。
豆瓣上很早就关注阳志平老师，偶尔刷一下阳老师的书单和文章。中间很长时间不上豆瓣。再次关注到阳老师，开智学堂已经如火如荼。本来第一目标是想要报名黑客班，但是错过了时间，赶上了数据班，正好自己也有兴趣，于是第一时间就报名了。
困难
困难是比较有的聊的话题。报名时没多想，第一眼看到就报了。后来想想，真是有些无知者无畏。报完名开始刷LPTHW，当时不觉得有啥难的，不就是敲代码么。正式进入学习第一周，一下傻眼了，每一天都成了平台期，每一个必要的工具都是从头开始，自己要补的课实在是不少。当时身体和精神状态都还不错，尽管觉得难，咬咬牙倒也能坚持下来。
后面最大两个坎是第三周Numpy和第八周回归，这两次都没能完成作业。尽管勉强交了作业，但实际并没有全部完成。当时整个人周期性地陷入低谷，有点精神要崩溃的感觉。咬牙到最后一刻也还是不能解决问题。
我从来都不惧怕面对问题、解决问题，唯一让我苦恼的只是任务列表很长（不仅是这次培训，还有日常的工作）而时间苦短。总是试图在保持健康的作息和全力以赴解决问题之间寻找时间上的平衡。基本上很少能达成完美平衡，大多数时间都是通宵开工，然后接下来两天用来补睡眠。总的来说爆发力有一点，持续性堪忧。
所以还是需要一是趁着平时有时间针对关键的知识多些磨练，基础牢固一些，一是早一些做准备，把大目标分解，把大骨头切成小块来放在平时处理掉。这样关键时刻就不用这么殚精竭虑四脚朝天了。“谈笑间，樯橹灰飞烟灭”VS“用尽全力也不能再进一寸”，何去何从，再明显不过了。这也是我在寻找时间平衡上的一个目标。
收获
两方面，一方面是知识上的。能感觉到课程的安排有过精心的设计，一步一个台阶的感觉。对Python下的基础包及其功用有了一定了解：数值计算、绘图、数据整理、统计、基本算法、线性模型、回归、机器学习。单就用Python处理数据而言，大框架算是有内么点概念了，自己想要扩展和深入也有了明确的方向。
另外一方面是学习方法上的，优秀的同学很多，我能坚持下来主要也是因为这些同学。我坦白，我是靠抄这些同学的作业才坚持下来的。在这个过程中受到启发和熏陶也是一件自然而然的事。第一是学习时优先看源头的官方文档，直接按照其中例子来尝试可以少走一些弯路。这方面自己还停留在意识层面，实践中做的很不够。第二，多输出，多提问，多交流，即便得不到反馈和回应，这本身就是探索和学习的一部分。这时候要少一些羞耻心，多把注意力集中在问题和思考本身。自己在这方面做的很不够。我有这份心，也足够不要脸，还是时间苦短的问题。第三就是制定最小目标，在此之外不想太多，无论如何做一个出来，能跑就行，有bug就有bug吧，再丢脸也比做不出来强吧。就我自己而言，目前远配不上谈什么“追求完美”，你先入了门先把作业写了先把文档和书读了再说别的吧。
未来
对数据科学进阶版和深度学习班都有兴趣，只是时间上估计赶不上第一期了。方向已经非常明确，但是细节还需要有一些计划。
Linux、Python、数据库、机器学习、算法、深度学习、kaggle。
资源已经收集了不少，时间上紧紧巴巴。
另外报名了开智部落，已经被落下了不少，接下来进入追赶状态。
致谢
非常感谢一休，我能坚持下来你在关键节点的督促也是一个很大的原因。非常感谢wangjunyu组织的线下活动，那次参加活动前我都已经做好放弃的准备了。感谢肖凯老师和各位助教老师。助教老师在作业里给的鼓励和建议非常有价值。感谢那些未曾谋面的同学，要不是抄你们作业，那我肯定打死也完不成这趟旅程。
这段Data103的经历或许也会在记忆中变得模糊，不过这已经没关系了。至少，我能感觉到，有些东西已经跟融入到我身上了。
