13 สุดยอดแนวคิดและหัวข้อโครงการ Big Data สำหรับผู้เริ่มต้น [2022]

แนวคิดโครงการข้อมูลขนาดใหญ่

Big Data เป็นเรื่องที่น่าตื่นเต้น ช่วยให้คุณค้นหารูปแบบและผลลัพธ์ที่คุณไม่เคยสังเกตเห็นมาก่อน ทักษะนี้มีความต้องการสูง และคุณสามารถพัฒนาอาชีพของคุณได้อย่างรวดเร็วโดยการเรียนรู้มัน ดังนั้น หากคุณเป็นผู้เริ่มต้นบิ๊กดาต้า สิ่งที่ดีที่สุดที่คุณสามารถทำได้คือทำงานกับแนวคิดเกี่ยวกับโปรเจ็กต์บิ๊กดาต้า

พวกเราที่ upGrad เชื่อมั่นในแนวทางปฏิบัติ เนื่องจากความรู้เชิงทฤษฎีเพียงอย่างเดียวจะไม่ช่วยในสภาพแวดล้อมการทำงานแบบเรียลไทม์ ในบทความนี้ เราจะมาสำรวจแนวคิดโครงการบิ๊กดาต้าที่น่าสนใจ ซึ่งผู้เริ่มต้นสามารถนำไปใช้เพื่อทดสอบความรู้บิ๊กดาต้า ในบทความนี้ คุณจะพบกับแนวคิดโครงการบิ๊กดาต้ายอดนิยมสำหรับผู้เริ่มต้น เพื่อรับประสบการณ์จริงเกี่ยวกับบิ๊กดาต้า

อย่างไรก็ตาม การรู้ทฤษฎีของข้อมูลขนาดใหญ่เพียงอย่างเดียวไม่ได้ช่วยอะไรคุณมากนัก คุณจะต้องฝึกฝนสิ่งที่คุณได้เรียนรู้
แต่คุณจะทำอย่างไร?

คุณสามารถฝึกทักษะบิ๊กดาต้าของคุณในโครงการบิ๊กดาต้า โครงการเป็นวิธีที่ยอดเยี่ยมในการทดสอบทักษะของคุณ พวกเขายังเหมาะสำหรับ CV ของคุณ

คุณจะไม่เชื่อว่าโปรแกรมนี้เปลี่ยนอาชีพของนักเรียนได้อย่างไร

ปัญหาที่คุณอาจเผชิญในการทำ Big Data Projects

ข้อมูลขนาดใหญ่มีอยู่ในหลายอุตสาหกรรม ดังนั้น คุณจะพบหัวข้อโครงการข้อมูลขนาดใหญ่ที่หลากหลายเพื่อใช้งานด้วย

นอกเหนือจากแนวคิดโครงการที่หลากหลายแล้ว ยังมีความท้าทายอีกมากมายที่นักวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ต้องเผชิญขณะทำงานในโครงการดังกล่าว

มีดังต่อไปนี้:

โซลูชั่นการตรวจสอบอย่างจำกัด

คุณสามารถประสบปัญหาขณะตรวจสอบสภาพแวดล้อมแบบเรียลไทม์ เนื่องจากไม่มีวิธีแก้ไขปัญหามากมายสำหรับจุดประสงค์นี้

นั่นเป็นเหตุผลที่คุณควรทำความคุ้นเคยกับเทคโนโลยีที่คุณจะต้องใช้ในการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ก่อนที่คุณจะเริ่มทำงานในโครงการ

ปัญหาเรื่องเวลา

ปัญหาทั่วไประหว่างการวิเคราะห์ข้อมูลคือเวลาแฝงของเอาต์พุตระหว่างการจำลองข้อมูลเสมือน เครื่องมือเหล่านี้ส่วนใหญ่ต้องการประสิทธิภาพระดับสูง ซึ่งนำไปสู่ปัญหาเวลาแฝงเหล่านี้

เนื่องจากเวลาแฝงในการสร้างเอาต์พุต ปัญหาด้านเวลาจึงเกิดขึ้นกับการจำลองเสมือนของข้อมูล

ข้อกำหนดของการเขียนสคริปต์ระดับสูง

เมื่อทำงานในโครงการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ คุณอาจพบกับเครื่องมือหรือปัญหาที่ต้องใช้สคริปต์ระดับที่สูงกว่าที่คุณคุ้นเคย

ในกรณีนั้น คุณควรพยายามเรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับปัญหาและถามผู้อื่นเกี่ยวกับปัญหาเดียวกัน

ความเป็นส่วนตัวและความปลอดภัยของข้อมูล

ในขณะที่ทำงานกับข้อมูลที่มีให้คุณ คุณต้องตรวจสอบให้แน่ใจว่าข้อมูลทั้งหมดยังคงปลอดภัยและเป็นส่วนตัว

การรั่วไหลของข้อมูลสามารถสร้างความหายนะให้กับโครงการของคุณเช่นเดียวกับงานของคุณ บางครั้งผู้ใช้ก็มีข้อมูลรั่วไหลเช่นกัน ดังนั้นคุณต้องระลึกไว้เสมอว่า

ไม่มีเครื่องมือ

คุณไม่สามารถทำการทดสอบแบบ end-to-end ด้วยเครื่องมือเพียงชิ้นเดียว คุณควรหาว่าเครื่องมือใดที่คุณจะต้องใช้เพื่อทำโครงการเฉพาะให้เสร็จสมบูรณ์

เมื่อคุณไม่มีเครื่องมือที่เหมาะสมในอุปกรณ์เครื่องใดเครื่องหนึ่ง อาจทำให้เสียเวลามากและทำให้หงุดหงิดได้

นั่นคือเหตุผลที่คุณควรมีเครื่องมือที่จำเป็นก่อนเริ่มโครงการ

ชุดข้อมูลใหญ่เกินไป

คุณสามารถเจอชุดข้อมูลที่ใหญ่เกินกว่าที่คุณจะจัดการได้ หรือคุณอาจต้องตรวจสอบข้อมูลเพิ่มเติมเพื่อให้โครงการเสร็จสมบูรณ์ด้วย

ตรวจสอบให้แน่ใจว่าคุณอัปเดตข้อมูลเป็นประจำเพื่อแก้ปัญหานี้ อาจเป็นไปได้ว่าข้อมูลของคุณมีข้อมูลซ้ำ ดังนั้นคุณควรลบออกด้วย

ในขณะที่ทำงานในโครงการข้อมูลขนาดใหญ่ ให้คำนึงถึงประเด็นต่อไปนี้เพื่อแก้ปัญหาความท้าทายเหล่านี้:

• ใช้ฮาร์ดแวร์และซอฟต์แวร์ร่วมกันอย่างเหมาะสมเพื่อให้แน่ใจว่างานของคุณจะไม่ถูกขัดขวางในภายหลังเนื่องจากขาดสิ่งเดียวกัน
• ตรวจสอบข้อมูลของคุณอย่างละเอียดและกำจัดข้อมูลที่ซ้ำกัน
• ปฏิบัติตามแนวทางการเรียนรู้ของเครื่องเพื่อประสิทธิภาพและผลลัพธ์ที่ดีขึ้น
• เทคโนโลยีใดที่คุณต้องใช้ในโครงการ Big Data Analytics:

เราขอแนะนำเทคโนโลยีต่อไปนี้สำหรับโครงการข้อมูลขนาดใหญ่ระดับเริ่มต้น:

• ฐานข้อมูลโอเพ่นซอร์ส
• C++, Python
• โซลูชันระบบคลาวด์ (เช่น Azure และ AWS)
• SAS
• R (ภาษาโปรแกรม)
• ฉาก
• PHP และ Javascript

เทคโนโลยีแต่ละอย่างเหล่านี้จะช่วยคุณในภาคส่วนต่างๆ ตัวอย่างเช่น คุณจะต้องใช้โซลูชันระบบคลาวด์สำหรับการจัดเก็บและเข้าถึงข้อมูล

ในทางกลับกัน คุณจะต้องใช้ R เพื่อใช้เครื่องมือวิทยาศาสตร์ข้อมูล นี่คือปัญหาทั้งหมดที่คุณต้องเผชิญและแก้ไขเมื่อคุณทำงานกับแนวคิดโครงการข้อมูลขนาดใหญ่

หากคุณไม่คุ้นเคยกับเทคโนโลยีใด ๆ ที่เรากล่าวถึงข้างต้น คุณควรเรียนรู้เกี่ยวกับเทคโนโลยีเดียวกันนี้ก่อนที่จะทำงานในโครงการ ยิ่งคุณพยายามใช้แนวคิดโครงการข้อมูลขนาดใหญ่เท่าใด คุณก็จะได้รับประสบการณ์มากขึ้นเท่านั้น

มิฉะนั้น คุณมักจะทำผิดพลาดมากมายซึ่งคุณสามารถหลีกเลี่ยงได้อย่างง่ายดาย

ต่อไปนี้เป็นแนวคิดบางประการสำหรับ โครงการ Big Data ซึ่งผู้เริ่มต้นสามารถดำเนินการได้:

แนวคิดโครงการ Big Data: ระดับเริ่มต้น

รายชื่อแนวคิดโครงงาน Big Data สำหรับนักเรียนนี้เหมาะสำหรับผู้เริ่มต้นและผู้ที่เพิ่งเริ่มใช้ Big Data แนวคิดโครงการบิ๊กดาต้าเหล่านี้จะช่วยให้คุณดำเนินการได้จริงทั้งหมดที่จำเป็นต่อการประสบความสำเร็จในอาชีพการเป็นนักพัฒนาบิ๊กดาต้า

นอกจากนี้ หากคุณกำลังมองหาแนวคิดโครงการข้อมูลขนาดใหญ่สำหรับปีสุดท้าย รายการนี้น่าจะช่วยคุณได้ ดังนั้น โดยไม่ต้องกังวลใจอีกต่อไป มาดูแนวคิดของโครงการบิ๊กดาต้าที่จะเสริมความแข็งแกร่งให้กับฐานของคุณและช่วยให้คุณปีนขึ้นบันไดได้

เราทราบดีว่าการค้นหาแนวคิดโครงการที่เหมาะสมในฐานะผู้เริ่มต้นนั้นท้าทายเพียงใด คุณไม่รู้ว่าคุณควรทำงานอะไร และคุณก็ไม่เห็นว่าสิ่งนี้จะเป็นประโยชน์ต่อคุณอย่างไร

นั่นเป็นเหตุผลที่เราได้เตรียมรายการโครงการข้อมูลขนาดใหญ่ต่อไปนี้เพื่อให้คุณสามารถเริ่มทำงานได้: มาเริ่มด้วยแนวคิดโครงการข้อมูลขนาดใหญ่กัน

1. จำแนกข้อมูลรายได้สำมะโนปี 2537

แนวคิดที่ดีที่สุดวิธีหนึ่งในการเริ่มทดลองทำโปรเจ็กต์ Big Data สำหรับนักเรียนคือการทำโปรเจ็กต์นี้ คุณจะต้องสร้างแบบจำลองเพื่อคาดการณ์ว่ารายได้ของบุคคลในสหรัฐอเมริกานั้นมากหรือน้อยกว่า 50,000 ดอลลาร์ตามข้อมูลที่มีอยู่

รายได้ของบุคคลนั้นขึ้นอยู่กับหลายปัจจัย และคุณจะต้องคำนึงถึงปัจจัยทั้งหมดด้วย

คุณสามารถค้นหาข้อมูลสำหรับโครงการนี้ ได้ ที่นี่

2. วิเคราะห์อัตราการเกิดอาชญากรรมในชิคาโก

หน่วยงานบังคับใช้กฎหมายใช้ข้อมูลขนาดใหญ่เพื่อค้นหารูปแบบการก่ออาชญากรรมที่เกิดขึ้น การทำเช่นนี้จะช่วยหน่วยงานในการทำนายเหตุการณ์ในอนาคตและช่วยในการบรรเทาอัตราการเกิดอาชญากรรม

คุณจะต้องค้นหารูปแบบ สร้างแบบจำลอง แล้วตรวจสอบแบบจำลองของคุณ

คุณสามารถรับข้อมูลสำหรับโครงการนี้ ได้ ที่นี่

3. โครงการขุดข้อความ

นี่เป็นหนึ่งในแนวคิดโครงงานการเรียนรู้เชิงลึกที่ยอดเยี่ยมสำหรับผู้เริ่มต้น การทำเหมืองข้อความมีความต้องการสูงและจะช่วยคุณได้มากในการแสดงจุดแข็งของคุณในฐานะนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล ในโครงการนี้ คุณจะต้องทำการวิเคราะห์ข้อความและแสดงภาพเอกสารที่ให้มา

คุณจะต้องใช้เทคนิคกระบวนการภาษาธรรมชาติสำหรับงานนี้

คุณสามารถรับข้อมูลได้ ที่ นี่

แนวคิดโครงการ Big Data: ระดับสูง

4. บิ๊กดาต้าเพื่อความปลอดภัยทางไซเบอร์

โปรเจ็กต์นี้จะตรวจสอบความสัมพันธ์การพึ่งพาระยะยาวและไม่แปรผันตามเวลาในข้อมูลปริมาณมาก เป้าหมายหลักของโครงการบิ๊กดาต้าคือการต่อสู้กับปัญหาความปลอดภัยในโลกไซเบอร์ในโลกแห่งความเป็นจริงโดยใช้ประโยชน์จากแนวโน้มการเปิดเผยช่องโหว่ด้วยข้อมูลอนุกรมเวลาหลายตัวแปรที่ซับซ้อน โครงการความปลอดภัยทางไซเบอร์นี้พยายามที่จะสร้างกรอบการทำงานทางสถิติที่เป็นนวัตกรรมและมีประสิทธิภาพเพื่อช่วยให้คุณได้รับความเข้าใจในเชิงลึกเกี่ยวกับการเปลี่ยนแปลงของการเปิดเผยข้อมูลและโครงสร้างการพึ่งพาที่น่าสนใจของพวกเขา

5. การทำนายสถานะสุขภาพ

นี่เป็นหนึ่งในแนวคิดโครงการข้อมูลขนาดใหญ่ที่น่าสนใจ โปรเจ็กต์ Big Data นี้ออกแบบมาเพื่อคาดการณ์สถานะสุขภาพตามชุดข้อมูลขนาดใหญ่ โดยจะเกี่ยวข้องกับการสร้างโมเดลแมชชีนเลิร์นนิงที่สามารถจำแนกผู้ใช้ได้อย่างถูกต้องตามคุณสมบัติด้านสุขภาพเพื่อให้มีคุณสมบัติเป็นโรคหัวใจหรือไม่ แผนผังการตัดสินใจเป็นวิธีการเรียนรู้ของเครื่องที่ดีที่สุดสำหรับการจัดหมวดหมู่ และด้วยเหตุนี้จึงเป็นเครื่องมือคาดการณ์ที่เหมาะสำหรับโครงการนี้ วิธีการเลือกคุณลักษณะจะช่วยเพิ่มความแม่นยำในการจำแนกประเภทของแบบจำลอง ML

6. การตรวจจับความผิดปกติในเซิร์ฟเวอร์คลาวด์

ในโปรเจ็กต์นี้ จะใช้วิธีการตรวจจับความผิดปกติสำหรับการสตรีมชุดข้อมูลขนาดใหญ่ โปรเจ็กต์ที่เสนอจะตรวจจับความผิดปกติในเซิร์ฟเวอร์คลาวด์โดยใช้ประโยชน์จากอัลกอริธึมหลัก 2 ตัว ได้แก่ การสรุปสถานะและโมเดลกึ่งมาร์กอฟที่ซ่อนเร้นที่ซ้อนกันแบบใหม่ (NAHSMM) ในขณะที่การสรุปสถานะจะดึงสถานะการสะท้อนพฤติกรรมการใช้งานออกจากลำดับดิบ NAHSMM จะสร้างอัลกอริธึมการตรวจจับความผิดปกติด้วยโมดูลทางนิติวิทยาศาสตร์เพื่อให้ได้เกณฑ์พฤติกรรมปกติในระยะการฝึกอบรม

7. การสรรหาโปรไฟล์งาน Big Data

การสรรหาบุคลากรเป็นหน้าที่ความรับผิดชอบที่ท้าทายของฝ่ายทรัพยากรบุคคลของบริษัทใดๆ ที่นี่ เราจะสร้างโครงการ Big Data ที่สามารถวิเคราะห์ข้อมูลจำนวนมหาศาลที่รวบรวมจากประกาศรับสมัครงานในโลกแห่งความเป็นจริงที่เผยแพร่ทางออนไลน์ โครงการประกอบด้วยสามขั้นตอน:

• ระบุกลุ่มงาน Big Data สี่กลุ่มในชุดข้อมูลที่กำหนด
• ระบุ 9 กลุ่มทักษะที่เป็นเนื้อเดียวกันของ Big Data ที่บริษัทต่างๆ ให้ความสำคัญ
• กำหนดลักษณะงานแต่ละกลุ่มงาน Big Data ตามระดับความสามารถที่จำเป็นสำหรับชุดทักษะ Big Data แต่ละชุด

เป้าหมายของโครงการนี้คือช่วยให้ฝ่ายทรัพยากรบุคคลค้นหาการสรรหาบุคลากรที่ดีขึ้นสำหรับบทบาทงาน Big Data

8. การตรวจจับผู้ใช้ที่เป็นอันตรายในการรวบรวม Big Data

นี่เป็นหนึ่งในแนวคิดโครงการการเรียนรู้เชิงลึกที่กำลังมาแรง เมื่อพูดถึงการรวบรวม Big Data ความน่าเชื่อถือ (ความน่าเชื่อถือ) ของผู้ใช้มีความสำคัญสูงสุด ในโครงการนี้ เราจะคำนวณปัจจัยความน่าเชื่อถือของผู้ใช้ในการเก็บรวบรวมข้อมูลขนาดใหญ่ที่กำหนด เพื่อให้บรรลุสิ่งนี้ โครงงานจะแบ่งความน่าเชื่อถือออกเป็นความคุ้นเคยและความน่าไว้วางใจที่คล้ายคลึงกัน นอกจากนี้ จะแบ่งผู้เข้าร่วมทั้งหมดออกเป็นกลุ่มเล็กๆ ตามปัจจัยความน่าเชื่อถือที่คล้ายคลึงกัน แล้วคำนวณความน่าเชื่อถือของแต่ละกลุ่มแยกกัน เพื่อลดความซับซ้อนในการคำนวณ กลยุทธ์การจัดกลุ่มนี้ช่วยให้โครงการแสดงระดับความน่าเชื่อถือของกลุ่มใดกลุ่มหนึ่งโดยรวม

9. การวิเคราะห์พฤติกรรมนักท่องเที่ยว

นี่เป็นหนึ่งในแนวคิดโครงการข้อมูลขนาดใหญ่ที่ยอดเยี่ยม โครงการบิ๊กดาต้านี้ออกแบบมาเพื่อวิเคราะห์พฤติกรรมของนักท่องเที่ยวเพื่อระบุความสนใจของนักท่องเที่ยวและสถานที่ที่ไปเยี่ยมชมมากที่สุด และตามลำดับ เพื่อคาดการณ์ความต้องการด้านการท่องเที่ยวในอนาคต โครงการประกอบด้วยสี่ขั้นตอน:

• การประมวลผลข้อมูลเมตาแบบข้อความเพื่อดึงรายชื่อผู้สมัครที่สนใจจากภาพที่ติดแท็กตำแหน่ง
• การจัดกลุ่มข้อมูลทางภูมิศาสตร์เพื่อระบุสถานที่ท่องเที่ยวยอดนิยมสำหรับความสนใจของนักท่องเที่ยวที่ระบุแต่ละรายการ
• บัตรประจำตัวที่มีรูปถ่ายตัวแทนสำหรับความสนใจของนักท่องเที่ยวแต่ละคน
• การสร้างแบบจำลองอนุกรมเวลาเพื่อสร้างข้อมูลอนุกรมเวลาโดยนับจำนวนนักท่องเที่ยวเป็นรายเดือน

10. การให้คะแนนเครดิต

โครงการนี้พยายามที่จะสำรวจคุณค่าของ Big Data สำหรับการให้คะแนนเครดิต แนวคิดหลักเบื้องหลังโครงการนี้คือการตรวจสอบประสิทธิภาพของแบบจำลองทางสถิติและเศรษฐศาสตร์ ในการดำเนินการดังกล่าว จะใช้ชุดข้อมูลที่ไม่ซ้ำกันซึ่งมีบันทึกรายละเอียดการโทร พร้อมด้วยข้อมูลบัญชีเครดิตและเดบิตของลูกค้าเพื่อสร้างดัชนีชี้วัดที่เหมาะสมสำหรับผู้สมัครบัตรเครดิต ซึ่งจะช่วยทำนายความน่าเชื่อถือของผู้สมัครบัตรเครดิต

11. การพยากรณ์ราคาไฟฟ้า

นี่เป็นหนึ่งในแนวคิดโครงการข้อมูลขนาดใหญ่ที่น่าสนใจ โครงการนี้ได้รับการออกแบบมาอย่างชัดเจนเพื่อคาดการณ์ราคาไฟฟ้าโดยใช้ประโยชน์จากชุดข้อมูลขนาดใหญ่ โมเดลนี้ใช้ประโยชน์จากตัวแยกประเภท SVM เพื่อทำนายราคาไฟฟ้า อย่างไรก็ตาม ในระหว่างขั้นตอนการฝึกอบรมในการจัดประเภท SVM โมเดลจะรวมแม้กระทั่งคุณลักษณะที่ไม่เกี่ยวข้องและซ้ำซ้อน ซึ่งลดความแม่นยำในการคาดการณ์ลง เพื่อแก้ไขปัญหานี้ เราจะใช้สองวิธี – การวิเคราะห์สหสัมพันธ์สีเทา (GCA) และการวิเคราะห์องค์ประกอบหลัก วิธีการเหล่านี้ช่วยเลือกคุณสมบัติที่สำคัญในขณะที่กำจัดองค์ประกอบที่ไม่จำเป็นทั้งหมด ซึ่งจะช่วยปรับปรุงความแม่นยำในการจำแนกประเภทของแบบจำลอง

12. บัสบีท

BusBeat เป็นระบบตรวจจับเหตุการณ์ตั้งแต่เนิ่นๆ ที่ใช้เส้นทาง GPS ของรถยนต์ตามระยะที่เดินทางเป็นประจำในเขตเมือง โปรเจ็กต์นี้เสนอการแก้ไขข้อมูลและเทคนิคการตรวจจับเหตุการณ์บนเครือข่ายเพื่อใช้การตรวจจับเหตุการณ์ล่วงหน้าด้วยข้อมูลวิถี GPS อย่างประสบความสำเร็จ เทคนิคการแก้ไขข้อมูลช่วยในการกู้คืนค่าที่หายไปในข้อมูล GPS โดยใช้คุณสมบัติหลักของรถยนต์ตามระยะ และการวิเคราะห์เครือข่ายจะประมาณตำแหน่งสถานที่จัดงาน

13. ยานเดกซ์. การจราจร

Yandex.Traffic ถือกำเนิดขึ้นเมื่อ Yandex ตัดสินใจใช้ทักษะการวิเคราะห์ข้อมูลขั้นสูงเพื่อพัฒนาแอปที่สามารถวิเคราะห์ข้อมูลที่รวบรวมจากหลายแหล่งและแสดงแผนที่สภาพการจราจรในเมืองแบบเรียลไทม์

หลังจากรวบรวมข้อมูลจำนวนมากจากแหล่งที่มาที่แตกต่างกัน Yandex.Traffic จะวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อทำแผนที่ผลลัพธ์ที่แม่นยำบนแผนที่ของเมืองใดเมืองหนึ่งผ่าน Yandex.Maps ซึ่งเป็นบริการทำแผนที่บนเว็บของ Yandex ไม่เพียงแค่นั้น Yandex.Traffic ยังสามารถคำนวณระดับความแออัดโดยเฉลี่ยในระดับ 0 ถึง 10 สำหรับเมืองใหญ่ที่มีปัญหาการจราจรติดขัดอย่างร้ายแรง Yandex.Traffic ให้ข้อมูลโดยตรงจากผู้ที่สร้างการจราจรเพื่อวาดภาพการจราจรติดขัดในเมืองอย่างแม่นยำ ซึ่งช่วยให้ผู้ขับขี่สามารถช่วยเหลือซึ่งกันและกันได้

หัวข้อเพิ่มเติม

• การคาดคะเนข้อมูลที่ขาดหายไปอย่างมีประสิทธิภาพโดยใช้อนุกรมเวลาหลายตัวแปรบน Apache Spark
• รักษากระบวนทัศน์ของข้อมูลขนาดใหญ่ไว้เป็นความลับและตรวจจับสแปมจากการทำงานร่วมกัน
• ทำนายผลแบบผสมหลายผลลัพธ์โดยใช้กระบวนทัศน์ในการประยุกต์ใช้ทางการแพทย์
• ใช้กลไก MapReduce ที่เป็นนวัตกรรมใหม่และปรับขนาดการบีบอัดข้อมูลแบบ Big HDT Semantic
• แบบจำลองตำราการแพทย์สำหรับการเป็นตัวแทนแบบกระจาย (ตามวิธีข้ามแกรม)

บทสรุป

ในบทความนี้ เราได้กล่าวถึง แนวคิดยอดนิยมของโครงการข้อมูลขนาดใหญ่ เราเริ่มต้นด้วยโครงการเริ่มต้นซึ่งคุณสามารถแก้ไขได้อย่างง่ายดาย เมื่อคุณทำโปรเจ็กต์ง่ายๆ เหล่านี้เสร็จแล้ว เราขอแนะนำให้คุณกลับไปเรียนรู้แนวคิดเพิ่มเติมสองสามข้อแล้วลองใช้โปรเจ็กต์ระดับกลาง เมื่อคุณรู้สึกมั่นใจ คุณสามารถจัดการกับโครงการขั้นสูงได้ หากคุณต้องการพัฒนาทักษะบิ๊กดาต้าของคุณ คุณต้องลงมือ ทำแนวคิดโครงการบิ๊กดาต้า เหล่านี้

การทำงานในโครงการข้อมูลขนาดใหญ่จะช่วยให้คุณพบจุดแข็งและจุดอ่อนของคุณ การทำโปรเจ็กต์เหล่านี้ให้สำเร็จจะทำให้คุณได้รับประสบการณ์จริงในการทำงานเป็นนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล

หากคุณสนใจที่จะทราบข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับ Big Data โปรดดูที่ PG Diploma in Software Development Specialization in Big Data program ซึ่งออกแบบมาสำหรับมืออาชีพที่ทำงานและมีกรณีศึกษาและโครงการมากกว่า 7 กรณี ครอบคลุมภาษาและเครื่องมือในการเขียนโปรแกรม 14 รายการ เวิร์กช็อป ความช่วยเหลือด้านการเรียนรู้และจัดหางานอย่างเข้มงวดมากกว่า 400 ชั่วโมงกับบริษัทชั้นนำ

เรียนรู้ หลักสูตรการพัฒนาซอฟต์แวร์ ออนไลน์จากมหาวิทยาลัยชั้นนำของโลก รับโปรแกรม Executive PG โปรแกรมประกาศนียบัตรขั้นสูง หรือโปรแกรมปริญญาโท เพื่อติดตามอาชีพของคุณอย่างรวดเร็ว