鐵人賽的最後一天，主要進行了技術學習的回顧與個人心得整理。在技術面上，我熟練了Python資料科學套件的操作，包括pandas的資料整理與matplotlib的資料視覺化，以及Folium地圖視覺化技巧，例如MarkerCluster與互動地圖呈現，能夠有效呈現大量測站資料與地理分布。

透過對四大資料集的實作分析，我學會了資料分類、分級、統計以及圖表呈現方法，能將複雜數據轉化為清楚可讀的視覺資訊。在收穫方面，實務操作公開資料讓我更能理解台灣社會議題與環境現況，從人口結構、觀光趨勢、土地違規到空氣品質，每個資料集都提供了不同角度的洞察力，也增強了資料分析與程式設計能力。此外，我對資料視覺化的理解更加深刻，知道如何用圖表與地圖傳達資訊。

展望未來，我計畫繼續探索更多公開資料集，提升資料分析與視覺化技巧，學習進階互動圖表與自動化分析工具，並嘗試結合AI模型，以提高資料洞察力與分析效率。整體而言，鐵人賽不僅增進了技術能力，更培養了透過數據理解現實世界的思維模式，為日後資料科學與分析專案奠定了良好基礎。