面向初學者的 13 個終極大數據項目理念和主題 [2022]

大數據項目理念

大數據是一個令人興奮的主題。 它可以幫助您找到原本不會注意到的模式和結果。 這種技能需求量很大，您可以通過學習它來快速提升您的職業生涯。 所以，如果你是一個大數據初學者，你能做的最好的事情就是研究一些大數據項目的想法。

在 upGrad，我們相信實用的方法，因為僅靠理論知識在實時工作環境中無濟於事。 在本文中，我們將探討一些有趣的大數據項目想法，初學者可以利用這些想法來測試他們的大數據知識。 在本文中，您將找到適合初學者親身體驗大數據的頂級大數據項目創意

然而，僅僅了解大數據的理論對你幫助不大。 你需要練習你學到的東西。
但是你會怎麼做呢？

您可以在大數據項目中練習您的大數據技能。 項目是測試您的技能的好方法。 它們也非常適合您的簡歷。

你不會相信這個項目如何改變了學生的職業生涯

做大數據項目可能會遇到什麼問題

大數據存在於許多行業。 因此，您也會發現各種各樣的大數據項目主題。

除了各種各樣的項目想法外，大數據分析師在從事此類項目時還面臨著許多挑戰。

它們是：

有限的監控解決方案

您在監控實時環境時可能會遇到問題，因為沒有多少解決方案可用於此目的。

這就是為什麼在開始項目之前，您應該熟悉在大數據分析中需要使用的技術。

時間問題

數據分析中的一個常見問題是數據虛擬化期間的輸出延遲。 這些工具中的大多數都需要高級別的性能，這會導致這些延遲問題。

由於輸出生成的延遲，數據虛擬化會出現時序問題。

高級腳本的要求

在處理大數據分析項目時，您可能會遇到需要比您熟悉的更高級別腳本的工具或問題。

在這種情況下，您應該嘗試更多地了解該問題並詢問其他人。

數據隱私和安​​全

在處理您可用的數據時，您必須確保所有數據保持安全和私密。

數據洩漏可能會對您的項目和工作造成嚴重破壞。 有時用戶也會洩露數據，因此您必須牢記這一點。

工具不可用

您不能僅使用一種工具進行端到端測試。 您應該弄清楚完成特定項目需要使用哪些工具。

當您在特定設備上沒有合適的工具時，可能會浪費大量時間並造成很多挫敗感。

這就是為什麼在開始項目之前您應該擁有所需的工具。

數據集太大

您可能會遇到一個太大而無法處理的數據集。 或者，您可能還需要驗證更多數據才能完成項目。

確保定期更新數據以解決此問題。 您的數據也可能有重複項，因此您也應該刪除它們。

在從事大數據項目時，請記住以下幾點來解決這些挑戰：

• 使用正確的硬件和軟件工具組合，以確保您的工作不會因為缺乏相同的工具而受到阻礙。
• 徹底檢查您的數據並刪除任何重複項。
• 遵循機器學習方法以獲得更好的效率和結果。
• 您需要在大數據分析項目中使用哪些技術：

對於初學者級的大數據項目，我們推薦以下技術：

• 開源數據庫
• C++、Python
• 雲解決方案（如 Azure 和 AWS）
• SAS
• R（編程語言）
• 畫面
• PHP 和 Javascript

這些技術中的每一種都將幫助您處理不同的領域。 例如，您將需要使用雲解決方案來存儲和訪問數據。

另一方面，您將需要使用 R 來使用數據科學工具。 這些都是您在處理大數據項目創意時需要面對和解決的所有問題。

如果您不熟悉我們上面提到的任何技術，您應該在進行項目之前了解相同的技術。 您嘗試的大數據項目創意越多，您獲得的經驗就越多。

否則，你很容易犯很多本可以很容易避免的錯誤。

因此，這裡有一些初學者可以研究的大數據項目想法：

大數據項目理念：初學者級別

這份面向學生的大數據項目創意列表適合初學者和剛開始接觸大數據的人。 這些大數據項目的想法將使您具備在大數據開發人員的職業生涯中取得成功所需的所有實用性。

此外，如果您正在尋找最後一年的大數據項目創意，這份清單應該會讓您繼續前進。 所以，事不宜遲，讓我們直接跳入一些大數據項目的想法，這些想法將加強你的基礎，讓你爬上階梯。

我們知道作為初學者找到正確的項目想法是多麼具有挑戰性。 你不知道你應該做什麼，你也看不到它會給你帶來什麼好處。

這就是為什麼我們準備了以下大數據項目列表，以便您可以開始研究它們：讓我們從大數據項目的想法開始。

1. 對 1994 年人口普查收入數據進行分類

開始為學生嘗試動手大數據項目的最佳想法之一就是從事這個項目。 您必須建立一個模型來根據可用數據預測美國個人的收入是多於還是少於 50,000 美元。

一個人的收入取決於很多因素，你必須考慮每一個因素。

您可以在此處找到該項目的數據。

2. 分析芝加哥的犯罪率

執法機構在大數據的幫助下發現犯罪行為的模式。 這樣做有助於機構預測未來事件並幫助他們降低犯罪率。

您必須找到模式、創建模型，然後驗證您的模型。

您可以在此處獲取該項目的數據。

3.文本挖​​掘項目

這是適合初學者的優秀深度學習項目創意之一。 文本挖掘的需求量很大，它將幫助您展示您作為數據科學家的優勢。 在這個項目中，您必須對提供的文檔進行文本分析和可視化。

您將不得不使用自然語言處理技術來完成此任務。

您可以在此處獲取數據。

大數據項目理念：高級

4. 網絡安全大數據

該項目將研究大量數據中的長期和時間不變的依賴關係。 這個大數據項目的主要目的是通過利用複雜的多變量時間序列數據的漏洞披露趨勢來解決現實世界的網絡安全問題。 該網絡安全項目旨在建立一個創新且強大的統計框架，以幫助您深入了解披露動態及其有趣的依賴結構。

5.健康狀況預測

這是有趣的大數據項目理念之一。 這個大數據項目旨在基於海量數據集預測健康狀況。 它將涉及創建一個機器學習模型，該模型可以根據用戶的健康屬性準確分類用戶，以確定他們是否患有心髒病。 決策樹是用於分類的最佳機器學習方法，因此，它是該項目的理想預測工具。 特徵選擇方法將有助於提高 ML 模型的分類精度。

6. 雲服務器異常檢測

在這個項目中，將為流式傳輸大型數據集實施異常檢測方法。 提議的項目將通過利用兩種核心算法——狀態總結和新穎的嵌套弧隱藏半馬爾可夫模型 (NAHSMM) 來檢測雲服務器中的異常。 雖然狀態摘要將從原始序列中提取使用行為反射狀態，但 NAHSMM 將創建一個帶有取證模塊的異常檢測算法，以獲得訓練階段的正常行為閾值。

7. 大數據崗位招聘

招聘是任何公司人力資源部門的一項具有挑戰性的工作職責。 在這裡，我們將創建一個大數據項目，該項目可以分析從在線發布的真實職位發布中收集的大量數據。 該項目包括三個步驟：

• 識別給定數據集中的四個大數據作業系列。
• 確定公司高度重視的九個同類大數據技能組。
• 根據每個大數據技能集所需的能力水平來表徵每個大數據工作系列。

該項目的目標是幫助人力資源部門找到更好的大數據職位招聘。

8. 大數據採集中的惡意用戶檢測

這是趨勢性的深度學習項目理念之一。 在談論大數據收集時，用戶的可信度（可靠性）至關重要。 在這個項目中，我們將計算給定大數據集合中用戶的可靠性因子。 為此，項目將可信度劃分為熟悉度和相似度可信度。 此外，它將所有參與者根據相似性可信度因子分成小組，然後分別計算每個組的可信度，以降低計算複雜度。 這種分組策略允許項目代表整個特定組的信任級別。

9.旅遊行為分析

這是優秀的大數據項目理念之一。 這個大數據項目旨在分析遊客行為，以識別遊客的興趣和訪問最多的地點，從而預測未來的旅遊需求。 該項目包括四個步驟：

• 文本元數據處理以從地理標記圖片中提取興趣候選列表。
• 地理數據聚類以識別每個已識別的旅遊興趣的熱門旅遊地點。
• 每個旅遊興趣的代表照片身份證明。
• 時間序列建模，通過統計每月的遊客數量來構建時間序列數據。

10. 信用評分

該項目旨在探索大數據對信用評分的價值。 該項目背後的主要思想是調查統計和經濟模型的性能。 為此，它將使用包含呼叫詳細記錄以及客戶的信用卡和借記賬戶信息的數據集的獨特組合，為信用卡申請人創建適當的記分卡。 這將有助於預測信用卡申請人的信譽。

11. 電價預測

這是有趣的大數據項目理念之一。 該項目旨在通過利用大數據集來預測電價。 該模型利用 SVM 分類器來預測電價。 然而，在 SVM 分類的訓練階段，模型甚至會包含不相關和冗餘的特徵，這會降低其預測精度。 為了解決這個問題，我們將使用兩種方法——灰色相關分析（GCA）和主成分分析。 這些方法有助於選擇重要特徵，同時消除所有不必要的元素，從而提高模型的分類精度。

12. 巴士節拍

BusBeat 是一種早期事件檢測系統，它利用在市區定期行駛的周期性汽車的 GPS 軌跡。 該項目提出了數據插值和基於網絡的事件檢測技術，以成功地利用 GPS 軌跡數據實現早期事件檢測。 數據插值技術有助於利用周期車的主要特徵恢復 GPS 數據中的缺失值，並且網絡分析估計事件場地位置。

13. Yandex. 交通

Yandex.Traffic 誕生於 Yandex 決定利用其先進的數據分析技能開發一款應用程序，該應用程序可以分析從多個來源收集的信息並顯示城市交通狀況的實時地圖。

在從不同來源收集大量數據後，Yandex.Traffic 分析數據以通過 Yandex.Maps（Yandex 的基於網絡的地圖服務）在特定城市的地圖上繪製準確的結果。 不僅如此，Yandex.Traffic 還可以計算出交通擁堵問題嚴重的大城市的平均擁堵程度，範圍為 0 到 10。 Yandex.Traffic 直接從那些創造交通的人那裡獲取信息，以準確描繪城市的交通擁堵情況，從而使駕駛員能夠互相幫助。

其他主題

• 在 Apache Spark 上使用多變量時間序列預測有效缺失數據
• 保密保存大數據范式和檢測協作垃圾郵件
• 在醫療保健應用中使用範式預測混合型多結果
• 使用創新的 MapReduce 機制並擴展 Big HDT 語義數據壓縮
• 用於分佈式表示的醫學文本模型（基於 Skip Gram 方法）

結論

在本文中，我們介紹了頂級大數據項目的想法。 我們從一些您可以輕鬆解決的初學者項目開始。 一旦你完成了這些簡單的項目，我建議你回去，學習更多的概念，然後嘗試中間項目。 當您感到自信時，您就可以處理高級項目。 如果你想提高你的大數據技能，你需要掌握這些大數據項目的想法。

從事大數據項目將幫助您找到自己的長處和短處。 完成這些項目將為您提供作為數據科學家工作的真實體驗。

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