大数据技术与应用专业论文选题方向

大数据技术与应用专业论文选题方向

大数据（Big Data）又称为巨量资料，指需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。“大数据”概念最早由维克托·迈尔·舍恩伯格和肯尼斯·库克耶在编写《大数据时代》中提出，指不用随机分析法（抽样调查）的捷径，而是采用所有数据进行分析处理。对于“大数据”（Big data）研究机构Gartner给出了定义，“大数据”是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。换言之，如果把大数据比作一种产业，那么这种产业实现盈利的关键，在于提高对数据的“加工能力”，通过“加工”实现数据的“增值”。

大数据不是职位，学完大数据认证后你可以从事大数据挖掘专家，高级行业分析师，大数据业务架构师，大数据架构师，大数据算法工程师，大数据开发工程师，大数据运维工程师。不管是国内还是国外，大数据相关的人才都是供不应求的局面。目前市场急需运用大数据分析结果的大数据相关管理人才。目前我国本科专业中和大数据相对应的是“数据科学与大数据技术”专业，它是2016年教育部公布的新增专业。数据科学与大数据技术是个交叉性很强的专业，很难说完全归属于哪个独立的学科。所以，不同的学校有的是信息学院申报，有的是计算机学院牵头申报，有的设在统计学院，还有的在经管学院。

首先，必须要肯定的一点是：大数据技术与应用专业或相关专业就业前景相当广阔。原因是：近几年来，互联网行业发展风起云涌，而移动互联网、电子商务、物联网以及社交媒体的快速发展更促使我们快速进入了大数据时代。截止到目前，人们日常生活中的数据量已经从TB(1024GB=1TB)级别一跃升到PB(1024TB=1PB)、EB(1024PB=1EB)乃至ZB(1024EB=1ZB)级别，数据将逐渐成为重要的生产因素，人们对于海量数据的运用将预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。大数据时代，专业的大数据人才必将成为人才市场上的香饽饽。因此，当下大数据从业人员的两个主要趋势是：1、大数据领域从业人员的薪资将继续增长；2、大数据人才供不应求。另外，大数据专业毕业生就业岗位非常多，比如：Java大数据分布式程序开发、大数据集成平台的应用与开发、大数据平台运维、Java海量数据分布式编程、大数据架构设计、大数据分析、Java大数据分布式开发、基于大数据平台的程序开发、数据可视化、大数据挖掘、Java海量数据分布式编程、大数据架构设计等。

回答 亲~这道题由我来回答，打字需要一点时间，还请您耐心等待一下~ 互联网电商方向。作为当前最热门的风口，互联网电商是互联网领域应用于实践最多的地方，也是积累技术资源最丰富、资金最雄厚、人才需求量最大的部分。大数据技术与应用专业毕业生可以从事互联网电商运营维护、日常管理、消费大数据分析、金融数据风控管理等相关技术工作。目前大到已经上市的头部电商平台小到社区电商，这些技术人才的缺口都比较大。2、零售金融方向。零售金融与互联网电商虽然同属于消费大范畴领域，但是具体而言，零售电商的范围要小于互联网电商，比互联网电商更需要精准对接消费群体和消费群体的爱好、收入等特征。大数据技术与应用专业毕业生可以从事基于计算机、移动互联网、电子信息、电子商务技术、电子金融等领域的数据分布式程序开发、大数据集成平台的应用、开发等方面的工作。适合在零售金融企业承担相关技术服务工作，也可在IT领域从事计算机应用工作。3、电子政务服务方向。随着电子政务服务的不断加快，无纸化办公、电子化办公、一站式服务、一键搞定服务等逐步在各大城市应用，尤其是在北京、上海、深圳等一线城市，基本上实现了电子政务服务全覆盖。群众办事只需要一个手机就可以实现原来需要跑很多趟、来回奔波的业务。作为服务领域之一的大数据技术与应用专业毕业生可以在相关企业从事电子政务服务对接工作，进行基于电子政务的大数据平台运维、大数据分析、大数据挖掘等相关工作。4、其他方向。除了专业对口的工作以外，大数据技术与应用专业还可以凭借所学知识可以选择自主创业、考取公务员、从事销售等工作。总的来看，作为新一代信息技术的主流发展方向，大数据技术与应用发展前景十分广阔，所处行业也是朝阳行业，只要努力学习，把专业知识学扎实，毕业后就不用工作问题 希望以上回答对你有所帮助，如果你对我的回答满意的话，麻烦给个赞。谢谢 更多1条 

大数据技术与应用毕业论文选题方向

大数据专业中的数字图像处理方向，该学科的基础是统计学、高等数学、随机数学以及计算机图像学偏重颜色及视感方面的内容。许多数字图像的处理算法已经相当成熟，而且实现它们的难度并不算大，关键是找到对应的编程语言合适的像素操作函数即可。而大数据应用技术在知识结构的设计上，涉及到数学、统计学、编程语言、大数据平台、操作系统、数据分析工具等内容，另外也会涉及到物联网、云计算等相关方面的内容。不过，无论什么方向，数学和统计学都是大数据技术的重要基础，即使从事落地应用也要重点掌握一些常见的算法。编程语言的学习通常会集中在Java、Python、Scala、R等编程语言上，从目前就业的角度出发，Java是不错的选择。如果未来想从事大数据应用开发岗位，那么需要重点学习一下编程语言部分。这样的解答希望能帮到大家，另外，给大家介绍下大数据分析需要掌握的一些基本知识。——基础理论大数据分析在数学知识基础上，引入了统计学，基础知识包含数学、线性代数等，这些是决定数据分析职业发展高度的基石。初级数据分析学描述统计相关内容和公式即可，但要更进一步就需掌握统计算法，甚至机器学习等更多知识，算法相关的工作则要对高数进行深入学习。——分析工具Excel是最容易入门的数据分析工具之一，函数、数据透视表和公式须熟练。另外，会一个专业统计分析技能更好，SPSS作为入门极好。和数据打交道必然会接触数据库，所以SQL基本的增、删、改、查等技能要掌握。最后，可学些主流工具，如Python或R语言，有些行业会用到SAS或其他工具，可依据行业选择。——业务知识脱离业务的纯数据分析没任何意义，优秀的大数据分析师往往对业务了如指掌。熟悉业务后再去获取数据，对数据进行分析才更得心应手。——沟通交流数据分析会涉及很多与业务、技术部门的沟通，做报告后也需进行展示，并说服别人接受自己的结果。因此，协调沟通能力亦是非常重要的素质之一。——学习能力无论是数据分析，还是其他岗位，都需拥有持续、快速学习的能力，学业务逻辑、行业知识、技术工具、分析框架……

首先，当前计算机专业的毕业设计有很多题目可以选择，要想找一些相对简单的题目，可以重点考虑那些参考资料相对比较多的题目，但是要想取得较好的成绩，或者是想有一些创新，还需要重点关注一下近些年来的各种新技术，比如大数据、人工智能领域就有很多题目可以选择。对于本科生的毕业设计来说，虽然没有像研究生那样有明确的创新要求，但是要是能够把新技术与行业领域相结合，那么在毕业设计的过程中会得到更多的收获。当前大数据在技术体系上已经趋于成熟了，所以计算机专业的本科生，在做毕业设计的过程中，可以重点关注一下大数据相关的题目。大数据的行业应用场景非常多，比如大数据与金融、教育、医疗、装备制造等诸多领域都有大量的结合点，而且也有很多成熟的案例可以参加，所以可以结合自身的知识结构和发展规划，来选择一个适合自己的题目方向。在选择具体的题目时，还需要结合一下学校和导师的资源整合情况，比如在财经类大学就读，可以重点关注一下金融相关方向。本科生在完成毕业设计的过程中，除了要重视理论知识的学习之外，还需要重视实践能力的提升，尤其要重视程序设计能力的提升，比如当前大数据开发岗位的人才需求量就相对比较大，借助于毕业设计，也可以重点提升一下自身的就业竞争力，这对于还没有拿到offer的同学来说就更为重要了。我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域

当今时代，电脑已经成为人们生活以及公司发展的必需品。现在和未来一切都是电脑，所以现在电脑技术还是很有前途的，只要你的技术过硬，找到一份好工作，获得高额薪水，一切都不是问题。

大数据技术与应用专业论文选题

大数据（Big Data）又称为巨量资料，指需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。“大数据”概念最早由维克托·迈尔·舍恩伯格和肯尼斯·库克耶在编写《大数据时代》中提出，指不用随机分析法（抽样调查）的捷径，而是采用所有数据进行分析处理。对于“大数据”（Big data）研究机构Gartner给出了定义，“大数据”是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。换言之，如果把大数据比作一种产业，那么这种产业实现盈利的关键，在于提高对数据的“加工能力”，通过“加工”实现数据的“增值”。

当今时代，电脑已经成为人们生活以及公司发展的必需品。现在和未来一切都是电脑，所以现在电脑技术还是很有前途的，只要你的技术过硬，找到一份好工作，获得高额薪水，一切都不是问题。

学术堂整理了十五个和大数据有关的毕业论文题目，供大家进行参考：　　1、大数据对商业模式影响　　2、大数据下地质项目资金内部控制风险　　3、医院统计工作模式在大数据时代背景下改进　　4、大数据时代下线上餐饮变革　　5、基于大数据小微金融　　6、大数据时代下对财务管理带来机遇和挑战　　7、大数据背景下银行外汇业务管理分析　　8、大数据在互联网金融领域应用　　9、大数据背景下企业财务管理面临问题解决措施　　10、大数据公司内部控制构建问题　　11、大数据征信机构运作模式监管　　12、基于大数据视角下我国医院财务管理分析　　13、大数据背景下宏观经济对微观企业行为影响　　14、大数据时代建筑企业绩效考核和评价体系　　15、大数据助力普惠金融

计算机科学的毕设可能是最容易过的了， 因为只要找到一份网站或者管理系统个代码， 顺便写个论文就行， 参考资料极多比如课程管理系统， 学籍管理系统， 如果有要求的话可以拿SSH框架实现一些比较复杂的业务比如电商系统，网上订餐系统， 外卖系统， 这些能用于实际业务的几乎是个人能做的最复杂的业务了， 如果自己喜欢技术的话， 可以尝试做一下可以 look at my name， 可以找到很多项目的源码， 可以自己选一下， 希望能够采纳

大数据技术应用论文选题方向

大数据专业中的数字图像处理方向，该学科的基础是统计学、高等数学、随机数学以及计算机图像学偏重颜色及视感方面的内容。许多数字图像的处理算法已经相当成熟，而且实现它们的难度并不算大，关键是找到对应的编程语言合适的像素操作函数即可。而大数据应用技术在知识结构的设计上，涉及到数学、统计学、编程语言、大数据平台、操作系统、数据分析工具等内容，另外也会涉及到物联网、云计算等相关方面的内容。不过，无论什么方向，数学和统计学都是大数据技术的重要基础，即使从事落地应用也要重点掌握一些常见的算法。编程语言的学习通常会集中在Java、Python、Scala、R等编程语言上，从目前就业的角度出发，Java是不错的选择。如果未来想从事大数据应用开发岗位，那么需要重点学习一下编程语言部分。这样的解答希望能帮到大家，另外，给大家介绍下大数据分析需要掌握的一些基本知识。——基础理论大数据分析在数学知识基础上，引入了统计学，基础知识包含数学、线性代数等，这些是决定数据分析职业发展高度的基石。初级数据分析学描述统计相关内容和公式即可，但要更进一步就需掌握统计算法，甚至机器学习等更多知识，算法相关的工作则要对高数进行深入学习。——分析工具Excel是最容易入门的数据分析工具之一，函数、数据透视表和公式须熟练。另外，会一个专业统计分析技能更好，SPSS作为入门极好。和数据打交道必然会接触数据库，所以SQL基本的增、删、改、查等技能要掌握。最后，可学些主流工具，如Python或R语言，有些行业会用到SAS或其他工具，可依据行业选择。——业务知识脱离业务的纯数据分析没任何意义，优秀的大数据分析师往往对业务了如指掌。熟悉业务后再去获取数据，对数据进行分析才更得心应手。——沟通交流数据分析会涉及很多与业务、技术部门的沟通，做报告后也需进行展示，并说服别人接受自己的结果。因此，协调沟通能力亦是非常重要的素质之一。——学习能力无论是数据分析，还是其他岗位，都需拥有持续、快速学习的能力，学业务逻辑、行业知识、技术工具、分析框架……

大数据（Big Data）又称为巨量资料，指需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。“大数据”概念最早由维克托·迈尔·舍恩伯格和肯尼斯·库克耶在编写《大数据时代》中提出，指不用随机分析法（抽样调查）的捷径，而是采用所有数据进行分析处理。对于“大数据”（Big data）研究机构Gartner给出了定义，“大数据”是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。换言之，如果把大数据比作一种产业，那么这种产业实现盈利的关键，在于提高对数据的“加工能力”，通过“加工”实现数据的“增值”。

当今时代，电脑已经成为人们生活以及公司发展的必需品。现在和未来一切都是电脑，所以现在电脑技术还是很有前途的，只要你的技术过硬，找到一份好工作，获得高额薪水，一切都不是问题。

大数据技术与应用毕业论文方向

大数据（Big Data）又称为巨量资料，指需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。“大数据”概念最早由维克托·迈尔·舍恩伯格和肯尼斯·库克耶在编写《大数据时代》中提出，指不用随机分析法（抽样调查）的捷径，而是采用所有数据进行分析处理。对于“大数据”（Big data）研究机构Gartner给出了定义，“大数据”是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。换言之，如果把大数据比作一种产业，那么这种产业实现盈利的关键，在于提高对数据的“加工能力”，通过“加工”实现数据的“增值”。

首先，必须要肯定的一点是：大数据技术与应用专业或相关专业就业前景相当广阔。原因是：近几年来，互联网行业发展风起云涌，而移动互联网、电子商务、物联网以及社交媒体的快速发展更促使我们快速进入了大数据时代。截止到目前，人们日常生活中的数据量已经从TB(1024GB=1TB)级别一跃升到PB(1024TB=1PB)、EB(1024PB=1EB)乃至ZB(1024EB=1ZB)级别，数据将逐渐成为重要的生产因素，人们对于海量数据的运用将预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。大数据时代，专业的大数据人才必将成为人才市场上的香饽饽。因此，当下大数据从业人员的两个主要趋势是：1、大数据领域从业人员的薪资将继续增长；2、大数据人才供不应求。另外，大数据专业毕业生就业岗位非常多，比如：Java大数据分布式程序开发、大数据集成平台的应用与开发、大数据平台运维、Java海量数据分布式编程、大数据架构设计、大数据分析、Java大数据分布式开发、基于大数据平台的程序开发、数据可视化、大数据挖掘、Java海量数据分布式编程、大数据架构设计等。

1、大数据系统研发工程师这一专业人才负责大数据系统研发，包括大规模非结构化数据业务模型构建、大数据存储、数据库构设、优化数据库构架、解决数据库中心设计等。2、大数据应用开发工程师此类人才负责搭建大数据应用平台以及开发分析应用程序，他们必须熟悉工具或算法、编程、优化以及部署不同的MapReduce，他们研发各种基于大数据技术的应用程序及行业解决方案。其中，ETL开发者是很抢手的人才。3、大数据分析师此类人才主要从事数据挖掘工作，运用算法来解决和分析问题，让数据显露出真相，同时，他们还推动数据解决方案的不断更新。

回答 亲~这道题由我来回答，打字需要一点时间，还请您耐心等待一下~ 互联网电商方向。作为当前最热门的风口，互联网电商是互联网领域应用于实践最多的地方，也是积累技术资源最丰富、资金最雄厚、人才需求量最大的部分。大数据技术与应用专业毕业生可以从事互联网电商运营维护、日常管理、消费大数据分析、金融数据风控管理等相关技术工作。目前大到已经上市的头部电商平台小到社区电商，这些技术人才的缺口都比较大。2、零售金融方向。零售金融与互联网电商虽然同属于消费大范畴领域，但是具体而言，零售电商的范围要小于互联网电商，比互联网电商更需要精准对接消费群体和消费群体的爱好、收入等特征。大数据技术与应用专业毕业生可以从事基于计算机、移动互联网、电子信息、电子商务技术、电子金融等领域的数据分布式程序开发、大数据集成平台的应用、开发等方面的工作。适合在零售金融企业承担相关技术服务工作，也可在IT领域从事计算机应用工作。3、电子政务服务方向。随着电子政务服务的不断加快，无纸化办公、电子化办公、一站式服务、一键搞定服务等逐步在各大城市应用，尤其是在北京、上海、深圳等一线城市，基本上实现了电子政务服务全覆盖。群众办事只需要一个手机就可以实现原来需要跑很多趟、来回奔波的业务。作为服务领域之一的大数据技术与应用专业毕业生可以在相关企业从事电子政务服务对接工作，进行基于电子政务的大数据平台运维、大数据分析、大数据挖掘等相关工作。4、其他方向。除了专业对口的工作以外，大数据技术与应用专业还可以凭借所学知识可以选择自主创业、考取公务员、从事销售等工作。总的来看，作为新一代信息技术的主流发展方向，大数据技术与应用发展前景十分广阔，所处行业也是朝阳行业，只要努力学习，把专业知识学扎实，毕业后就不用工作问题 希望以上回答对你有所帮助，如果你对我的回答满意的话，麻烦给个赞。谢谢 更多1条 