Die 10 besten Ideen und Themen für R-Projekte

R ist eine beliebte Programmiersprache für Anfänger. Es ist eine kostenlose Software, die erstmals 1993 von Robert Gentleman und Ross Ihaka entwickelt wurde. R verfügt über einen detaillierten Katalog grafischer Strategien und angewandter Mathematik, der zusätzlich einfache und lineare Regression, maschinelle Lernalgorithmen, angewandte Mathematik und Statistik gut nutzt. Die meisten R-Bibliotheken sind in R programmiert, mit Ausnahme komplexerer Maschinenaufgaben und algebraischer Sprachcodes.

Als angehender Programmierer müssen Sie an verschiedenen Projekten arbeiten, um sich ein gutes Wissen darüber anzueignen, wie Programmiersprachen industriell genutzt werden. Die Arbeit an Data-Science-Projekten wird Ihr Wissen und die Fähigkeit, Ihre Datenanalysefähigkeiten unter Beweis zu stellen, zwangsläufig erweitern. Sie können Ihre Programmierkenntnisse verfeinern und mit großen Datensätzen arbeiten, indem Sie an Echtzeit-Data-Science-Projekten arbeiten.

Lernen Sie Data Science, um sich einen Vorteil gegenüber Ihren Mitbewerbern zu verschaffen

In diesem Artikel werden die besten Themen für R-Projekte erörtert, damit Sie eine starke Basis in Data Science aufbauen können.

Die besten R-Projektideen

Hier ist eine zusammengestellte Liste der zehn besten R-Projektideen für angehende Programmierer, um praktische Erfahrungen zu sammeln:-

• Erkennung von Kreditkartenbetrug

Angesichts der zunehmenden Zahl von Kreditkartenbetrügern können Sie ganz einfach eine Anwendung erstellen, um eine betrügerische Transaktion mit einer Kreditkarte über die R-Programmierung zu erkennen. Verschiedene maschinelle Lernalgorithmen können entwickelt werden, um den Unterschied zwischen einer echten Transaktion und einer betrügerischen Transaktion zu identifizieren. In diesem Projekt müssen Sie Algorithmen wie Regressionen, Entscheidungsbäume, künstliche neuronale Netze und dergleichen verwenden.

Das Betrugserkennungssystem verwendet den Datensatz mit dem Namen „Kartentransaktion“. Es umfasst sowohl echte als auch betrügerische Transaktionen. Für dieses Projekt müssen Sie Schritte wie das Untersuchen von Daten, das Importieren des Transaktionsdatensatzes, das Strukturieren, Bearbeiten, Modellieren, Anpassen und Implementieren von Algorithmen ausführen.

• Stimmungsanalyse

Mit der Stimmungsanalyse analysieren Sie Wörter, um Gefühle und Meinungen mit unterschiedlichen Polaritäten zu entdecken, die von positiv, negativ und neutral reichen. Die Methode wird oft auch Opinion Mining und Polarity Detection genannt. Bei diesem Klassifizierungstyp werden Daten, die die genannten Gefühle umfassen, in verschiedene Klassen unterteilt, die neutral, binär, dh entweder positiv oder negativ, oder sogar mehrere Emotionen wie traurig, glücklich, wütend usw. sein können.

Dieser Prozess der Stimmungsanalyse wird hauptsächlich verwendet, um die Art von Meinungen zu bestimmen, die sich in Websites, Dokumenten, Social-Media-Feeds und mehr widerspiegeln. Sie können dieses relativ einfache Projekt mit R-Programmierung und Datensätzen aus dem Paket „janaustenr“ erstellen.

• Analyse von Uber-Daten

Data Storytelling ist eine der Hauptkomponenten des maschinellen Lernens, das von vielen Unternehmen verwendet wird, um den Kontext und Hintergrund zahlreicher Vorgänge zu entschlüsseln. Andererseits hilft die Datenvisualisierung Unternehmen auch dabei, komplizierte Datensätze zu verstehen, die die Entscheidungsfindung beeinflussen.

Eines der besten Projekte in der Datenvisualisierung ist das Uber Analysis Project. In diesem Projekt sind R-Programmierung und Bibliotheken für die Analyse von Variablen und Parametern wie Tagesfahrten, Monatsfahrten und Jahresfahrten unerlässlich. Die Visualisierungen für verschiedene jährliche Zeitrahmen werden mit Hilfe von „Uber Pickups in New York City Dataset“ erstellt. Sie müssen R-Pakete und -Bibliotheken importieren, darunter „ggthemes“, „ggplot2“, „dplyr“, „lubridate“, „DT“, „tidyr“ und „scales“.

• Vorhersage der Weinqualität

Mit Hilfe von Predictive Modeling lässt sich die Idee der Verbesserung der Weinqualität effizient umsetzen. In diesem Projekt müssen Sie auf den Datensatz „Rotwein“ zugreifen, um die Qualität des Weins zu bestimmen. Das Hauptziel dieses Projekts ist die Erforschung der chemischen Eigenschaften von Rotwein.

Zunächst müssen Sie die Eingabevariablen verwenden, um die Weinqualität vorherzusagen und die Weine mit außergewöhnlichen Attributen zu klassifizieren. Dann müssen Sie die eindeutige Beziehung innerhalb der Daten über den Datensatz bestimmen und die Diagramme auffrischen, um sie hervorzuheben. In diesem Projekt erfahren Sie mehr über Datenexploration, Datenvisualisierung und Regressionsmodelle.

• Musikempfehlungssystem

Mit der Sprache R können Sie ganz einfach ein Musiksystem mit automatischer Wiedergabe einrichten. Dies ist ein Projekt, bei dem Sie lernen, die Engine für Musikempfehlungen zu verwenden, um das eigene Musikinteresse zu bestimmen und Songs entsprechend zu spielen.

Dieses Projekt ähnelt einem System, das Filmempfehlungen unterstützt, bei dem Sie ein System erstellen müssen, das Lieder anstelle von Filmen und Webserien vorschlägt. Dieses Projekt verwendet den Datensatz von KKBOX, einem der führenden Musik-Streaming-Dienste mit einer Bibliothek von Millionen von Musiktiteln. Hier müssen Sie mit Hilfe von Python und R ein maschinelles Lernsystem erstellen. Sie können erkennen, wie oft ein Benutzer einen Song hört, nachdem er ihn zum ersten Mal gehört hat, und das erste Hörereignis in einem bestimmten Zeitraum auslösen.

• Identifizierung von Produktbündeln

Produktbündelung ist eine narrensichere Marketingstrategie, bei der verschiedene Produkte als einzelnes Produkt zu einem reduzierten Preis verkauft werden. Unternehmen nutzen diese Strategie, um Kunden zu ermutigen, mehr Produkte von ihnen zu kaufen. Ein gutes Beispiel ist die Essenskombination von Pizza Hut und Dominos.

In diesem Projekt müssen Sie die Clustering-Technik und die subjektive Segmentierung verwenden, um Produkte zu bündeln, um gute Verkäufe zu erzielen. Sie können auch Datensätze wie die „wöchentliche Verkaufstransaktion“ verwenden, die sich aus den Einkaufsmengen verschiedener Produkte zusammensetzt.

• Datensätze klassifizieren

Der Satz von maschinellen Lernpraktiken zum Erstellen eines Satzes von Klassifikatoren und zum Klassifizieren von Datenpunkten durch Beachten ihrer Vorhersagen wird als Ensemble-Algorithmus bezeichnet. Die grundlegendste Methode des Ensemblings heißt Bayes'sche Mittelung, die mit neueren Algorithmen wie Bagging, Boosting und fehlerkorrigierender Ausgabecodierung aktualisiert wurde. Maschinelles Lernen und Ensemble-Methoden sind die neuen Normen, die die Dynamik der Datenvariabilität in diesem KI-basierten digitalen Zeitalter ausmachen.

Mit Hilfe dieser Ensemble-Methode, die zur Datenklassifizierung und -vorhersage verwendet wird, können Sie an einem der besten Einsteigerprojekte mit R-Programmierung teilnehmen.

• Vorhersage der Abwanderung für Telekommunikationsunternehmen mit logistischer Regression

Das Motiv jedes Unternehmens ist es, Gewinn und Umsatz zu steigern, indem es neue Kunden gewinnt und dafür sorgt, dass die bestehenden Kunden immer wiederkommen. Für Unternehmen ist es außerdem wichtig, vorher zu ermitteln, ob die Kunden ihre Dienste nicht mehr nutzen möchten, um negative Folgen zu vermeiden. Sie müssen ein Chur-Modell erstellen, um diese Funktion zu aktivieren. Das Chur-Modell schlägt den Output vor, der auf die Warnung vor den Kunden hinweist, die abbrechen oder anders gesagt „abwandern“ wollen. Für dieses Projekt müssen Sie das logistische Regressionsmodell der R-Programmierung verwenden, das Sie in Kundendatensätze integrieren müssen.

• Sprache Emotionserkennung

In diesem Projekt lernen Sie, menschliche Emotionen anhand von Beispielstimmen oder direkter Rede zu identifizieren. Es basiert hauptsächlich auf der Extraktion von Emotionen aus einer Aufnahme. In diesem Projekt benötigen Sie die Bibliothek Librosa, die häufig zur Analyse von Audio und Musik verwendet wird. Mit R verwenden Sie zusätzlich neuronale Netzwerkalgorithmen, Support Vector Machines und Convolution Neural Networks.

• Filmempfehlungssystem

Dieses Projekt ähnelt dem Musikempfehlungssystem. Der einzige Unterschied besteht darin, dass es das Sehverhalten der Zuschauer verfolgt und Filme und Videos entsprechend vorschlägt. In diesem Projekt müssen Sie die Browserverlaufsdaten des Benutzers verwenden. Der größte Vorteil beim Aufbau dieses Filmempfehlungssystems von Anfang an besteht darin, dass Sie die inneren Abläufe einer Empfehlungsmaschine kennenlernen. Sie müssen die Sprache R und Pakete wie Recommender Lab, ggplot2, reshape2 und data.table verwenden.

Sehen Sie sich unsere US - Data Science-Programme an

Fazit

Die Arbeit an R-Projektideen ist eine hervorragende Möglichkeit, ein starkes Verständnis von Data Science zu entwickeln. In jedem dieser Projekte müssen Sie genaue Modelle erstellen. Im Lernprozess erwerben Sie branchenrelevante Kompetenzen. Wenn Sie mehr über R-Projektideen und Data Science erfahren möchten, können Sie sich für das in upGrad verfügbare Premium Advanced Certificate Program in Data Science anmelden.