“大数据”这个词对我们来说并不陌生。 特别是近年来，随着数字经济的高速发展，大数据已经与我们完美结合，在生活中点点滴滴。 刷脸支付、实时监控、智能快递、精准营销、DNA测序、运动健康管理……大数据是一个激动人心的话题，有助于探索意想不到的发展模式和完美解决方案。
大数据帮助各行各业实现跨越式发展，不仅仅是靠理论层面的停留，更多的是大数据项的实践和优化。 那么，有什么样的大数据项目理念呢？ 无论你是大数据的初学者还是高手，都能找到打动你内心的东西。 少废话，转入正题。
大数据初级学者项目清单适用对象：初学者及刚接触大数据的人
项目作用：帮助初学者掌握大数据开发者在职业生涯中取得成功所需的所有实践。
这个对1994年人口普查收入数据进行分类的项目非常适合学生进行大数据项目实践。 学员应建立模型，根据可用数据预测美国个人收入将超过或低于50，000美元。 决定一个人收入的因素有很多，但操作项目也必须考虑一个因素。
点击以显示项目数据
2 .分析芝加哥犯罪率执法人员利用大数据分析高发犯罪模式有哪些后，预测未来可能发生的事件，采取相应措施降低犯罪率。 学员需要找到合适的模式，建立模型，并验证模型的有效性。
点击以显示项目数据
3 .文本挖掘项目这是初学者练习深度学习的优秀项目。 文本挖掘的市场需求很高，熟悉该项目后，拥有瞬间数据科学家的优势，我们为此感到自豪。 学员必须对指定的文档进行文本分析和可视化。 必须使用自然语言处理技术来完成这个任务。
点击以显示项目数据
大数据初级学者项目清单
1网络安全大数据
这个项目将研究大量数据上的长期、不变的依赖关系。 这一大数据项的主要目的是利用复杂的多时序数据漏洞披露趋势来对抗现实世界中的网络安全问题。 该网络安全项目旨在构建创新而有力的统计框架，有助于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。 其目的是根据大量的数据集预测健康状况。 要完成这个项目，需要建立一个机器学习模型，可以根据用户的健康属性对用户进行准确的分类，判断是否患有心脏病。 决策树是最好的分类机器学习方法，因此是帮助本项目完成的理想预测工具。 特征选取方法有助于提高ML模型的分类精度。
3云服务异常检测本项目实施流媒体大数据集异常检测方法。 该项目采用两种核心算法——状态汇总算法和新的埋弧半马尔可夫模型NAHSMM检测云服务异常。 状态总结从原始序列中提取使用行为反射的状态，NAHSMM创建带有取证模块的异常检测算法以获取训练阶段的正常行为阈值。
4大数据岗位招聘对任何公司的人事部门来说都是一项挑战性的工作。 在此，我们将创建一个大数据项目，可以分析在网上公开的实际职位上收集到的大量数据。 这个项目有三个步骤。
确定特定数据集内的四个大数据工作系列。
确定9家公司重视的大数据技能组。
根据每个大数据技能集所需的能力水平，表示每个大数据的工作系列。
">该项目的目标是帮助人力资源部门为大数据职位找到更好的招聘方式。 5 大数据采集中的恶意用户检测这是一种流行的深度学习项目理念。在谈论大数据集合时，用户的可信赖性（可靠性）至关重要。在这个项目中，我们将计算给定大数据集合中用户的可靠性因素。为此，该项目将可信度分为熟悉可信度和相似可信度。此外，它将根据相似可信度对所有参与者进行分组，然后分别计算每个小组的可信度从而降低计算复杂度。这种分组策略允许项目将特定小组的信任级别表示为一个整体。
6 游客行为分析这是优秀的大数据项目创意之一。这个大数据项目目的在于分析游客行为，以确定游客的兴趣和最常访问的地点，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者列表。
地理数据聚类，根据每个已确定的旅游兴趣来确定出热门旅游地点。
为每个旅游景点识别出对应照片。
时间序列建模，通过计算每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。项目背后的主要理念是调查统计模型和经济模型的性能。为此，它将使用包含呼叫详细记录以及客户的信用卡和借记账户信息的独特数据集组合，为信用卡申请人创建适当的记分卡。这将有助于预测信用卡申请人的信誉。
8 电价预测这也是一个有趣的大数据项目理念。该项目旨在通过利用大数据集来预测电价。项目模型利用 SVM 分类器来预测电价。然而，在 SVM 分类的训练阶段，模型甚至会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 BusBeatBusBeat 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.TrafficYandex.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。
大数据人才需求趋势
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。
大数据课程大纲