10 Ide & Topik Proyek R Teratas

R adalah bahasa pemrograman tingkat pemula yang populer. Ini adalah perangkat lunak gratis yang pertama kali dikembangkan oleh Robert Gentleman dan Ross Ihaka pada tahun 1993. R memiliki katalog terperinci tentang strategi grafis dan matematika terapan yang juga memanfaatkan regresi sederhana dan linier, algoritme pembelajaran mesin, matematika terapan, dan statistik. Sebagian besar perpustakaan R diprogram dalam R, kecuali untuk tugas mesin yang lebih kompleks dan kode bahasa aljabar.

Sebagai programmer pemula, Anda harus mengerjakan berbagai proyek untuk mendapatkan basis pengetahuan yang baik tentang bagaimana bahasa pemrograman digunakan untuk penggunaan industri. Bekerja pada proyek ilmu data pasti akan meningkatkan pengetahuan Anda dan kemampuan untuk menunjukkan keterampilan analisis data Anda. Anda dapat mengasah keterampilan coding dan bekerja dengan kumpulan data besar dengan mengerjakan proyek Ilmu Data real-time.

Pelajari ilmu data untuk mendapatkan keunggulan atas pesaing Anda

Artikel ini akan membahas topik proyek R terbaik untuk membantu Anda membangun basis yang kuat dalam Ilmu Data.

Ide Proyek R Terbaik

Berikut adalah daftar sepuluh ide proyek R terbaik untuk programmer pemula untuk mendapatkan pengalaman langsung: -

• Deteksi Penipuan Kartu Kredit

Dengan semakin banyaknya penipuan kartu kredit, Anda dapat dengan mudah membuat aplikasi untuk mendeteksi transaksi penipuan yang dilakukan dengan kartu kredit melalui pemrograman R. Algoritme Pembelajaran Mesin yang berbeda dapat dirancang untuk mengidentifikasi perbedaan antara transaksi asli dan transaksi penipuan. Dalam proyek ini, Anda harus menggunakan algoritma seperti Regresi, Pohon Keputusan, Jaringan Syaraf Tiruan, dan sejenisnya.

Sistem deteksi penipuan menggunakan dataset bernama "transaksi kartu". Ini terdiri dari transaksi otentik dan penipuan. Untuk proyek ini, Anda harus mengikuti langkah-langkah seperti menjelajahi data, mengimpor kumpulan data transaksi, menyusun, memanipulasi, membuat model, menyesuaikan, dan mengimplementasikan algoritme.

• Analisis Sentimen

Dengan analisis sentimen, Anda akan menganalisis kata-kata untuk menemukan sentimen dan opini dengan berbagai polaritas mulai dari positif, negatif, dan netral. Metode ini juga sering disebut opinion mining dan polarity detection. Dalam jenis klasifikasi ini, data yang mengandung sentimen-sentimen tersebut dibagi menjadi berbagai kelas yang dapat bersifat netral, biner, yaitu positif atau negatif, atau bahkan berbagai emosi seperti sedih, bahagia, marah, dll.

Proses analisis sentimen ini terutama digunakan untuk menentukan jenis opini yang tercermin di situs web, dokumen, umpan media sosial, dan lainnya. Anda dapat membangun proyek yang relatif mudah ini menggunakan pemrograman R dan kumpulan data dari paket "janeaustenr".

• Analisis Data Uber

Mendongeng data adalah salah satu komponen utama Pembelajaran Mesin yang digunakan oleh banyak perusahaan untuk menguraikan konteks dan latar belakang berbagai operasi. Di sisi lain, visualisasi data juga membantu perusahaan memahami kumpulan data rumit yang memengaruhi pengambilan keputusan.

Salah satu proyek terbaik dalam visualisasi data adalah Proyek Analisis Uber. Dalam proyek ini, pemrograman dan pustaka R sangat penting untuk menganalisis variabel dan parameter seperti perjalanan harian, perjalanan bulanan, dan perjalanan tahunan. Visualisasi untuk berbagai kerangka waktu tahunan dibuat dengan bantuan 'Kumpulan Data Uber Pickup di New York City.' Anda perlu mengimpor paket dan pustaka R termasuk “ggthemes”, –“ggplot2”, ”dplyr”, ”lubridate”, “DT”, “tidyr” dan “scales”.

• Prediksi Kualitas Anggur

Dengan bantuan pemodelan prediktif, gagasan untuk meningkatkan kualitas wine dapat dijalankan secara efisien. Dalam proyek ini, Anda perlu mengakses kumpulan data "anggur merah" untuk menentukan kualitas anggur. Tujuan utama proyek ini adalah untuk mengeksplorasi sifat kimia anggur merah.

Sebagai permulaan, Anda harus menggunakan variabel input untuk memprediksi kualitas wine dan mengklasifikasikan wine dengan atribut yang luar biasa. Kemudian, Anda harus menentukan hubungan unik di dalam data melalui kumpulan data dan memoles plot untuk menyorotnya. Anda akan mempelajari lebih lanjut tentang eksplorasi data, visualisasi data, dan model regresi dalam proyek ini.

• Sistem Rekomendasi Musik

Anda dapat dengan mudah mengatur sistem musik putar otomatis menggunakan bahasa R. Ini adalah proyek di mana Anda akan belajar menggunakan mesin rekomendasi musik untuk menentukan minat musik seseorang dan membuat lagu diputar sesuai dengan itu.

Proyek ini mirip dengan sistem yang membantu rekomendasi film di mana Anda perlu membuat sistem yang menyarankan lagu, bukan film dan serial web. Proyek ini menggunakan kumpulan data dari KKBOX, salah satu layanan streaming musik teratas dengan koleksi jutaan trek musik. Di sini, Anda perlu membangun sistem pembelajaran mesin dengan bantuan Python dan R. Anda dapat mendeteksi seberapa sering pengguna mendengarkan lagu setelah mendengarkannya untuk pertama kali, memulai acara mendengarkan pertama kali dalam periode tertentu.

• Identifikasi Bundel Produk

Bundling produk adalah strategi pemasaran yang sangat mudah yang menggunakan berbagai produk untuk dijual sebagai satu produk dengan harga diskon. Perusahaan menggunakan strategi ini untuk mendorong pelanggan membeli lebih banyak produk dari mereka. Salah satu contoh yang bagus adalah kombo makanan dari Pizza Hut dan Dominos.

Dalam proyek ini, Anda harus menggunakan teknik pengelompokan dan segmentasi subyektif untuk menyatukan produk untuk menghasilkan penjualan yang baik. Anda juga dapat menggunakan kumpulan data seperti “transaksi penjualan mingguan” yang terdiri dari jumlah pembelian berbagai produk.

• Mengklasifikasikan Kumpulan Data

Serangkaian praktik pembelajaran mesin untuk membangun satu set pengklasifikasi dan mengklasifikasikan titik data dengan mencatat prediksinya disebut algoritme ansambel. Metode ensembling yang paling dasar disebut rata-rata Bayesian, yang telah diperbarui dengan algoritme yang lebih baru, seperti mengantongi, meningkatkan, dan pengkodean output koreksi kesalahan. Pembelajaran mesin dan metode ansambel adalah norma baru yang membentuk dinamika variabilitas data di era digital berbasis AI ini.

Dengan bantuan metode ansambel yang digunakan untuk klasifikasi dan prediksi data ini, Anda dapat berpartisipasi dalam salah satu proyek pemula terbaik dengan pemrograman R.

• Prediksi Churn untuk Perusahaan Telekomunikasi dengan Regresi Logistik

Motif setiap perusahaan adalah untuk meningkatkan laba dan pendapatan dengan memperoleh pelanggan baru dan memastikan pelanggan yang sudah ada selalu kembali. Penting juga bagi perusahaan untuk menentukan sebelumnya apakah pelanggan ingin berhenti menggunakan layanan mereka untuk menghindari konsekuensi negatif. Anda harus membuat model chur untuk mengaktifkan fitur ini. Model chur menyarankan keluaran yang menunjukkan peringatan tentang pelanggan yang ingin berhenti atau, dengan kata lain, “churn”. Untuk proyek ini, Anda harus menggunakan model Regresi Logistik pemrograman R yang perlu Anda integrasikan dengan kumpulan data pelanggan.

• Pengenalan Emosi Bicara

Proyek ini, Anda akan belajar mengidentifikasi emosi manusia melalui contoh suara atau ucapan langsung. Ini terutama didasarkan pada ekstraksi emosi dari rekaman. Dalam proyek ini, Anda memerlukan perpustakaan Librosa, yang sering digunakan untuk menganalisis audio dan musik. Dengan R, selain itu, Anda akan menggunakan algoritme jaringan saraf, mendukung mesin vektor, dan jaringan saraf konvolusi.

• Sistem Rekomendasi Film

Proyek ini mirip dengan sistem rekomendasi musik. Satu-satunya perbedaan adalah ia melacak pola tontonan pemirsa dan menyarankan film dan video yang sesuai. Dalam proyek ini, Anda harus menggunakan data riwayat penjelajahan pengguna. Keuntungan terbesar membangun sistem rekomendasi film ini dari awal adalah Anda akan mempelajari cara kerja mesin rekomendasi. Anda harus menggunakan bahasa dan paket R seperti lab pemberi rekomendasi, ggplot2, reshape2, dan data.table.

Periksa AS - Program Ilmu Data kami

Kesimpulan

Mengerjakan ide proyek R adalah cara terbaik untuk mengembangkan pemahaman yang kuat tentang Ilmu Data. Di setiap proyek ini, Anda harus membuat model yang akurat. Dalam proses pembelajaran, Anda akan memperoleh keterampilan yang relevan dengan industri. Jika Anda ingin mempelajari lebih lanjut tentang ide proyek R dan ilmu data, Anda dapat mendaftar ke Program Sertifikat Lanjutan premium dalam Ilmu Data yang tersedia di upGrad.