“大数据”一词对我们来说并不陌生，尤其近些年来随着数字经济的高速发展，大数据已经与我们完美地结合在一起，充斥于生活的点点滴滴：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，它能帮我们探究出意想不到的发展模式和完美的解决方案。 光说不练假把式，大数据助力各行各业突飞猛进并不是单纯依靠理论层面的停留，更多的是大数据项目的实践与优化。那么，有哪些大数据项目理念值得 我们一探究竟呢？无论你是大数据初级学者还是高级学者，总能找到令你心动的一款。废话不多说，直入正题。 大数据初级学者项目清单 适用对象：初学者及刚开始接触大数据的人 项目作用：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 年人口普查收入数据进行分类 这个项目拿来给学生做大数据项目实践最合适不过。学员将必须建立一个模型，然后根据可用的数据预测出美国个人的收入是高于还是低于 50,000 美元。决定一个人的收入的因素有很多，操作项目必须将每个因素都考虑在内。 2. 分析芝加哥的犯罪率 执法机构借助大数据分析出多发犯罪模式都有哪些，然后预测出将来可能发生的事件，并采取相应措施从而降低犯罪率。学员必须找到合适的模式、创建模型，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一个优秀项目。文本挖掘的市场需求量很大，练熟这个项目，那你瞬间会为自己拥有数据科学家的优势而洋洋得意。学员必须对给定的文档进行文本分析并将文档可视化。 你必须使用自然语言处理技术来完成此项任务。 大数据初级学者项目清单 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的依赖关系。这个大数据项目的主要目的是通过利用复杂的多元时间序列数据的漏洞披露趋势来对抗现实世界的网络安全问题。该网络安全项目旨在建立一个创新且强大的统计框架，以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。它的目的在于通过海量数据集来预测健康状况。完成这个项目需要创建一个机器学习模型，该模型可以根据用户的健康属性准确地对用户进行分类，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，它是帮助我们完成本项目的一件理想预测工具。特征选择方法将有助于提高 ML 模型的分类精确度。 3 云服务器异常检测 在本项目中，将实施一种针对流式大型数据集的异常检测方法。该项目将利用两种核心算法——状态总结算法和新型嵌弧隐半马尔可夫模型(NAHSMM)来检测云服务器中的异常。而状态总结将从原始序列中提取使用行为反射状态，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 大数据岗位招聘 招聘对于任何一个公司的人力资源部门来说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，该项目可以对线上发布的真实职位中收集的大量数据进行分析。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。 • 确定九个公司高度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来表征每个大数据工作系列。 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 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，2022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，感兴趣的读者可以一下。