13个终极大数据项目-初级or高级总有一款适合你

“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。