大数据算不算工业设计,大数据算不算工业设计类

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于大数据算不算工业设计的问题，于是小编就整理了3个相关介绍大数据算不算工业设计的解答，让我们一起看看吧。

1. 工业大数据应用难点有哪些答案？
2. 想做一个大数据有关的毕业设计，有什么好的建议吗？
3. 大数据是怎么回事儿？

工业大数据应用难点有哪些答案？

工业大数据应用面临的主要难点有:

1. 数据源异构。工业数据来源复杂,格式和传输协议各异,如PLC、DCS、MES、SCADA等都有自己的专有协议和格式,使数据整合处理存在较大难度。

2. 数据量巨大。工业生产设备产生的实时数据量巨大,单台设备每秒可产生千兆级数据,整个工厂系统每天产生的数据量达到PB级,数据存储和分析处理难度大。

3. 数据***集不易。工业设备数据大多产生于复杂恶劣的环境中,数据***集传输存在较大挑战,如防爆、抗干扰等要求。有线***集和无线***集各有难点。

4. 多变数据类型。工业大数据类型复杂多变,如过程数据、质量数据、图像数据、声音数据等不同类型的数据整合难度大。

想做一个大数据有关的毕业设计，有什么好的建议吗？

问题不明确。是

1. 大数据算法的毕业设计？

2. 大数据未来的发展研究预测？

3. 大数据软件平台的开发？

4. 在研究社会民生中的某种现象时，大数据的数学模型搭建？

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上述四种中每一种都有很多分支，不详细说了，题主自己斟酌吧。

大数据专业同学的毕业设计题目选择空间还是比较大的，除了推荐系统、电影、***、图书、二手车房等查询、分析之外，还可以选择数据***集、数据安全等题目。另外，大数据技术本身与行业场景的结合点非常多，目前像金融、医药、教育、旅游等领域也有大量的场景可以与大数据技术相结合。

大数据技术的应用一定不能脱离场景，脱离场景来应用大数据技术是有问题的，所以在选择毕业设计题目时，可以先选择一个行业场景。不同学校在行业***整合方面往往都有一定的侧重点，可以结合本学校的实际情况来选择行业场景，比如在财经类大学就读，可以重点关注一下金融领域的场景，而在传统工科大学就读的同学，可以考虑一下工业大数据相关的题目。

在选择毕业设计题目时，除了要考虑到题目的新颖之外，还需要结合自身的知识储备，如果自己的开发能力比较强，可以重点关注一下大数据开发类题目，而如果自己的算法基础比较好，可以重点关注一下大数据分析类题目，目前大数据的常用分析方式有两类，一类是统计学方式，另一类是机器学习方式。

如果具备一定的机器学习基础，而且未来想从事算法类岗位，那么选择数据分析类题目是比较适合的，虽然当前在IT互联网领域内，算法岗的就业竞争比较激烈，但是算法岗未来的就业前景还是比较广阔的，这一点在工业互联网时代会有越来越明显的体现。

最后，如果有大数据领域的相关问题，可以向我发起咨询。

大数据是怎么回事儿？

人门每天都会接触到各种各样的数据及信息，人类社会依赖于数据，统计学界一句名言：“人们信上帝。除了上帝，任何人都必须用数据来说话。”早在2012年，有文章提出大数据正在对每个领域都造成影响。在商业，经济，社会生活，犯罪学、科研各领域，决策行为将通过数据及数据分析而得出，不再是基本经验和直觉。

目前，各界对大数据的定义没有完全达成一致，但是最有代表性的是三维定义，即认为大数据需要满足3个特点：规模性、多样性和高速性，当然，还有人认为它还具有价值性、真实性等。

数据获取是大数据时代计算机信息处理的首要环节，只有对现实世界的实时状态进行快速获取与信息化、数字化表达，才有可能以统一化的数据格式对数据进行存储与管理，为后续数据分析与规律挖掘提供规范化的数据集收集海量的各种类型的数据，并快速获取影响未来的信息的能力。

大数据已经逐步渗透到人们工作生活的诸多领域中，例如华为在面向未来高通量计算机（HTC）上构筑实力，在创新技术上全力投入，成为世界云计算和大数据的技术发展的重要一员。大数据产业的发展将推动全球经济由粗放型向集约型转变，未来，决定、评价各界价值的最大核心在于大数据，这将对提升企业整体竞争力具有意义深远的影响。

到此，以上就是小编对于大数据算不算工业设计的问题就介绍到这了，希望介绍关于大数据算不算工业设计的3点解答对大家有用。