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本文由創(chuàng)新互聯(lián)(www.cdcxhl.cn)小編為大家整理，本文主要介紹了做大數據分析相關的畢業(yè)設計的相關知識，希望對你有一定的參考價值和幫助，記得關注和收藏網址哦！
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做大數據分析相關的畢業(yè)設計？
很樂意為你回答這個問題。讓 咱們一起去吧?，F在讓我們 讓我們一起討論這個問題。希望下面通過分享這個問題，對你有所幫助。希望我在這個問題上的分享對你有所幫助，也希望你會喜歡我的分享。
我覺得大數據一定要和行業(yè)結合，而且應該是容易產生大數據，同時又有足夠的商業(yè)價值和學術研究價值的行業(yè)，通過實戰(zhàn)分析。
加入人工智能，比如結合零售和商業(yè)智能分析；和專家臨床診斷；教育與實踐相結合，教學質量分析，與輿情相結合，輿情分析。
我感覺其實每個行業(yè)，每個話題，甚至每個事件都可以引發(fā)大數據分析?？梢哉乙粋€自己感興趣的行業(yè)或話題，研究、挖掘數據；或者找個熱門行業(yè)做大數據分析。
內容:大數據分析其實不僅僅是分析，它還涉及到:數據挖掘(發(fā)現數據)、數據清洗(少選數據)、數據分類(歸類)、數據分析(分析)、數據可視化呈現(演示)、得出結論(總結)。
以上對這個問題的回答，都是個人的看法和建議。希望我分享的答案能幫到你，也希望你能喜歡我的分享。如果你對這個問題有更好的答案，請分享你的評論，一起討論這個話題。
最后，祝大家在新的一年里有一個美好的開始，美好的生活，幸福的生活，快樂的成長。謝謝大家！
女孩學大數據與信息安全專業(yè)就業(yè)前景如何？
，謝謝你的邀請！大數據是我的主要研究方向之一，我 我也是大數據和機器學習方向的研究生，所以我 我來回答這個問題。
首先，大數據相關專業(yè)未來的就業(yè)前景值得期待。無論從目前的行業(yè)發(fā)展趨勢，還是從科技發(fā)展趨勢分析，大數據都將是一個發(fā)展前景廣闊的領域。
對于女生來說，大數據領域的大部分崗位都是可以勝任的，包括數據采集、數據整理、數據存儲、數據安全、數據分析、數據展現、數據應用。除了大數據運維相關的崗位，其他崗位都比較適合女生。
大數據相關專業(yè)的知識結構包括三部分，分別是數學、統(tǒng)計學和計算機。所以選擇大數據相關專業(yè)一定要有扎實的數學基礎，有了數學基礎學習統(tǒng)計學和計算機會容易很多。大數據相關專業(yè)的數學課程還有很多，包括高等數學、線性代數、概率論、離散數學等。，以及應用數學等相關知識也會涉及。所以大數據專業(yè)不僅難學，學習內容也比較多。
大數據充分體現了數據的價值，所以在大量據《泰晤士報》報道，數據安全將被提升到一個新的高度。如果沒有安全保障，大數據走不遠?；诖髷祿囊幌盗猩鷳B(tài)環(huán)境都不會有建設的基礎，所以安全在大數據時代會越來越重要。目前，大數據行業(yè)已經逐步釋放出大量的安全崗位，未來大數據安全領域的崗位需求將進一步增加。
最后，它 女生學大數據相關專業(yè)比較難，大數據領域的工作有三個明顯的特點，工作壓力大，學習壓力大，競爭壓力大。所以在進入大數據領域之前，一定要做好充分的準備。
我從事互聯(lián)網行業(yè)多年，現在也在讀計算機專業(yè)的研究生。我的主要研究方向集中在大數據和人工智能領域。我會陸續(xù)寫一些關于互聯(lián)網技術的文章。有興趣的朋友可以關注我，相信我會有所收獲。
如果你對互聯(lián)網、大數據、人工智能等有疑問。，或者關于考研的問題，可以在評論區(qū)留言！
大數據是趨勢，小伙伴喜歡專攻研究和科學。It 這是個不錯的選擇。從就業(yè)的角度來說，讀研究生甚至博士后都需要出國留學。可以，也可以做研究，深入這個領域?；蛘哒覀€大公司的工作。
應屆畢業(yè)生能學會嗎？
大數據在是一個很大的概念，可以用一句話來概括。這個詞是現在的熱詞，現在大數據在日常生活、科研等方面的應用越來越廣泛。大學里也有很多大數據專業(yè)。這是一門交叉學科，由數學、統(tǒng)計學和計算機支持，并擴展到經濟學、管理學、生物學等學科...
可見大數據是理工科專業(yè)。如果你是文科的孩子，估計會比較難。如果你是一個好的理科孩子，你可以試試。因為現在人工智能和萬物互聯(lián)都是國家重點發(fā)展項目。這些都是基于大數據的，大數據相關專業(yè)畢業(yè)后就業(yè)前景還是很好的！
難不難主要看你付出了多少努力！一分錢一分貨！加油(_)
大數據主要學習什么內容？
序言從事計算機行業(yè)，不管是什么工作，比如開發(fā)、測試、算法，都要有一門相對熟練的編程語言。編程語言可以是C、Java、C等。，只要是和你后續(xù)工作相關的(如果你后期使用其他語言，會有語言基礎，學的很快)。一般初學者大多選擇Java，C，C或者Python作為入門語言，現在網上也有很多不錯的視頻供初學者學習使用。關于學習視頻或資料的選擇，知乎或百度已經解釋了很多。也可以和兄弟姐妹商量商量，這樣可以少走很多彎路。當然也有人說可以少走一些彎路。It it’s總是有益的，但彎路I 我在這里談論唐 不是指不犯錯誤或者調bug，而是指學習資料和一些知識點的局部強調，這樣可以盡可能的節(jié)省一些時間。剛開始的時候，你總會有點迷茫，等你真正全身心投入學習的時候，你會發(fā)現時間總是不夠用。
我前面做的是Java后端，然后轉大數據，所以我已經學會了一些Java開發(fā)需要的東西，都是走正常路線的。JavaSE階段，然后是數據庫，SSM框架，然后我做了一些在線項目。之后發(fā)現自己對大數據更感興趣，于是開始找大數據相關的資料學習，看視頻，看博客，打代碼。前期大概用了3-4個月(官方賬號 s的資料是我當時看的)，也是一步步艱難。剛接觸大數據相關的東西的時候，我一度懷疑自己是不是能自學這么多東西，是不是能用得上。學完了就忘了，也忘了回頭看。但幸運的是，我堅持下來了，但幸運的是我沒有 我沒有放棄，我的工作還不錯。找了個大數據開發(fā)崗，工資還不錯吧？
讓 s說說我自己從Java開發(fā)到大數據開發(fā)的曲折學習之路(Goutoubaoming.jpg)。因為我;;我現在做大數據，我贏了 t介紹一些Java后端涉及的SSM框架等知識點。畢竟，我還沒有 I don’我暫時沒有做這件事。我 我看過大約200-300 g關于大數據學習的視頻，從Linux-Hadoop-。。。-Spark- project，還有一些采訪文件，采訪等。有些視頻我看了兩遍以上，接下來就是學習，打代碼，做項目，準備面試。需要學習的東西有:JavaSE、數據結構和算法(計算機行業(yè)必備)、MySQL、Redis、ES(可以看項目或者自己精通其中一兩個)、Linux、Shell(這個后面可以補充)、Hadoop、Zookeeper、Hive、Flume、Kafka、HBase、Scala(Spark是Scala寫的，如果能用Scala做相關項目會更容易上手)、Spark、 Flink(這是一個面試官找工作的時候問了廖幾次，所以找了一個成品之后就開始接觸學習)，以及相關項目。
如果編程階段的語言學習是零基礎，建議還是從視頻開始比較好。畢竟你一上來就要看教材，可能對一些代碼的來龍去脈不是很了解。如果你有一些編程語言基礎，從視頻開始會比較容易。你知道一些for和whil《Java從入門到精通》的書，但是我沒有 沒什么感覺，然后在網上看了一個課程。Java初級視頻，仍然沒有 沒什么感覺(當時我都有點懷疑自己了。。。)，可能有點不在狀態(tài)。還好我找到了馬老師的JavaSE視頻(我看的是2015版，19版沒有 那個時候不出來)。我覺得他說的真的很好很詳細。每個知識點都會有例題，我也會帶你打代碼，做測試?？赡芮懊嬗蠧語言基礎，然后看過一些Java語法，所以它 學起來很容易。后面的IO流、多線程等知識點我也看了書和博客?；蛘呖纯雌渌蠋?課程。你所解釋的可能更容易讓你接受。反正多試試(下面會給出視頻鏈接)。試著理解一些，以后可以復習。SE相關的視頻，先看一遍，然后建議有空再看。而且，這些經典視頻看兩遍真的很過癮。如果你有一定的基礎，你可以加快觀看JavaSE前七八天的視頻，但如果你沒有 我不明白，你必須停下來仔細想想。如果你零基礎，盡量不要加速。慢慢來，穩(wěn)定下來。下面的視頻建議跟著視頻走，盡量不要加速，盡量敲代碼?；旧弦恢烈粋€半月就可以完成第一遍。SE可以說是一個很基礎很重要的東西。要點包括面向對象、集合(列表、地圖等。)、IO流、string/stringbuilder/string buffer、反射、多線程。It 熟悉這些東西是最好的，面試也是重點。Java之后，如果想走前端或者后端的開發(fā)路線，可以借助一些網絡視頻繼續(xù)學習，所以我贏了 這里就不介紹了。
= = = = = = = = =分割線，Scala可以在后續(xù)的Spark階段再接觸學習= = = = = = = = = = =
Scala學習，Scala是多范式編程語言，Scala支持面向對象和函數式編程，最重要的是后續(xù)的Spark內容需要用到Scala，所以去Spark之前學了JavaSE，之后又學了一遍Scala，很過癮。除此之外，Scala還可以與Java無縫連接、混合使用，更加令人耳目一新。后續(xù)的Spark學習基本都是用Scala，也有可能和Java結合，所以Spark建議先學一波Scala。而且Scala用起來真的很舒服(wordcount一行代碼就搞定了)，適合迭代計算，對數據處理有幫助。但是Scala看代碼很容易理解，但是學起來還是挺難的。比如case類確實好用，但是隱式轉換很好學。學習Scala的建議:1。學習scala的獨特語法，2。了解scala和java的區(qū)別，3。了解如何以標準化的使用scala。Scala對于學習Spark很重要(后面會用到Flink)，雖然很多公司還是用Java開發(fā)的比較多，Spark就是Scala寫的。如果你想讀源代碼，它 了解Scala(至少理解代碼)仍然非常重要。Scala的要點包括:隱式轉換和隱式參數，模式匹配和函數式編程。什么我 我這里看的是硅谷一位韓老師的Scala視頻。韓老師；;s的演講真的很好。五星推薦，哈哈?？赡苡腥藭X得Python也是需要的，但是在學習階段，Java可能還是用的比較多，面試基本都是Java相關的內容，所以如果后續(xù)工作會用到Python的話，看看Python 又是內容。
大數據框架階段學習大數據的知識，真的可以說是從零開始。剛開始學的時候，Linux基本沒用過，心里很空，時間很短。想起這件事就令人心痛。剛開始學習的時候，我看的是廈大林姿妤的《 大數據技術原理與應用》課程。也許這個課程是為了上課，所以我看了一些，覺得它沒有。;it amp；amp；;不是課程不好，可能不適合我。如果它 s代表理論知識，it 的徹底，但我 m時間緊迫)，于是繼續(xù)在網上找視頻，然后發(fā)現有很多人參加了一個硅谷的培訓視頻。而且知識點也很全。有大數據相關組件的講座，有些項目比較好，就找了它的相關視頻。我是2018年看的，所以視頻不老。讓 讓我們來看看推薦的系統(tǒng)架構圖。
總的來說，Flume Kafka收集和傳輸數據。一方面，Spark處理實時數據，傳輸到相應的數據處理模塊(比如實時數據處理的算法模塊，Spark也有一個程序庫，提供常用的機器學習算法)。另一方面，收集的數據也可以放入數據庫(HBase，MongoDB等。)，離線數據將由MapReduce離線處理。經過數據處理后，供后續(xù)使用，對數據進行采集和處理。如果它 s一個推薦系統(tǒng)，實時推薦會為用戶產生實時的推薦結果，讓用戶查看選擇。例如，如果您在界面中瀏覽或看到新項目，然后刷新界面，可能顯示給您的一些內容將與您剛剛瀏覽的內容相關。線下推薦主要是對線下數據進行處理，對商品或品類進行相似推薦，如果后續(xù)用戶搜索到相應的商品，則向用戶展示相應的商品。
大數據學習路線:Linux-Hadoop-Zookeeper-Hive-Flume-Kafka-h base-Scala-Spark-Project-Flink(如果需要學習Storm，先學Spark)
一、Linux(基本操作)一般我們用虛擬機來操作，所以要裝VM(虛擬機)，我用CentOS，所以VM和CentOS都要裝。按照視頻操作，一定要練習，掌握一些基本的Linux命令，使用一些VIM編輯器命令。做一些相應的配置，使用SecureCRT做遠程登錄操作(也可以使用其他命令，比如再次，盡量熟練掌握基本的操作命令。如果你能 不要一下子就記住了，打印一些常用的，自己看看。通過更多的練習，你會慢慢地使用它們。還有一些軟件包需要下載、安裝和卸載等。，再跟著操作，熟悉一下，以后會用到的。Shell編程可以在后面補充。
2.Hadoop是分布式系統(tǒng)的基礎框架，主要用于解決海量數據的存儲、分析和計算問題。也可以說Hadoop是下面整個集群環(huán)境的基礎，很多框架的使用都會依賴Hadoop。它主要由HDFS、MapReduce和YARN組成。這部分安裝Hadoop，Hadoop的三個主要組件是重點。了解他們的概念，知道他們是做什么的，搭建集群環(huán)境，搭建偽分布式模式和全分布式模式，重要的是搭建全分布式模式。這些部分一定要自己練，自己搭簇，認真仔細。Hadoop的NameNode、DataNode、YARN的啟動和關閉命令一定要知道，并且要記住它們的啟動和關閉順序。不會的，后續(xù)視頻會有一些案例操作，接下來是寫代碼，測試，配置基礎環(huán)境。后續(xù)集群(完全分布式需要三臺虛擬機)要一直用。
3.Zookeeper Zookeeper是一個開源的分布式Apache項目，為分布式應用程序提供協(xié)調服務。安裝分布式ZK，對ZK有一定的了解，知道它的應用場景和內部原理，并隨之做一些操作就足夠了?；旧嫌幸恍┝私饩蛪蛄?。
四。Hive (emphasis) Hive是一個基于Hadoop的數據倉庫工具，可以將結構化的數據文件映射到一個表中，并提供類似SQL的查詢功能。很好的了解Hive的安裝，它的數據類型，它的數據定義和數據操作，如何操作表(創(chuàng)建表，刪除表，創(chuàng)建什么類型的表，它們有什么區(qū)別)，如何操作數據(加載數據，下載數據，比較不同的表)表數據操作)，必須在實踐中進行數據查詢，以及一些壓縮方法和存儲格式的知識。如果你不 用的時候不知道，也可以查一下，最好了解清楚。這部分可能會問到哪些面試，大家可以看看后續(xù)視頻中的面試講解，了解清楚。
5.Flume Flume是一個高可用、高可靠的分布式系統(tǒng)，用于收集、聚合和傳輸海量日志。對于Flume，需要了解它的組成和架構，以及Flume Agent的內部原理。信源、信道和信宿必須知道它們的各種類型和功能。常用的拓撲有哪些，比如一對一，單源，多通道多匯等。，應該清楚地了解它們的功能。還有很重要的一點，你一定要清楚的知道Flume的配置文件。如果你不 我不知道，你可以去官方網站查一下情況。對于不同的情況，應該相應地修改其配置文件來收集和處理數據。視頻中的練習案例一定要跟著做。
6.Kafka(要點)Kafka是一個分布式消息隊列，用于緩存數據。例如，在實時計算中，數據可以被Flume Kafka收集和處理后，Spark Streaming將重用Kafka 后續(xù)計算的相應主題。對于卡夫卡來說，需要了解卡夫卡的架構，什么是卡夫卡，為什么需要卡夫卡，應用場景。掌握基本的命令行操作，比如如何創(chuàng)建和刪除話題，如何通過生產者生成數據，如何消費數據等基本操作，官網也有一些案例可以參考。
七。HBase (emphasis) HBase是一個基于列存儲的分布式開源數據庫。HBase適合存儲PB級的海量數據。也可以說HBase非常適合存儲大數據。它基于列存儲數據。列族下可以有許多列，創(chuàng)建表時必須指定列族。所以你要對HBase的數據結構有一定的了解，尤其是RowKey的設計部分(點開是因為面試的時候被問到過，咳咳)。你應該知道它的原理，知道一些基本的操作，比如創(chuàng)建表格，操作表格，使用基本的API。
八。Spark(重點在重點)Spark是一個快速、易用、通用的大數據分析引擎。說到火花，有一種一切都是重點的感覺，哈哈。Spark的構成見下圖。
Spark基于內存計算，數據處理速度比MapReduce 而且數據挖掘需要對數據進行迭代計算，MapReduce不適合數據處理，而Spark是可以迭代的。公式，非常適合數據挖掘等場景。Spark SQL可以處理結構化數據，Spark SQL的DataFrame或DataSet可以充當分布式SQL查詢引擎，可以直接使用Hive上的表來處理數據。Spark Streaming主要用于處理場景中的實時流數據，支持多種數據源。DStream是Spark流的基本抽象，由一系列rdd組成。每個RDD都會存儲一定時間的數據，然后對數據進行處理，而且是基于內存計算的，所以非常適合實時數據處理。Spark MLlib提供了一個通用機器學習(ML)函數庫。包括分類、回歸、聚類、協(xié)同過濾等。它還提供了額外的支持功能，如模型評估和數據導入。對Spark 的核心組件、部署模式(主要是單機模式和紗線模式)、通信架構和任務調度(經過采訪，可以說是有一波了)。Spark Shuffle應該很好理解，還有內存管理。你必須對Spark 的內核原則，可能不僅用在面試中，對以后的工作也有幫助。
九。Flink是一個框架和分布式處理引擎，用于無界(有開始和沒有結束)和有界(有開始和結束)數據流的有狀態(tài)計算。目前主要是阿里公司在用，很多公司還在用Spark，Flink基本上和Spark功能一樣。不過未來Flink和Spark孰強孰弱還有待檢驗。不過這幾年Flink越來越火是事實，有時間有精力的話學習一下Flink相關的內容還是不錯的。Spark和Flink主要用于數據處理。說到數據處理，離線數據處理:Flink暫時不如Spark。Spark SQL的優(yōu)勢是與Hive無縫連接，Spark SQL可以直接使用Hive中的表；弗林克罐頭公司。;暫時不要這樣做，因為這個操作沒有得到官方支持。Flink只能將數據讀入自己的表中，并且可以 不要直接使用Hive中的表。對于實時數據的處理:Flink和Spark可以說是平分秋色，Flink處理事件驅動的數據，Spark處理時間驅動的數據。在某些應用場景中，也許Flink 的效果比Spark s，因為Flink對數據更敏感。例如，如果一秒鐘內觸發(fā)了數千個事件，那么時間驅動型就很難對數據進行詳細的計算。事件驅動型可以逐個處理事件，延遲更低，處理效果更好?，F在使用Flink的公司越來越多。如果有時間學習，可以做好準備。
在項目階段，一個硅谷視頻里有很多大數據相關的項目，而且都是有代碼的文檔。也有關于嗶哩嗶哩的視頻。學習期間可以做兩三個有視頻的項目。理清思路，透徹理解項目，還是可以學到很多東西的。根據自己的情況，選擇兩三個重點項目進行跟蹤，了解透徹。
大數據項目實戰(zhàn)一個硅谷視頻里有很多大數據相關的項目，而且都是有代碼的文檔。學習期間可以跟著視頻做兩三個項目。理清思路，透徹理解項目，還是可以學到很多東西的。根據自己的情況，選擇兩三個重點項目進行跟蹤，了解透徹。我已經把相關的項目文檔放在網盤上了，公中好回復相應的關鍵詞就可以得到收集方法了。相關項目，相關技術框架及其嗶哩嗶哩鏈接(嗶哩嗶哩鏈接主要針對部分小伙伴限速 網盤，這樣可以下載文件和資料)
書籍可以直接鏈接到云盤保存。這里放兩個我自己的Java開發(fā)和大數據開發(fā)的書單(很多，任重道遠，我會上下搜索~)。Java后端書架:
大數據書架:
那個 大約是這樣。讀完要花很長時間。需要的時候也看了大部分對應的部分，有時間可以好好看看。否則，我需要讀哪一部分來幫助我學習。
最后，大數據的發(fā)展還需要編程基礎，而不僅僅是學習如何使用這些框架，所以編程語言、數據結構和算法、計算機網絡的基礎也是必須的，這些基礎知識也將有助于他們未來的發(fā)展。如果它 s一個面向應屆畢業(yè)生的校招，面試基本都是關于JavaSE，數據結構和算法，以及大數據組件相關的知識，以及對項目的理解。這些都是面試前要準備的。多讀書無論從事什么樣的計算機相關崗位，編程都很重要，尤其是數據結構和算法。還有l(wèi)eetcode等編程網站刷題，提高你的編程思維，這些都是后續(xù)筆試面試需要的。要把一行行的代碼看成一疊疊的，但這一行行的代碼能否轉化成一疊疊的，你必須:堅持，多打代碼；多敲代碼，堅持；堅持住。
名稱欄目：做大數據分析相關的畢業(yè)設計？（女孩學大數據與信息安全專業(yè)就業(yè)前景如何？）
文章出自：http://m.jiaoqi3.com/article/djogsgg.html
