声明：本文为根据理论及工具篇制定的年目标成果。
一、三大期待
首先晒出2018年的三大期待：
- 完成数据科学领域的知识储备
- 帮助身边的人（家人，朋友，同事，线上伙伴们）成长
- 获得机会（工作，平台，赋能）
- 期待一是单点突破
结果：获得数据科学课程认证；steemit智能数据平台上线
意义：取得换道人工智能的条件
思路：
- 技术上打通
- 通过作品发声
- 期待二是燃料
结果：取得一阶大成教练认证
意义：可以更好地帮助自己和他人成长
思路：
- 跟名师学习，刻意练习，获得心理表征
- 以教为学，积累势能标签
- 期待三是经营
结果：结识领域内十个牛人
意义：获得高手建议/赋能
思路：
- 聚焦价值，乐于为高手服务
- 有目标地参与相关活动
- 抓住机会与高手深度交流
图（期待对对碰成果）
二、期待之间的关系
期待一与期待三相互增益；
期待二作为附加的使用价值，是多维竞争力的重要一环。
三、做最小，我要怎么做
-
对标：大数据科学家职位要求
1.1. 创建数据挖掘和建模相关的核心算法和代码实现
1.2. 负责数据分析和建模项目的业务需求和技术实现
1.3. 负责数据模型等数据产品的策略分析和报告等事宜
1.4. 熟悉各类模型分类与回归算法
1.5. 熟悉各类变量筛选与降维算法 -
集中力量做好平台搭建
2.1. 原则：
-最小可用品（MVP）
-单一模块可复用
-多平台可迁移
2.2. 思路-瀑布式开发流程：
-需求定义
-功能设计
-模块分解
-测试
-上线 -
针对需求运作的最小闭环：
-痛点：从基础模块上线后的数据或用户反馈中提取用户痛点
-开发：快速开发出对应的最小可用品
-测试及验证：用户的痛点被解决了吗？
-优化迭代：不能被解决，根据用户反馈修改；已解决，怎样做更好/用户还需要些什么？
四、保持开放
-
项目开源包括：
-产品的项目化进程
-开发流程
-成果集 -
学习成果积累
-最小单位：笔记
-整合成果网站：教程 -
阅读与写作
-主题阅读：产品，语言，育儿
-日常写作：卡片，反思，读书笔记 -
交流与服务
-积极与同行牛人深度交流
-聚焦使用价值，找到办法为牛人服务
-线下拜访
五、风险预案
- 主要面临的财务紧张
风险：不够钱投资课程，活动，服务器费用等。
解决方法：
- 时间换空间，拉长开发周期及谨慎推广。
- 寻找投资者。
- 系统风险
风险：内容平台失去价值，课程不开，系统奔溃等。
解决方法：
- 加冗余，让产品具备可迁移能力。
- 提前找到别的平台/课程。
- 个人
风险：缺乏动力，拖延，掉坑，等等。
解决方法：
- 在表单旁边写上易仁永澄老大的名字！
- 建立个人成长操作系统。
六、2018的其它期待（列举）
- 戒烟
- 利用中午休息时间去健身
- 完成之前写残了的两个短篇小说
- 奶爸成长记写满100篇
- 线下分享育儿经
- 学会弹三首曲子（ukulele）
- 考过驾驶证
七、年目标任务清单
1 学习|数据科学课程
1.1 模块9 | 171225-180105
1.2 模块10 | 180226-180409
2 学习|NLP课程
2.1 课前学习 | 171225-180103
2.2 正课 | 180104-180208
2.3 作业+点评 | 180209-180228
3 项目|steemit数据分析平台（具体时间未明确）
3.1 准备 | 服务器环境搭建
3.2 模块 | 机器人点赞
3.3 模块 | 数据查询框架
3.4 模块 | 查询输入研究
3.5 模块 | 查询结果输出定义
3.6 模块 | 查询结果展示
3.6 模块 | 连接语义分析引擎
4 学习|大成教练（具体时间未明确）
4.1 正课 | 一阶课程
4.2 咨询 | 积累案例
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