数据科学与大数据技术的毕业设计题目通常围绕以下几个方向： 1. **数据分析项目**：如市场趋势分析、用户行为挖掘、社交媒体情感分析等，可以运用Python的Pandas、NumPy、Scikit-Learn库，或SQL进行数据处理和机器学习模型构建。 2. **预测建模**：例如销售预测、流量预测或疾病传播预测，涉及时间序列分析、回归分析或深度学习算法。 3. **推荐系统**：通过协同过滤、内容-based推荐或深度学习模型，为用户个性化推荐商品、信息或服务。 4. **数据可视化**：利用Matplotlib、Seaborn或Tableau创建复杂的数据可视化报告，展示数据洞察。 5. **大数据架构与管理**：研究Hadoop、Spark、Flink等分布式计算框架，或者NoSQL数据库的设计和优化。 6. **实时流处理**：探讨Kafka、Flume或Apache Storm在实时数据处理中的应用。 7. **数据隐私与安全**：研究数据加密、脱敏技术以及合规性问题。