根据学校关于毕业论文的进度安排，数据科学系全体毕业论文指导老师在11月29日针对2020级数据科学与大数据技术专业的毕业论文选题展开了讨论，以期为学生提供具有实用性和创新性的选题思路。

数据科学系毕业论文选题专题讨论会

各位老师根据自己的研究方向，并结合本专业的培养计划对2020级毕业生的论文选题方向给出了各自的建议，最后确定的方向有以下几个方面：

1. 数据挖掘与机器学习应用。数据挖掘和机器学习是大数据技术的核心组成部分。学生可以选择某个具体领域，如电商、金融、医疗等，研究数据挖掘和机器学习算法在该领域的应用。例如，基于机器学习的推荐系统研究、金融风控模型构建等。

2. 大数据处理与分析技术。大数据处理与分析是实现数据价值的关键。学生可以选择研究分布式计算框架（如Hadoop、Spark等）的原理与实践，或者研究数据清洗、数据整合等方面的技术。此外，时序数据分析和处理也是一个值得关注的选题方向。

3. 数据可视化与交互技术。数据可视化是展示数据价值的有效手段。学生可以选择研究数据可视化技术，如信息图表、数据报告、交互式仪表盘等，或者研究基于Web的数据可视化框架与工具。此外，数据叙事、数据故事telling等新兴领域也值得关注。

4. 数据隐私与安全技术。随着大数据的广泛应用，数据隐私与安全问题日益突出。学生可以选择研究数据加密、数据脱敏、隐私保护等方面的技术，或者研究大数据安全防护策略与实践。

5. 大数据产业与应用趋势。除了技术层面的研究，学生还可以选择对大数据产业与应用趋势进行分析。例如，研究大数据在智慧城市、智能交通、智能制造等领域的应用，或者对大数据产业的未来发展趋势进行预测。

本次的讨论紧扣专业的培养目标和毕业要求，为学生毕业论文提供了丰富的选题方向。在具体的选题过程中，学生将关注实际应用需求，选择自己感兴趣且有研究价值的题目。同时，也老师们也提醒学生应多与导师沟通，了解导师的研究方向和课题，以便更好地结合实际项目展开研究，在毕业论文选题讨论中获得更多的灵感与启示，为自己的本科学习画上完美的句号。