基于合肥经济学院—数据科学与大数据技术专业人才培养方案，为普通本科学生提供30个应用型项目选题方向及实现路径
数据科学与大数据技术专业旨在培养应用型人才，从事数据采集、数据分析、数据清洗、大数据架构与运维等工作。
统计学原理、Python程序设计、计算机网络、数据库技术、数据结构、Hadoop、HBase、Hive、Spark等大数据技术、Java程序设计等。
工程知识、问题分析、设计/开发解决方案、研究、使用现代工具等能力。毕业设计占16学分，是实践教学的重要组成部分。
基于Python分析用户浏览和购买行为，使用Pandas进行数据清洗，Matplotlib进行可视化，实现简单推荐功能。
使用Hadoop处理服务器日志，分析访问模式和错误。
针对Twitter或微博数据，进行情感分析并可视化。
基于MovieLens数据集，实现协同过滤推荐。
使用时间序列模型预测城市交通流量。
基于UCI医疗数据集，预测疾病风险。
分析学生消费模式，提供 insights。
爬取网站数据并存储。
预测股票价格趋势。
自动提取新闻关键词并分类。
基于规则或简单ML的聊天机器人。
使用CNN对CIFAR-10图像分类。
基于用户听歌历史推荐音乐。
预测足球或篮球比赛结果。
预测房屋价格。
使用聚类算法细分客户。
分析家庭或工业能耗模式。
自动生成新闻摘要。
检测信用卡欺诈交易。
预测AQI指数。
分析用户学习行为。
分析职位需求趋势。
检测实时热点话题。
监控传感器数据并报警。
分析借阅模式并推荐书籍。
分析餐厅评论情感。
预测游戏销售情况。
分析手机信令数据的人口流动。
分析网络攻击模式。
使用图像识别植物疾病。