物联网的发展是大数据出现的重要原因之一。物联网的数据占整个大数据的90%以上，没有物联网就没有大数据。物联网中的数据大多是非结构化数据和半结构化数据。通常有两种收集方式，一种是消息，另一种是文件。在收集物联网数据时，往往需要制定一个收集策略，主要集中在两个方面，一是收集频率（时间），二是收集维度（参数）。
Web系统是另一个重要的数据收集渠道。随着Web2.0的发展，整个web系统覆盖了大量有价值的数据，这些数据不同于物联网的数据。web系统的数据往往是结构化的数据，而且数据的价值密度相对较高，因此通常技术公司都非常重视web系统的数据采集过程。目前，web系统的数据采集通常是通过web爬虫来实现的，爬虫可以用Python或Java语言编写。通过在爬虫上添加一些智能操作，爬虫还可以模拟手动数据爬虫过程。
传统信息系统也是大数据的数据源。虽然传统信息系统的数据所占比重相对较小，但由于传统信息系统数据结构清晰、可靠性高，传统信息系统的数据往往具有高的价值密度。传统信息系统的数据收集往往与业务流程密切相关。未来，随着工业互联网的发展，工业大数据的价值将得到进一步体现。
打算用Python做毕业设计，可以做哪些方面的？现在人工智能和大数据很流行，Python在这些方面更强大。
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想做数据分析是学python还是学大数据？大数据结构中的很多组件都是用Java语言编写的，还有一些是用Scala编写的，比如Hadoop中的HDFS、MapReduce、yarn、ZK、HBase、hive、spark等。这些东西更倾向于数据工程、数据处理和计算。Python语言，包括pandas、numpy、SciPy等数据分析扩展包，通过学习使用这些包，可以充分掌握数据分析的能力。因此，要学习数据分析，建议学习Python而不是大数据。
Python和大数据有什么区别，学哪个以后好就业？Python是一种新的编程语言，类似于C#，大数据是一种大规模的数据集，如海量图像。大数据技术是指获取、存储、分析和管理大数据的技术的总称。基于Python和tensorflow，可以对图像大数据进行处理和深度学习。
python有哪些对应的岗位呢？学习Python语言还有很多工作要做。Python被称为编程语言中的通用粘合剂。例如，它可以用来做爬虫、网页、操作和维护，现在流行的AIAl都可以使用python。然而，我认为Python适合于数据科学。
一方面，python有很多专门用于数据科学的数据包，非常方便。学完这门语言，你就会爱上它。然而，数据科学语言的知识背景也非常广泛。从统计学到计算机理论的每一个分支都需要不断学习以跟上时代的步伐。
另一方面，Python现在越来越流行。当然，很多因素都是媒体和一些培训机构造成的。但这也说明Python的发展趋势仍在上升。现在教育部新成立了人工智能，竞争只会越来越激烈。