以下为采访内容实录：
个人背景和接触契机
Q: 您以前接触过数据分析或数据库技术吗？
A：有接触，以前做过相关的数据挖掘的实习，数据库也接触过关系型数据库 MySQL 等。
Q: 您是通过什么渠道了解到 DolphinDB 和技能认证特训营的？
A：通过实习和业界前辈的推荐，但是第一次系统了解应该是周博士来汇丰演讲的讲座时对 DolphinDB 的了解才算入了门。
Q: 您为什么选择参加 DolphinDB 技能认证高校特训营？DolphinDB 有哪些功能或技术优势特别吸引你，促使你决定深入学习？
A：一来通过咨询业界前辈了解到 DDB 的确是一项面向未来的工具，其次发现其中的设计的确领先于其他业界竞品，只是目前处于过渡期，应用场景还没有完全地铺设开来，但是 DolphinDB 的计算性能的优化和量化场景的设置都是为未来作为量化语言而布局，所以为了提升我自己的不可替代性，便开始了学习。
Q: 您希望通过这次特训营收获什么？
A：我希望的是系统学习 DolphinDB的知识，希望的确能将 DolphinDB 作为自己的一项拿得出手的技能。
特训营学习收获
Q: 参加完特训营后，您有哪些收获？哪些方面的能力得到了提升？
A：因子挖掘的快速计算是 DDB 的一项优势，目前业界应用相对较多的也是这部分，所以这方面的收获和相对提升都比较大。
Q: 您觉得自己变化最大或者印象最深的一点是什么？
A：对于流式计算的模拟有了更方便的工具和相对深入的了解。
Q: 您觉得最有趣或最具挑战性的部分是什么？能否举些例子？
A：最有挑战的部分是流计算的持久化，之前对这些没有什么了解，所以学的时候想弄清楚需要补些基础。
Q: 您如何评价特训营的学习模式？
A：平稳推进，但是如果更灵活且案例化应该就更好了。
Q: 您觉得这门课程对您未来的职业发展有哪些帮助？
A：一定是有很大的帮助的，比如实习推荐和挖掘因子的计算速度，目前的主要优点体现在这两点，未来可能能够在 DolphinDB 的框架下更加系统地整理好自己的因子和策略。
Q: 如果让您用一句话或几个词来评价这门课程，您会怎么说？
A：有用、高效、亟待案例化
Q: 您愿意将 DolphinDB 特训营推荐给其他同学吗？为什么？
A：愿意的，因为的确能获得实习机会的推荐和入门的了解。
Q: 您对特训营的课程设计、学习难度设置等方面感觉如何？有没有什么建议？
A：希望课程设计能变得案例化，使大家学过之后就有所产出，之后的业界场景也有所搭建，如果一开始从一些相对晦涩的定义入手，没有将课程的特点发挥出来。
个人背景和接触契机
Q: 您以前接触过数据分析或数据库技术吗？
A：在本科期间，仅在一些基础的实验数据处理中接触过简单的数据分析，对于专业的数据库技术可以说是几乎没有接触。研究生阶段开始学习金融科技相关课程后，才初步了解到数据库在金融数据管理和分析中的重要性，但也只是停留在理论层面，没有实际操作的经验。
Q: 您是通过什么渠道了解到 DolphinDB 和技能认证特训营的？
A：我是通过学校的讲座了解到 DolphinDB 和技能认证特训营的。
Q: 您为什么选择参加 DolphinDB 技能认证高校特训营？DolphinDB 有哪些功能或技术优势特别吸引你，促使你决定深入学习？
A：DolphinDB 作为一款高性能的分布式数据库，特别适合处理金融领域的海量数据，这与我的专业方向高度契合。同时 DolphinDB 具有许多吸引我的功能和技术优势。它支持高效的数据存储和实时数据分析，能够快速处理大规模的时间序列数据，这对于金融市场的实时监控和分析非常重要。此外，DolphinDB 提供了丰富的数据分析函数和工具，方便用户进行数据清洗、建模和可视化，大大提高了数据分析的效率。我希望能够通过特训营掌握这门技术。
Q: 您希望通过这次特训营收获什么？
A：学习 DolphinDB 的相关基础概念，尝试使用 DolphinDB 进行数据存储、查询和分析。了解 DolphinDB 在金融领域的实际应用案例，尝试运用到毕业论文中。
特训营学习收获
Q: 参加完特训营后，您有哪些收获？哪些方面的能力得到了提升？
A：我对分布式数据库的概念和原理有了更深入的理解，掌握了 DolphinDB 的基本语法和常用函数，学会了如何使用 DolphinDB 进行数据的导入、导出、存储和查询。
Q: 您觉得自己变化最大或者印象最深的一点是什么？
A：在特训营中，我看到了 DolphinDB 在金融数据处理中的实际应用，深刻体会到了技术与业务的紧密结合，同时也面临这硬吃官方文档的困难，不过自己对于技术更加的有信心，不会因为枯燥或者困难而放弃，更加想把 DolphinDB 技术运用在实处。
Q: 您觉得最有趣或最具挑战性的部分是什么？能否举些例子？
A：我此前完全没有实时数据处理的技术储备，DolphinDB 流数据引擎原理与流数据表订阅机制的学习成为了我最具挑战性的部分。具体来说 DolphinDB 的流数据引擎涉及事件时间处理、乱序数据校准、窗口聚合等复杂机制，这些概念与传统数据库的批处理模式差异极大。例如在学习实时订单流处理时，需要理解如何通过流数据表订阅实时接收交易数据，并在内存中动态维护数据状态，同时处理网络延迟导致的乱序事件。在具体项目中，我曾遇到过流数据窗口聚合结果与预期不符的问题，由于没有正确理解事件时间与处理时间的区别，导致在计算日内分时成交量时，未能对延迟到达的交易数据进行时间窗口校准，最终聚合结果出现偏差。为解决这个问题，我需要反复研读官方文档中关于流数据时间戳处理的章节，结合调试工具跟踪数据流的处理路径，这个过程耗费了大量时间，但也让我深刻理解了实时数据处理的严谨性要求。
Q: 您如何评价特训营的学习模式？
A：课程中缺乏训练营应有的特色化学习环节，比如小组协作项目、企业真实案例拆解等。对比我参与过的其他技术培训，这类互动环节能有效提升知识吸收效率。以流数据处理模块为例，若能增加金融机构实时风控场景的案例研讨，或组织学员组队完成模拟实时交易数据处理的团队项目，既能加深对技术落地的理解，也能强化协作能力。单纯答疑环节很难达到较好的效果。
Q: 您觉得这门课程对您未来的职业发展有哪些帮助？
A：虽然我这次考试没有通过，但我相信这门课程对我未来的职业发展仍然具有很大的帮助。目前 DolphinDB 在金融领域的应用越来越广泛，掌握这门技术将为我在金融科技行业的就业增加竞争力。同时我已打算在毕业论文中利用 DolphinDB 来处理高频数据，探索实时预警的可能。
Q: 如果让您用一句话或几个词来评价这门课程，您会怎么说？
A：一门具有挑战性但非常有价值的课程，能够让我们接触到金融科技领域的前沿技术。
Q: 您愿意将 DolphinDB 特训营推荐给其他同学吗？为什么？
A：我愿意将 DolphinDB 特训营推荐给其他同学。因为无论是否通过考试，参加特训营都能够让同学学到实用的知识和技能，了解 DolphinDB 在金融领域的应用，培养自己的数据分析能力和自主学习能力。
Q: 您对特训营的课程设计、学习难度设置等方面感觉如何？有没有什么建议？
A：理论讲解对非技术出身的学生来说较难，流数据处理等内容难度跃升快，缺乏基础知识铺垫和循序渐进的过渡；教学仅通过阅读官方文档进行，互动性环节少、效果较差。建议增加前置基础课、细化难度梯度、强化行业场景案例和互动设计，以帮助不同背景学员更好掌握技术。
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DolphinDB 蔚蓝计划
目前，DolphinDB 已与多所知名高校开展合作，包括上海交通大学安泰经济与管理学院、上海交通大学高级金融学院、浙江大学经济学院、中国科学技术大学管理学院、北京大学经济学院、上海财经大学实验中心、南方科技大学商学院、对外经济贸易大学、复旦大学、南京大学、北京大学汇丰商学院、香港中文大学（深圳）、暨南大学等。
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