很久没有更新，我把时间留给了更扎实的输入与实践。想和大家聊聊，一个财会专业的学生，是如何一边守住专业根基，一边向数据与技术靠近的。
在编程上，我从 Python 模块与面向对象基础入手，逐步完成了更贴近实战的内容：爬取京东、B 站平台评论，完成数据预处理，并尝试做基础的文本挖掘与情感分析。虽然现阶段更多是站在开源社区的 “巨人肩膀上”，调用成熟第三方库，但能独立搭建虚拟环境、完成环境配置、让别人的轮子在自己设备稳定跑通，已经是非常关键的落地能力。
在效率与工具上，我开始真正体会到命令行与 AI 工具带来的杠杆效应。从信息检索到思路辅助，再到流程简化，一系列工具让学习不再依赖重复劳动，而是用更聪明的方式推进。同时我也在阅读《如何快速了解一个行业》，并将麦肯锡式的行业分析框架，直接应用到正在参与的大数据分析竞赛中，让数据不再只是数字，而是有逻辑、有框架的结论。
专业上我也没有松懈。得益于之前财务助理的实务经验，我的会计基础还算扎实，这段时间集中备战初级会计，尤其是经济法部分，越学越觉得它不只是会计的考试内容，更是理解社会运行规则、商业逻辑的入口，即便不是财会专业，也非常值得一读。
闲下来的时间，我会翻一翻《政治秩序的起源》这类社科书籍。在我看来，财务、数据、代码，最终都是理解世界的工具，而哲学、历史、政治经济学，能帮人建立更底层的认知框架。
我不想做一个只会记账的会计，也不想做一个只会写代码却不懂业务的程序员。我想走的路，是财会 × 数据 × 科技 × 社科的跨界路线。慢慢积累，静静沉淀，把每一天的学习，都变成未来可以被看见、可以用来交流、甚至可以一起做项目的实力。
如果你也在财会、数据、编程、社科的交叉领域探索，欢迎一起交流。不求速成，但求长久。
