“大数据”这个词对我们来说并不陌生。尤其是近年来，随着数字经济的快速发展，大数据已经完美地与我们结合在一起，它充满了生活的每一点：刷脸结算、实时监控、智能快递、精准营销、DNA序列解码、运动健康管理.大数据是一个令人兴奋的话题，它可以帮助我们探索意想不到的发展模式和完美的解决方案。
只是说不练假风格，大数据帮助各行各业突飞猛进，不仅仅是靠理论层面，更多的是大数据项的实践和优化。那么，有哪些值得的大数据项目创意呢？
我们能发现吗？无论你是初级学者还是大数据高级学者，总能找到一个让你感到兴奋的。废话少说，言归正传。
#大数据初级学者项目列表
适用人群：初学者和刚开始接触大数据的人群。
项目的作用：帮助初级学者掌握大数据开发人员在职业生涯中取得成功所需的所有实践。
1对1994年人口普查的收入数据进行分类。
这个项目最适合学生练习大数据项目。学生将不得不建立一个模型，然后根据现有数据预测美国个人收入是高于还是低于5万。
美元。决定一个人收入的因素有很多，在经营一个项目时，每一个因素都必须考虑进去。
2.分析芝加哥的犯罪率
执法机关利用大数据分析多发犯罪的模式，进而预测未来可能发生的事件，并采取相应措施降低犯罪率。学生必须找到一个合适的模型，创建一个模型，然后验证模型的有效性。
3.文本挖掘项目
这是初学者练习深度学习的绝佳项目。文本挖掘有很大的市场需求。如果你熟悉这个项目，你会立刻为自己作为数据科学家的优势感到自豪。学生必须分析给定文档的文本并将其可视化。
你必须使用自然语言处理技术来完成这项任务。
#大数据初级学者项目列表
1网络安全大数据
该项目将研究大量数据中的长期和时不变依赖关系。这个大数据项的主要目的是利用复杂多元时间序列数据的漏洞泄露趋势来对抗现实世界中的网络安全问题。这个网络安全项目旨在建立一个创新和强大的统计框架，帮助我们深入了解披露动态及其有趣的依赖结构。
2健康状况预测
这是一个有趣的大数据项目。其目的是通过大量的数据集预测健康状况。要完成这个项目，我们需要创建一个机器学习模型，它可以根据用户的健康属性对用户进行准确的分类，从而确定他们是否患有心脏病。决策树是最好的分类机器学习方法，因此它是帮助我们完成这个项目的理想预测工具。特征选择方法将有助于改进
ML模型的分类精度。
3云服务器异常检测
在这个项目中，将实施一种针对流式大数据集的异常检测方法。该项目将使用两个核心算法——状态摘要算法和新的嵌入式arc hsmm (NAHSMM)来检测云服务器中的异常。状态总结将从原始序列中提取使用行为的反映状态，NAHSMM将创建一个带有取证模块的异常检测算法，以获得训练阶段的正常行为阈值。
4大数据职位招聘
对于任何公司的人力资源部来说，招聘都是一项具有挑战性的工作。在这里，我们将创建一个大数据项目，它可以分析在线发布的真实工作中收集的大量数据。该项目包括三个步骤：
确定给定数据集中的四个大数据工作系列。
确定公司非常重视的九大数据技能组。
每个大数据工作系列都是根据每个大数据技能集所需的能力水平来表征的。
这个项目的目标是帮助人力资源部为大数据岗位找到更好的招聘方式。
5大数据收集中的恶意用户检测
这是深度学习项目的一个流行概念。在谈论大数据收集时，用户的可信度(可靠性)非常重要。在这个项目中，我们将计算给定大数据集中用户的可靠性因子。因此，该项目将可信度分为熟悉可信度和相似可信度。此外，它会根据相似的可信度对所有参与者进行分组，然后分别计算每个组的可信度，以降低计算复杂度。这种分组策略允许项目作为一个整体来表示特定组的信任级别。
6游客行为分析
这是优秀的大数据项目理念之一。这个大数据项目的目的是分析游客的行为，以确定他们的兴趣和他们最常去的地方，并根据这些分析结果预测未来的旅游需求。该项目包括四个步骤：
文本元数据处理，从标有地理标记的图片中提取感兴趣的候选列表。
数据聚类，根据每个识别的游客兴趣，确定热门旅游景点。
识别每个旅游景点的相应照片。
时间序列建模，通过计算每个月的游客数量来构建时间序列数据。
7信用评分
该项目旨在探索大数据对信用评分的价值。该项目的主要思想是调查统计模型和经济模型的性能。为此，它将为信用卡申请人创建一个适当的记分卡，方法是使用包含呼叫详细信息以及客户信用卡和借记账户信息的数据集的唯一组合。这将有助于预测信用卡申请人的声誉。
8电价预测
这也是一个有趣的大数据项目想法。本项目旨在利用大数据集预测电价。该模型利用SVM分类器对电价进行预测。然而，在SVM
在分类的训练阶段，模型甚至可能包含不相关和冗余的特征，这会降低预测精度。为了解决这个问题，我们将使用两个
种方法――灰色相关分析（GCA）和主成分分析。这些方法有助于选择重要特征，同时消除所有不必要的元素，从而提高模型的分类精确度。9 BusBeat
BusBeat 是一种早期事件检测系统，它使用了定期在市区内跑固定路线的汽车的 GPS 轨迹数据。该项目提出了数据插值和基于网络的事件检测技术，以成功地利用
GPS 轨迹数据实现早期事件检测。数据插值技术有助于利用周期车的主要特征恢复 GPS 数据中的缺失值，并且通过网络分析估计事件场地位置。
10 Yandex.Traffic
Yandex.Traffic 是Yandex
依靠自己先进的数据分析技能开发出来的一款应用程序，该应用程序可以分析多来源收集到的信息并显示城市交通状况的实时地图。
从不同来源收集到大量数据后，Yandex.Traffic 对数据进行分析，然后通过 Yandex.Maps（Yandex
基于网络的地图服务）在特定城市的地图上绘制出准确结果。不仅如此，Yandex.Traffic
还可以计算交通拥堵问题严重的大城市的平均拥堵水平，计算结果范围为 0 到 10。Yandex.Traffic
直接从创建交通的人那里获取信息，以准确描绘城市的交通拥堵情况，从而使驾驶员能够互相帮助。类似于我们的高德地图。
看完这些实践项目，你是否已经跃跃欲试？打铁还需自身硬，作为大数据从业者，我们需要不断提升自己的数字技能。
在数字经济时代，我们的生活正随着大数据、云计算、人工智能的快速发展而发生着越来越深的变革。大数据更被认为是“未来的新石油”，在经济建设和社会生活中发挥的作用日益凸显。
随着5G和物联网的发展，业界对更为高效、绿色的数据中心和云计算技术设施的需求越发升高，大数据基础层持续保持高速增长，《2020中国大数据产业发展白皮书》显示，2019年中国大数据产业规模达5397亿元，同比增长23.1%，预计到2022年将突破万亿元，持续促进传统产业转型升级，激发经济增长活力，助力新型智慧城市和数字经济建设。
当今时代，大数据应用的价值已经展露在各行各业中，而大数据人才的供不应求也是目前大数据行业面临的一大困境。预计2020年中国大数据行业的人才需求规模将达到210万，2025年前大数据人才需求仍将保持30%-40%的增速，需求总量在2000万人左右。
那么，明智的你是否要考虑加入大数据行列？或者已经身处大数据行业的你是否要继续深造？以下是关于大数据行业的课程大纲，感兴趣的读者可以关注一下。
