在数据科学与大数据技术专业领域，实践法是探索和深化专业知识的重要手段。通过实践，我不仅巩固了理论知识，还获得了许多新的认识。

开展的专业探索

1. 基础工程实践：

   • 参与学校组织的编程竞赛、数学建模比赛等，锻炼编程能力和算法实现能力。

2. 大数据理解与应用：

   • 利用公开数据集进行数据分析项目，如使用Kaggle上的数据集进行探索性数据分析（EDA）。
   • 学习并应用Hadoop、Spark等大数据处理框架，处理大规模数据集。

3. 大数据综合实践：

   • 参与企业实习或校企合作项目，将所学知识应用于实际业务场景中，如数据挖掘、机器学习模型的构建与优化。
   • 完成毕业设计或毕业论文，围绕大数据领域的前沿问题进行深入研究。

获得的新认识

1. 理论与实践的结合：

   • 实践过程中，深刻体会到理论知识的重要性。只有扎实的理论基础，才能在实践中更好地解决问题。

2. 多学科交叉融合的必要性：

   • 数据科学与大数据技术涉及计算机科学、统计学、数学等多个学科领域。实践过程中，需要不断学习其他学科的知识，以拓宽视野和解决问题的能力。

3. 持续学习的重要性：

   • 大数据技术日新月异，需要保持持续学习的态度，不断更新自己的知识和技能。

4. 团队合作的力量：

   • 实践项目中，团队合作至关重要。良好的团队协作能够提高工作效率，促进知识的共享与交流。

5. 创新思维的培养：

   • 实践中鼓励创新思维，尝试新的方法和工具解决传统问题，有助于提升创新能力和竞争力。

综上所述，通过实践法，我不仅加深了对数据科学与大数据技术专业的理解，还获得了宝贵的实践经验和人生感悟。这些新的认识将对我未来的职业发展和学术研究产生深远的影响。