做大数据分析相关的毕业设计？（女孩学大数据与信息安全专业就业前景如何？）

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1、做大数据分析相关的毕业设计？

很乐意为你回答这个问题。让咱们一起去吧。现在让我们让我们一起讨论这个问题。

希望下面通过分享这个问题，对你有所帮助。希望我在这个问题上的分享对你有所帮助，也希望你会喜欢我的分享。

我觉得大数据一定要和行业结合，而且应该是容易产生大数据，同时又有足够的商业价值和学术研究价值的行业，通过实战分析。

加入人工智能，比如结合零售和商业智能分析；和专家临床诊断；教育与实践相结合，教学质量分析，与舆情相结合，舆情分析。

我感觉其实每个行业，每个话题，甚至每个事件都可以引发大数据分析。可以找一个自己感兴趣的行业或话题，研究、挖掘数据；或者找个热门行业做大数据分析。

内容:大数据分析其实不仅仅是分析，它还涉及到:数据挖掘(发现数据)、数据清洗(少选数据)、数据分类(归类)、数据分析(分析)、数据可视化呈现(演示)、得出结论(总结)。

以上对这个问题的回答，都是个人的看法和建议。希望我分享的答案能帮到你，也希望你能喜欢我的分享。如果你对这个问题有更好的答案，请分享你的评论，一起讨论这个话题。

最后，祝大家在新的一年里有一个美好的开始，美好的生活，幸福的生活，快乐的成长。谢谢大家！

2、女孩学大数据与信息安全专业就业前景如何？

，谢谢你的邀请！

大数据是我的主要研究方向之一，我我也是大数据和机器学习方向的研究生，所以我我来回答这个问题。

首先，大数据相关专业未来的就业前景值得期待。无论从目前的行业发展趋势，还是从科技发展趋势分析，大数据都将是一个发展前景广阔的领域。

对于女生来说，大数据领域的大部分岗位都是可以胜任的，包括数据采集、数据整理、数据存储、数据安全、数据分析、数据展现、数据应用。除了大数据运维相关的岗位，其他岗位都比较适合女生。

大数据相关专业的知识结构包括三部分，分别是数学、统计学和计算机。所以选择大数据相关专业一定要有扎实的数学基础，有了数学基础学习统计学和计算机会容易很多。大数据相关专业的数学课程还有很多，包括高等数学、线性代数、概率论、离散数学等。，以及应用数学等相关知识也会涉及。所以大数据专业不仅难学，学习内容也比较多。

大数据充分体现了数据的价值，所以在大量据《泰晤士报》报道，数据安全将被提升到一个新的高度。如果没有安全保障，大数据走不远。基于大数据的一系列生态环境都不会有建设的基础，所以安全在大数据时代会越来越重要。目前，大数据行业已经逐步释放出大量的安全岗位，未来大数据安全领域的岗位需求将进一步增加。

最后，它女生学大数据相关专业比较难，大数据领域的工作有三个明显的特点，工作压力大，学习压力大，竞争压力大。所以在进入大数据领域之前，一定要做好充分的准备。

我从事互联网行业多年，现在也在读计算机专业的研究生。我的主要研究方向集中在大数据和人工智能领域。我会陆续写一些关于互联网技术的文章。有兴趣的朋友可以关注我，相信我会有所收获。

如果你对互联网、大数据、人工智能等有疑问。，或者关于考研的问题，可以在评论区留言！

大数据是趋势，小伙伴喜欢专攻研究和科学。It 这是个不错的选择。从就业的角度来说，读研究生甚至博士后都需要出国留学。可以，也可以做研究，深入这个领域。或者找个大公司的工作。

3、应届毕业生能学会吗？

大数据在是一个很大的概念，可以用一句话来概括。

这个词是现在的热词，现在大数据在日常生活、科研等方面的应用越来越广泛。大学里也有很多大数据专业。这是一门交叉学科，由数学、统计学和计算机支持，并扩展到经济学、管理学、生物学等学科...

可见大数据是理工科专业。如果你是文科的孩子，估计会比较难。如果你是一个好的理科孩子，你可以试试。因为现在人工智能和万物互联都是国家重点发展项目。这些都是基于大数据的，大数据相关专业毕业后就业前景还是很好的！

难不难主要看你付出了多少努力！一分钱一分货！加油(_)

4、大数据主要学习什么内容？

序言

从事计算机行业，不管是什么工作，比如开发、测试、算法，都要有一门相对熟练的编程语言。编程语言可以是C、Java、C等。，只要是和你后续工作相关的(如果你后期使用其他语言，会有语言基础，学的很快)。一般初学者大多选择Java，C，C或者Python作为入门语言，现在网上也有很多不错的视频供初学者学习使用。关于学习视频或资料的选择，知乎或百度已经解释了很多。也可以和兄弟姐妹商量商量，这样可以少走很多弯路。当然也有人说可以少走一些弯路。It it’s总是有益的，但弯路I 我在这里谈论唐不是指不犯错误或者调bug，而是指学习资料和一些知识点的局部强调，这样可以尽可能的节省一些时间。刚开始的时候，你总会有点迷茫，等你真正全身心投入学习的时候，你会发现时间总是不够用。

我前面做的是Java后端，然后转大数据，所以我已经学会了一些Java开发需要的东西，都是走正常路线的。JavaSE阶段，然后是数据库，SSM框架，然后我做了一些在线项目。之后发现自己对大数据更感兴趣，于是开始找大数据相关的资料学习，看视频，看博客，打代码。前期大概用了3-4个月(官方账号 s的资料是我当时看的)，也是一步步艰难。刚接触大数据相关的东西的时候，我一度怀疑自己是不是能自学这么多东西，是不是能用得上。学完了就忘了，也忘了回头看。但幸运的是，我坚持下来了，但幸运的是我没有我没有放弃，我的工作还不错。找了个大数据开发岗，工资还不错吧？

让 s说说我自己从Java开发到大数据开发的曲折学习之路(Goutoubaoming.jpg)。因为我;;我现在做大数据，我赢了 t介绍一些Java后端涉及的SSM框架等知识点。毕竟，我还没有 I don’我暂时没有做这件事。我我看过大约200-300 g关于大数据学习的视频，从Linux-Hadoop-。。。-Spark- project，还有一些采访文件，采访等。有些视频我看了两遍以上，接下来就是学习，打代码，做项目，准备面试。需要学习的东西有:JavaSE、数据结构和算法(计算机行业必备)、MySQL、Redis、ES(可以看项目或者自己精通其中一两个)、Linux、Shell(这个后面可以补充)、Hadoop、Zookeeper、Hive、Flume、Kafka、HBase、Scala(Spark是Scala写的，如果能用Scala做相关项目会更容易上手)、Spark、 Flink(这是一个面试官找工作的时候问了廖几次，所以找了一个成品之后就开始接触学习)，以及相关项目。

如果编程阶段的语言学习是零基础，建议还是从视频开始比较好。毕竟你一上来就要看教材，可能对一些代码的来龙去脉不是很了解。如果你有一些编程语言基础，从视频开始会比较容易。你知道一些for和whil《Java从入门到精通》的书，但是我没有没什么感觉，然后在网上看了一个课程。Java初级视频，仍然没有没什么感觉(当时我都有点怀疑自己了。。。)，可能有点不在状态。还好我找到了马老师的JavaSE视频(我看的是2015版，19版没有那个时候不出来)。我觉得他说的真的很好很详细。每个知识点都会有例题，我也会带你打代码，做测试。可能前面有C语言基础，然后看过一些Java语法，所以它学起来很容易。后面的IO流、多线程等知识点我也看了书和博客。或者看看其他老师课程。你所解释的可能更容易让你接受。反正多试试(下面会给出视频链接)。试着理解一些，以后可以复习。SE相关的视频，先看一遍，然后建议有空再看。而且，这些经典视频看两遍真的很过瘾。如果你有一定的基础，你可以加快观看JavaSE前七八天的视频，但如果你没有我不明白，你必须停下来仔细想想。如果你零基础，尽量不要加速。慢慢来，稳定下来。下面的视频建议跟着视频走，尽量不要加速，尽量敲代码。基本上一至一个半月就可以完成第一遍。SE可以说是一个很基础很重要的东西。要点包括面向对象、集合(列表、地图等。)、IO流、string/stringbuilder/string buffer、反射、多线程。It 熟悉这些东西是最好的，面试也是重点。Java之后，如果想走前端或者后端的开发路线，可以借助一些网络视频继续学习，所以我赢了这里就不介绍了。

= = = = = = = = =分割线，Scala可以在后续的Spark阶段再接触学习= = = = = = = = = = =

Scala学习，Scala是多范式编程语言，Scala支持面向对象和函数式编程，最重要的是后续的Spark内容需要用到Scala，所以去Spark之前学了JavaSE，之后又学了一遍Scala，很过瘾。除此之外，Scala还可以与Java无缝连接、混合使用，更加令人耳目一新。后续的Spark学习基本都是用Scala，也有可能和Java结合，所以Spark建议先学一波Scala。而且Scala用起来真的很舒服(wordcount一行代码就搞定了)，适合迭代计算，对数据处理有帮助。但是Scala看代码很容易理解，但是学起来还是挺难的。比如case类确实好用，但是隐式转换很好学。学习Scala的建议:1。学习scala的独特语法，2。了解scala和java的区别，3。了解如何以标准化的使用scala。Scala对于学习Spark很重要(后面会用到Flink)，虽然很多公司还是用Java开发的比较多，Spark就是Scala写的。如果你想读源代码，它了解Scala(至少理解代码)仍然非常重要。Scala的要点包括:隐式转换和隐式参数，模式匹配和函数式编程。什么我我这里看的是硅谷一位韩老师的Scala视频。韩老师；;s的演讲真的很好。五星推荐，哈哈。可能有人会觉得Python也是需要的，但是在学习阶段，Java可能还是用的比较多，面试基本都是Java相关的内容，所以如果后续工作会用到Python的话，看看Python 又是内容。

大数据框架阶段学习大数据的知识，真的可以说是从零开始。刚开始学的时候，Linux基本没用过，心里很空，时间很短。想起这件事就令人心痛。刚开始学习的时候，我看的是厦大林姿妤的《大数据技术原理与应用》课程。也许这个课程是为了上课，所以我看了一些，觉得它没有。;it amp；amp；;不是课程不好，可能不适合我。如果它 s代表理论知识，it 的彻底，但我 m时间紧迫)，于是继续在网上找视频，然后发现有很多人参加了一个硅谷的培训视频。而且知识点也很全。有大数据相关组件的讲座，有些项目比较好，就找了它的相关视频。我是2018年看的，所以视频不老。让让我们来看看推荐的系统架构图。

总的来说，Flume Kafka收集和传输数据。一方面，Spark处理实时数据，传输到相应的数据处理模块(比如实时数据处理的算法模块，Spark也有一个程序库，提供常用的机器学习算法)。另一方面，收集的数据也可以放入数据库(HBase，MongoDB等。)，离线数据将由MapReduce离线处理。经过数据处理后，供后续使用，对数据进行采集和处理。如果它 s一个推荐系统，实时推荐会为用户产生实时的推荐结果，让用户查看选择。例如，如果您在界面中浏览或看到新项目，然后刷新界面，可能显示给您的一些内容将与您刚刚浏览的内容相关。线下推荐主要是对线下数据进行处理，对商品或品类进行相似推荐，如果后续用户搜索到相应的商品，则向用户展示相应的商品。

大数据学习路线:Linux-Hadoop-Zookeeper-Hive-Flume-Kafka-h base-Scala-Spark-Project-Flink(如果需要学习Storm，先学Spark)

一、Linux(基本操作)一般我们用虚拟机来操作，所以要装VM(虚拟机)，我用CentOS，所以VM和CentOS都要装。按照视频操作，一定要练习，掌握一些基本的Linux命令，使用一些VIM编辑器命令。做一些相应的配置，使用SecureCRT做远程登录操作(也可以使用其他命令，比如再次，尽量熟练掌握基本的操作命令。如果你能不要一下子就记住了，打印一些常用的，自己看看。通过更多的练习，你会慢慢地使用它们。还有一些软件包需要下载、安装和卸载等。，再跟着操作，熟悉一下，以后会用到的。Shell编程可以在后面补充。

2.Hadoop是分布式系统的基础框架，主要用于解决海量数据的存储、分析和计算问题。也可以说Hadoop是下面整个集群环境的基础，很多框架的使用都会依赖Hadoop。它主要由HDFS、MapReduce和YARN组成。这部分安装Hadoop，Hadoop的三个主要组件是重点。了解他们的概念，知道他们是做什么的，搭建集群环境，搭建伪分布式模式和全分布式模式，重要的是搭建全分布式模式。这些部分一定要自己练，自己搭簇，认真仔细。Hadoop的NameNode、DataNode、YARN的启动和关闭命令一定要知道，并且要记住它们的启动和关闭顺序。不会的，后续视频会有一些案例操作，接下来是写代码，测试，配置基础环境。后续集群(完全分布式需要三台虚拟机)要一直用。

3.Zookeeper Zookeeper是一个开源的分布式Apache项目，为分布式应用程序提供协调服务。安装分布式ZK，对ZK有一定的了解，知道它的应用场景和内部原理，并随之做一些操作就足够了。基本上有一些了解就够了。

四。Hive (emphasis) Hive是一个基于Hadoop的数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射到一个表中，并提供类似SQL的查询功能。很好的了解Hive的安装，它的数据类型，它的数据定义和数据操作，如何操作表(创建表，删除表，创建什么类型的表，它们有什么区别)，如何操作数据(加载数据，下载数据，比较不同的表)表数据操作)，必须在实践中进行数据查询，以及一些压缩方法和存储格式的知识。如果你不用的时候不知道，也可以查一下，最好了解清楚。这部分可能会问到哪些面试，大家可以看看后续视频中的面试讲解，了解清楚。

5.Flume Flume是一个高可用、高可靠的分布式系统，用于收集、聚合和传输海量日志。对于Flume，需要了解它的组成和架构，以及Flume Agent的内部原理。信源、信道和信宿必须知道它们的各种类型和功能。常用的拓扑有哪些，比如一对一，单源，多通道多汇等。，应该清楚地了解它们的功能。还有很重要的一点，你一定要清楚的知道Flume的配置文件。如果你不我不知道，你可以去官方网站查一下情况。对于不同的情况，应该相应地修改其配置文件来收集和处理数据。视频中的练习案例一定要跟着做。

6.Kafka(要点)Kafka是一个分布式消息队列，用于缓存数据。例如，在实时计算中，数据可以被Flume Kafka收集和处理后，Spark Streaming将重用Kafka 后续计算的相应主题。对于卡夫卡来说，需要了解卡夫卡的架构，什么是卡夫卡，为什么需要卡夫卡，应用场景。掌握基本的命令行操作，比如如何创建和删除话题，如何通过生产者生成数据，如何消费数据等基本操作，官网也有一些案例可以参考。

七。HBase (emphasis) HBase是一个基于列存储的分布式开源数据库。HBase适合存储PB级的海量数据。也可以说HBase非常适合存储大数据。它基于列存储数据。列族下可以有许多列，创建表时必须指定列族。所以你要对HBase的数据结构有一定的了解，尤其是RowKey的设计部分(点开是因为面试的时候被问到过，咳咳)。你应该知道它的原理，知道一些基本的操作，比如创建表格，操作表格，使用基本的API。

八。Spark(重点在重点)Spark是一个快速、易用、通用的大数据分析引擎。说到火花，有一种一切都是重点的感觉，哈哈。Spark的构成见下图。

Spark基于内存计算，数据处理速度比MapReduce 而且数据挖掘需要对数据进行迭代计算，MapReduce不适合数据处理，而Spark是可以迭代的。公式，非常适合数据挖掘等场景。Spark SQL可以处理结构化数据，Spark SQL的DataFrame或DataSet可以充当分布式SQL查询引擎，可以直接使用Hive上的表来处理数据。Spark Streaming主要用于处理场景中的实时流数据，支持多种数据源。DStream是Spark流的基本抽象，由一系列rdd组成。每个RDD都会存储一定时间的数据，然后对数据进行处理，而且是基于内存计算的，所以非常适合实时数据处理。Spark MLlib提供了一个通用机器学习(ML)函数库。包括分类、回归、聚类、协同过滤等。它还提供了额外的支持功能，如模型评估和数据导入。对Spark 的核心组件、部署模式(主要是单机模式和纱线模式)、通信架构和任务调度(经过采访，可以说是有一波了)。Spark Shuffle应该很好理解，还有内存管理。你必须对Spark 的内核原则，可能不仅用在面试中，对以后的工作也有帮助。

九。Flink是一个框架和分布式处理引擎，用于无界(有开始和没有结束)和有界(有开始和结束)数据流的有状态计算。目前主要是阿里公司在用，很多公司还在用Spark，Flink基本上和Spark功能一样。不过未来Flink和Spark孰强孰弱还有待检验。不过这几年Flink越来越火是事实，有时间有精力的话学习一下Flink相关的内容还是不错的。Spark和Flink主要用于数据处理。说到数据处理，离线数据处理:Flink暂时不如Spark。Spark SQL的优势是与Hive无缝连接，Spark SQL可以直接使用Hive中的表；弗林克罐头公司。;暂时不要这样做，因为这个操作没有得到官方支持。Flink只能将数据读入自己的表中，并且可以不要直接使用Hive中的表。对于实时数据的处理:Flink和Spark可以说是平分秋色，Flink处理事件驱动的数据，Spark处理时间驱动的数据。在某些应用场景中，也许Flink 的效果比Spark s，因为Flink对数据更敏感。例如，如果一秒钟内触发了数千个事件，那么时间驱动型就很难对数据进行详细的计算。事件驱动型可以逐个处理事件，延迟更低，处理效果更好。现在使用Flink的公司越来越多。如果有时间学习，可以做好准备。

在项目阶段，一个硅谷视频里有很多大数据相关的项目，而且都是有代码的文档。也有关于哔哩哔哩的视频。学习期间可以做两三个有视频的项目。理清思路，透彻理解项目，还是可以学到很多东西的。根据自己的情况，选择两三个重点项目进行跟踪，了解透彻。

大数据项目实战一个硅谷视频里有很多大数据相关的项目，而且都是有代码的文档。学习期间可以跟着视频做两三个项目。理清思路，透彻理解项目，还是可以学到很多东西的。根据自己的情况，选择两三个重点项目进行跟踪，了解透彻。我已经把相关的项目文档放在网盘上了，公中好回复相应的关键词就可以得到收集方法了。相关项目，相关技术框架及其哔哩哔哩链接(哔哩哔哩链接主要针对部分小伙伴限速网盘，这样可以下载文件和资料)

书籍可以直接链接到云盘保存。这里放两个我自己的Java开发和大数据开发的书单(很多，任重道远，我会上下搜索~)。Java后端书架:

大数据书架:

那个大约是这样。读完要花很长时间。需要的时候也看了大部分对应的部分，有时间可以好好看看。否则，我需要读哪一部分来帮助我学习。

最后，大数据的发展还需要编程基础，而不仅仅是学习如何使用这些框架，所以编程语言、数据结构和算法、计算机网络的基础也是必须的，这些基础知识也将有助于他们未来的发展。如果它 s一个面向应届毕业生的校招，面试基本都是关于JavaSE，数据结构和算法，以及大数据组件相关的知识，以及对项目的理解。这些都是面试前要准备的。多读书无论从事什么样的计算机相关岗位，编程都很重要，尤其是数据结构和算法。还有leetcode等编程网站刷题，提高你的编程思维，这些都是后续笔试面试需要的。要把一行行的代码看成一叠叠的，但这一行行的代码能否转化成一叠叠的，你必须:坚持，多打代码；多敲代码，坚持；坚持住。

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