1. 基于python的大数据分析基础
1 基于MapReduce的气候数据的分析
2 基于关键词的文本知识的挖掘系统的设计与实现
3 基于概率图模型的蛋白质功能预测
4 基于第三方库的人脸识别系统的设计与实现
5 基于hbase搜索引擎的设计与实现
6 基于Spark-Streaming的黑名单实时过滤系统的设计与实现
7 客户潜在价值评估系统的设计与实现
8 基于神经网络的文本分类的设计与实现
2. python与大数据分析
由于多年来这门语言的版本在不断的更新，新功能的注入，对一些大型项目可以进行独立的开发与应用，这门语言对于我们数据分析师来说是一门必须要掌握的课程。
自动化是指在工业机器生产的过程中在不需要人为干预的情况下，按照生产需求通过自身的检测对之前设置好的规则进行总动处理信息，对信息的判断进行正确的操控，来完成设置好的生产过程，最终降低人员成本。自动化的发展可以把一些繁琐的需要人力去完成的事情简单的用机器去完成，或者一些危险的工作也可以让机器去帮我们完成，极大地提高劳动生产率，增强人类认识世界和改造世界的能力。
收集大数据就是一个比较繁琐以及种类杂乱的事情，我们就可以利用这种语言按照我们的需求去自动收集我们想要的一些信息，在进行有规则的划分信息类别，让我们把更多时间放在数据分析师的核心方面进行研究和发掘。
3. python大数据分析基础教程
* 将IPython这个交互式Shell作为你的首要开发环境。
* 学习NumPy（Numerical Python）的基础和高级知识。
* 从pandas库的数据分析工具开始。
* 利用高性能工具对数据进行加载、清理、转换、合并以及重塑。
* 利用matplotlib创建散点图以及静态或交互式的可视化结果。
* 利用pandas的groupby功能对数据集进行切片、切块和汇总操作。
* 处理各种各样的时间序列数据。
* 通过详细的案例学习如何解决Web分析、社会科学、金融学以及经？济学等领域的问题。
4. python数据分析和大数据分析
学的主要内容有：
①JavaSE核心技术；
②Hadoop平台核心技术、Hive开发、HBase开发；
③Spark相关技术、Scala基本编程；
④掌握Python基本使用、核心库的使用、Python爬虫、简单数据分析；理解Python机器学习；
⑤大数据项目开发实战，大数据系统管理优化；
⑥云平台开发技术；
整体来说，大数据课程知识点多，课程难度较大。虽然是0基础入门，但企业对大数据人才招聘要求高，至少需要本科学历，建议本科及以上学历同学报名。
5. 基于python的大数据分析论文
基于PHP网上留言系统 JAVA打飞机游戏设计 java图形图象处理系统 JAVA银行帐目管理系统 基于网络超市商品销售管理 基于J2EE的公交查询系统 JSP实验教学管理系统 jsp进销存管理系统 JSP网上书店系统 JSP人力资源管理系统 计算机毕业设计是计算机专业学生在学完所有的计算机专业的课程后的一次综合设计素质和运用计算机专业知识解决实际问题的考核。是培养计算机专业学生独立思考和科学的工作方法的重要过程。
（不要担心，指导老师给你的选题不会很难，保证都能通过。否则学生就业不好办，学校今后招生难。）
6. 大数据的Python基础
在有关大数据分析Python API的本教程中，我们将学习如何从远程网站检索数据以进行数据科学项目。像baidu，Twitter和Facebook之类的网站都通过其应用程序编程接口(API)向程序员提供某些数据。要使用API，你需要向远程Web服务器发出请求，然后检索所需的数据。
但是，为什么要使用API而不是可以下载的静态数据集呢?API在以下情况下很有用：
a.数据变化很快。股票价格数据就是一个例子。重新生成数据集并每分钟下载一次并没有实际意义-这会占用大量带宽，而且速度很慢。
b.您需要一小部分更大的数据。Reddit评论就是一个例子。如果您只想在Reddit上发表自己的评论该怎么办?下载整个Reddit数据库，然后仅过滤您自己的注释并没有多大意义。
c.涉及重复计算。Spotify的API可以告诉您音乐的流派。从理论上讲，您可以创建自己的分类器，并使用它对音乐进行分类，但您将永远不会拥有Spotify所拥有的数据。
在上述情况下，API是正确的解决方案。对于本数据科学教程，我们将查询一个简单的API，以检索有关国际空间站(ISS)的数据。使用API可以节省我们自己进行所有计算的时间和精力。
大数据分析Python中的API请求
API托管在Web服务器上。当您www.google.com在浏览器的地址栏中键入内容时，您的计算机实际上是在向www.google.com服务器询问网页，然后该网页返回到您的浏览器。
API的工作方式几乎相同，除了您的程序要求数据而不是您的Web浏览器询问网页之外。这些数据通常以JSON格式返回(有关更多信息，请参阅有关使用JSON数据的教程)。
为了获取数据，我们向Web服务器发出请求。然后，服务器将回复我们的数据。在大数据分析Python中，我们将使用请求库来执行此操作。在此大数据分析Python API教程中，我们将为所有示例使用大数据分析Python 3.4。
请求类型
有许多不同类型的请求。最常用的一个GET请求用于检索数据。
我们可以使用一个简单的GET请求从OpenNotify API 检索信息。
OpenNotify具有多个API端点。端点是用于从API检索不同数据的服务器路由。例如，/commentsReddit API上的端点可能会检索有关注释的信息，而/users端点可能会检索有关用户的数据。要访问它们，您可以将端点添加到API 的基本URL中。
我们将在OpenNotify上看到的第一个端点是iss-now.json端点。该端点获取国际空间站的当前纬度和经度。如您所见，检索此数据不适用于数据集，因为它涉及服务器上的一些计算，并且变化很快。
您可以在此处查看OpenNotify上所有端点的列表。
OpenNotify API 的基本网址是http://api.open-notify.org，因此我们将其添加到所有端点的开头。
状态码
我们刚刚发出的请求的状态码为200。向Web服务器发出的每个请求都返回状态代码。状态代码指示有关请求发生的情况的信息。以下是与GET请求相关的一些代码：
a)200 -一切正常，结果已返回(如果有)
b)301—服务器正在将您重定向到其他端点。当公司切换域名或更改端点名称时，可能会发生这种情况。
c)401-服务器认为您未通过身份验证。当您没有发送正确的凭据来访问API时就会发生这种情况(我们将在以后的文章中讨论身份验证)。
d)400-服务器认为您提出了错误的请求。当您没有正确发送数据时，可能会发生这种情况。
e)403 —您尝试访问的资源被禁止—您没有正确的权限查看它。
f)404 -在服务器上找不到您尝试访问的资源。
现在http://api.open-notify.org/iss-pass，根据API文档，向不存在的端点发出GET请求。
击中正确的终点
iss-pass不是有效的端点，因此我们得到了一个404状态码作为相应。.json正如API文档所述，我们忘记在最后添加。
现在，我们将向发出GET请求http://api.open-notify.org/iss-pass.json。
查询参数
您将在上一个示例中看到，我们得到了一个400状态码，表示请求错误。如果您查看OpenNotify API的文档，我们会发现ISS Pass端点需要两个参数。
当ISS下次通过地球上的给定位置时，将返回ISS Pass端点。为了对此进行计算，我们需要将位置的坐标传递给API。为此，我们传递了两个参数-纬度和经度。
为此，我们可以在params请求中添加可选的关键字参数。在这种情况下，我们需要传递两个参数：
1)lat —我们想要的位置的纬度。
2)lon —我们想要的位置的经度。
我们可以使用这些参数制作字典，然后将它们传递给requests.get函数。
我们还可以通过将查询参数添加到url中来直接做同样的事情，如下所示：http://api.open-notify.org/iss-pass.json?lat=40.71&lon=-74。
将参数设置为字典几乎总是可取的，因为requests它可以处理一些事情，例如正确设置查询参数的格式。
我们将使用纽约市的坐标进行请求，然后查看得到的答复。
b'{n "message": "success", n "request": {n "altitude": 100, n "datetime": 1441417753, n "latitude": 40.71, n "longitude": -74.0, n "passes": 5n }, n "response": [n {n "duration": 330, n "risetime": 1441445639n }, n {n "duration": 629, n "risetime": 1441451226n }, n {n "duration": 606, n "risetime": 1441457027n }, n {n "duration": 542, n "risetime": 1441462894n }, n {n "duration": 565, n "risetime": 1441468731n }n ]n}'
b'{n "message": "success", n "request": {n "altitude": 100, n "datetime": 1441417753, n "latitude": 40.71, n "longitude": -74.0, n "passes": 5n }, n "response": [n {n "duration": 329, n "risetime": 1441445639n }, n {n "duration": 629, n "risetime": 1441451226n }, n {n "duration": 606, n "risetime": 1441457027n }, n {n "duration": 542, n "risetime": 1441462894n }, n {n "duration": 565, n "risetime": 1441468731n }n ]n}'
使用JSON数据
您可能已经注意到，响应的内容之前是a string(尽管它显示为bytes对象，但是我们可以使用轻松地将内容转换为字符串response.content.decode("utf-8"))。
字符串是我们将信息来回传递给API的方式，但是很难从字符串中获取我们想要的信息。我们如何知道如何解码返回的字符串并在大数据分析Python中使用它?我们如何altitude从字符串响应中找出ISS的含义?
幸运的是，有一种名为JavaScript Object Notation(JSON)的格式。JSON是一种将列表和字典之类的数据结构编码为字符串的方法，以确保它们易于被机器读取。JSON是将数据来回传递给API的主要格式，大多数API服务器将以JSON格式发送其响应。
json套件随附大数据分析Python强大的JSON支持。该json软件包是标准库的一部分，因此我们无需安装任何程序即可使用它。我们既可以将列表和字典转换为JSON，也可以将字符串转换为列表和字典。就我们的ISS Pass数据而言，它是一个字典，编码为JSON格式的字符串。
json库有两种主要方法：
1)dumps —接收一个大数据分析Python对象，并将其转换为字符串。
2)loads —接收JSON字符串，并将其转换为大数据分析Python对象。
从API请求获取JSON
通过使用.json()响应上的方法，您可以将响应的内容作为大数据分析Python对象获取。
{'response': [{'risetime': 1441456672, 'duration': 369}, {'risetime': 1441462284, 'duration': 626}, {'risetime': 1441468104, 'duration': 581}, {'risetime': 1441474000, 'duration': 482}, {'risetime': 1441479853, 'duration': 509}], 'message': 'success', 'request': {'latitude': 37.78, 'passes': 5, 'longitude': -122.41, 'altitude': 100, 'datetime': 1441417753}}
内容类型
服务器不仅会在生成响应时发送状态码和数据。它还发送包含有关如何生成数据以及如何对其进行解码的信息的元数据。这存储在响应头中。在大数据分析Python中，我们可以使用headers响应对象的属性来访问它。
标头将显示为字典。在标题中，content-type是目前最重要的键。它告诉我们响应的格式以及如何对其进行解码。大数据分析Python API入门教程https://www.aaa-cg.com.cn/data/2308.html对于OpenNotify API，格式为JSON，这就是为什么我们可以json更早地使用包对其进行解码的原因。
寻找太空中的人数
OpenNotify还有一个API端点astros.json。它告诉你当前有多少人在太空中。相应的格式可以在这里找到。
9
{'number': 9, 'people': [{'name': 'Gennady Padalka', 'craft': 'ISS'}, {'name': 'Mikhail Kornienko', 'craft': 'ISS'}, {'name': 'Scott Kelly', 'craft': 'ISS'}, {'name': 'Oleg Kononenko', 'craft': 'ISS'}, {'name': 'Kimiya Yui', 'craft': 'ISS'}, {'name': 'Kjell Lindgren', 'craft': 'ISS'}, {'name': 'Sergey Volkov', 'craft': 'ISS'}, {'name': 'Andreas Mogensen', 'craft': 'ISS'}, {'name': 'Aidyn Aimbetov', 'craft': 'ISS'}], 'message': 'success'}
大数据分析Python API数据科学教程：后续步骤
现在，您已经完成了大数据分析Python API教程，现在应该可以访问简单的API并发出get请求了。requests在我们的dataquest API和抓取课程中，还有其他几种类型，您可以了解更多信息以及与API身份验证一起使用。
建议的其他后续步骤是阅读请求文档，并使用Reddit API。有一个名为PRAW 的程序包，它使在大数据分析Python中使用Reddit API更加容易，但是建议requests首先使用它来了解一切的工作原理。
https://www.toutiao.com/i6832146415016215043/
7. python在大数据分析
大数据的数据从哪里来?除了部分企业有能力自己产生大量的数据，大部分时候，是需要靠爬虫来抓取互联网数据来做分析。
网络爬虫是Python的传统强势领域，最流行的爬虫框架Scrapy，HTTP工具包urlib2，HTML解析工具beautifulsoup，XML解析器lxml，等等，都是能够独当一面的类库。
不过，网络爬虫并不仅仅是打开网页，解析HTML这么简单。高效的爬虫要能够支持大量灵活的并发操作，常常要能够同时几千甚至上万个网页同时抓取，传统的线程池方式资源浪费比较大，线程数上千之后系统资源基本上就全浪费在线程调度上了。Python由于能够很好的支持协程(Coroutine)操作，基于此发展起来很多并发库，如Gevent，Eventlet，还有Celery之类的分布式任务框架。被认为是比AMQP更高效的ZeroMQ也是最早就提供了Python版本。有了对高并发的支持，网络爬虫才真正可以达到大数据规模。
抓取下来的数据，需要做分词处理，Python在这方面也不逊色，著名的自然语言处理程序包NLTK，还有专门做中文分词的Jieba，都是做分词的利器。
数据处理
万事俱备，只欠东风。这东风，就是数据处理算法。从统计理论，到数据挖掘，机器学习，再到最近几年提出来的深度学习理论，数据科学正处于百花齐放的时代。数据科学家们都用什么编程?
如果是在理论研究领域，R语言也许是最受数据科学家欢迎的，但是R语言的问题也很明显，因为是统计学家们创建了R语言，所以其语法略显怪异。而且R语言要想实现大规模分布式系统，还需要很长一段时间的工程之路要走。所以很多公司使用R语言做原型试验，算法确定之后，再翻译成工程语言。
Python也是数据科学家最喜欢的语言之一。和R语言不同，Python本身就是一门工程性语言，数据科学家用Python实现的算法，可以直接用在产品中，这对于大数据初创公司节省成本是非常有帮助的。正式因为数据科学家对Python和R的热爱，Spark为了讨好数据科学家，对这两种语言提供了非常好的支持。
Python的数据处理相关类库非常多。高性能的科学计算类库NumPy和SciPy，给其他高级算法打了非常好的基础，matploglib让Python画图变得像Matlab一样简单。Scikit-learn和Milk实现了很多机器学习算法，基于这两个库实现的Pylearn2，是深度学习领域的重要成员。Theano利用GPU加速，实现了高性能数学符号计算和多维矩阵计算。当然，还有Pandas，一个在工程领域已经广泛使用的大数据处理类库，其DataFrame的设计借鉴自R语言，后来又启发了Spark项目实现了类似机制。
对了，还有iPython，这个工具如此有用，以至于差点把他当成标准库而忘了介绍。iPython是一个交互式Python运行环境，能够实时看到每一段Python代码的结果。默认情况下，iPython运行在命令行，可以执行ipython notebook在网页中运行。用matplotlib绘制的图可以直接嵌入式的显示在iPython Notebook中。
iPython Notebook的笔记本文件可以共享给其他人，这样其他人就可以在自己的环境中重现你的工作成果;如果对方没有运行环境，还可以直接转换成HTML或者PDF。
为什么是Python
正是因为应用开发工程师、运维工程师、数据科学家都喜欢Python，才使得Python成为大数据系统的全栈式开发语言。
对于开发工程师而言，Python的优雅和简洁无疑是最大的吸引力，在Python交互式环境中，执行import this，读一读Python之禅，你就明白Python为什么如此吸引人。Python社区一直非常有活力，和NodeJS社区软件包爆炸式增长不同，Python的软件包增长速度一直比较稳定，同时软件包的质量也相对较高。有很多人诟病Python对于空格的要求过于苛刻，但正是因为这个要求，才使得Python在做大型项目时比其他语言有优势。OpenStack项目总共超过200万行代码，证明了这一点。
对于运维工程师而言，Python的最大优势在于，几乎所有Linux发行版都内置了Python解释器。Shell虽然功能强大，但毕竟语法不够优雅，写比较复杂的任务会很痛苦。用Python替代Shell，做一些复杂的任务，对运维人员来说，是一次解放。
对于数据科学家而言，Python简单又不失强大。和C/C++相比，不用做很多的底层工作，可以快速进行模型验证;和Java相比，Python语法简洁，表达能力强，同样的工作只需要1/3代码;和Matlab，Octave相比，Python的工程成熟度更高。不止一个编程大牛表达过，Python是最适合作为大学计算机科学编程课程使用的语言——MIT的计算机入门课程就是使用的Python——因为Python能够让人学到编程最重要的东西——如何解决问题。