Le 10 migliori idee e argomenti per progetti R

R è un popolare linguaggio di programmazione per principianti. È un software gratuito sviluppato per la prima volta da Robert Gentleman e Ross Ihaka nel 1993. R ha un catalogo dettagliato di strategie grafiche e matematica applicata che fa inoltre buon uso di regressione semplice e lineare, algoritmi di apprendimento automatico, matematica applicata e statistica. La maggior parte delle librerie R sono programmate in R, ad eccezione di compiti macchina più complessi e codici di linguaggio algebrico.

In qualità di programmatore in erba, devi lavorare su vari progetti per acquisire una buona base di conoscenze su come i linguaggi di programmazione vengono utilizzati a livello industriale. Lavorare su progetti di data science è destinato ad aumentare le tue conoscenze e la capacità di mostrare le tue capacità di analisi dei dati. Puoi affinare le tue capacità di codifica e lavorare con set di dati di grandi dimensioni lavorando a progetti di Data Science in tempo reale.

Impara la scienza dei dati per ottenere un vantaggio sui tuoi concorrenti

Questo articolo discuterà i migliori argomenti dei progetti R per aiutarti a costruire una solida base in Data Science.

Le migliori idee di progetto R

Ecco un elenco compilato delle dieci migliori idee di progetto R per i programmatori in erba per ottenere un'esperienza pratica: -

• Rilevazione di frodi con carte di credito

Con il numero crescente di frodi con carta di credito, è possibile creare facilmente un'applicazione per rilevare una transazione fraudolenta effettuata con una carta di credito tramite la programmazione R. Diversi algoritmi di Machine Learning possono essere progettati per identificare la differenza tra una transazione autentica e una transazione fraudolenta. In questo progetto, devi utilizzare algoritmi come regressioni, alberi decisionali, reti neurali artificiali e simili.

Il sistema di rilevamento delle frodi utilizza il set di dati denominato "transazione con carta". Comprende sia transazioni autentiche che fraudolente. Per questo progetto, devi seguire passaggi come l'esplorazione dei dati, l'importazione del set di dati della transazione, la strutturazione, la manipolazione, la modellazione, l'adattamento e l'implementazione di algoritmi.

• Analisi del sentimento

Con l'analisi del sentimento, analizzerai le parole per scoprire sentimenti e opinioni con diverse polarità che vanno da positivo, negativo e neutro. Il metodo è anche spesso chiamato opinion mining e rilevamento della polarità. In questo tipo di classificazione, i dati che comprendono i suddetti sentimenti sono divisi in varie classi che possono essere neutre, binarie, cioè positive o negative, o anche emozioni multiple come triste, felice, arrabbiato, ecc.

Questo processo di analisi dei sentimenti viene utilizzato principalmente per determinare il tipo di opinioni riflesse in siti Web, documenti, feed di social media e altro ancora. Puoi creare questo progetto relativamente semplice utilizzando la programmazione R e i set di dati dal pacchetto "janeaustenr".

• Analisi dei dati Uber

Il data storytelling è uno dei componenti principali del Machine Learning utilizzato da molte aziende per decifrare il contesto e il background di numerose operazioni. D'altra parte, la visualizzazione dei dati aiuta anche le aziende a comprendere set di dati complicati che influenzano il processo decisionale.

Uno dei migliori progetti nella visualizzazione dei dati è Uber Analysis Project. In questo progetto, la programmazione e le librerie R sono essenziali per analizzare variabili e parametri come i viaggi giornalieri, i viaggi mensili e i viaggi annuali. Le visualizzazioni per vari periodi di tempo annuali sono create con l'aiuto di "Uber Pickups in New York City Dataset". Dovrai importare pacchetti e librerie R tra cui "ggthemes", -"ggplot2", "dplyr", "lubridate", "DT", "tidyr" e "scales".

• Previsione della qualità del vino

Con l'aiuto della modellazione predittiva, l'idea di migliorare la qualità del vino può essere realizzata in modo efficiente. In questo progetto, dovrai accedere al set di dati "vino rosso" per determinare la qualità del vino. Lo scopo principale di questo progetto è esplorare le proprietà chimiche del vino rosso.

Per cominciare, è necessario utilizzare le variabili di input per prevedere la qualità del vino e classificare i vini con attributi eccezionali. Quindi, è necessario determinare la relazione univoca all'interno dei dati tramite il set di dati e rispolverare i grafici per evidenziarla. Imparerai di più sull'esplorazione dei dati, la visualizzazione dei dati e i modelli di regressione in questo progetto.

• Sistema di raccomandazione musicale

Puoi configurare facilmente un sistema musicale con riproduzione automatica utilizzando il linguaggio R. Questo è un progetto in cui imparerai a utilizzare il motore per la raccomandazione musicale per determinare il proprio interesse musicale e far suonare le canzoni di conseguenza.

Questo progetto è simile a un sistema che aiuta nei consigli sui film in cui è necessario creare un sistema che suggerisca canzoni invece di film e serie web. Questo progetto utilizza il set di dati di KKBOX, uno dei migliori servizi di streaming musicale con una libreria di milioni di brani musicali. Qui dovrai costruire un sistema di apprendimento automatico con l'aiuto di Python e R. Puoi rilevare la frequenza con cui un utente ascolta una canzone dopo averla ascoltata per la prima volta, avviando il primo evento di ascolto in un determinato periodo.

• Identificazione dei pacchetti di prodotti

Il raggruppamento di prodotti è una strategia di marketing infallibile che utilizza vari prodotti da vendere come un unico prodotto a un prezzo scontato. Le aziende utilizzano questa strategia per incoraggiare i clienti ad acquistare più prodotti da loro. Un buon esempio è la combinazione di pasti di Pizza Hut e Dominos.

In questo progetto, è necessario utilizzare la tecnica del clustering e la segmentazione soggettiva per raggruppare i prodotti insieme per ottenere buone vendite. Puoi anche utilizzare set di dati come la "transazione di vendita settimanale" che consiste nelle quantità di acquisto di vari prodotti.

• Classificazione dei set di dati

L'insieme di pratiche di apprendimento automatico per costruire un insieme di classificatori e classificare i punti dati prendendo nota delle loro previsioni è chiamato algoritmo di insieme. Il metodo più basilare di aggregazione è chiamato media bayesiana, che è stata aggiornata con algoritmi più recenti, come il bagging, il boosting e la codifica dell'output con correzione degli errori. L'apprendimento automatico e i metodi di ensemble sono le nuove norme che costituiscono le dinamiche di variabilità dei dati in questa era digitale basata sull'intelligenza artificiale.

Con l'aiuto di questo metodo di ensemble utilizzato per la classificazione e la previsione dei dati, puoi partecipare a uno dei migliori progetti per principianti con la programmazione R.

• Previsione del tasso di abbandono per le società di telecomunicazioni con regressione logistica

La motivazione di ogni azienda è aumentare i profitti e le entrate acquisendo nuovi clienti e assicurandosi che quelli esistenti tornino sempre. È inoltre essenziale che le aziende determinino in anticipo se i clienti desiderano interrompere l'utilizzo dei loro servizi per evitare conseguenze negative. È necessario creare un modello Chur per abilitare questa funzione. Il modello chur suggerisce l'output che indica l'avvertimento sui clienti che vogliono interrompere o, in altre parole, “abbandonare”. Per questo progetto, devi utilizzare il modello di regressione logistica di programmazione R che devi integrare con i set di dati dei clienti.

• Riconoscimento delle emozioni vocali

In questo progetto imparerai a identificare le emozioni umane tramite voci di esempio o discorsi diretti. Si basa principalmente sull'estrazione di emozioni da una registrazione. In questo progetto avrai bisogno della libreria Librosa, spesso utilizzata per analizzare audio e musica. Con R, inoltre, utilizzerai algoritmi di rete neurale, macchine vettoriali di supporto e reti neurali di convoluzione.

• Sistema di raccomandazione di film

Questo progetto è simile al sistema di raccomandazione musicale. L'unica differenza è che tiene traccia del modello di visione degli spettatori e suggerisce film e video in conformità. In questo progetto, devi utilizzare i dati della cronologia di navigazione dell'utente. Il più grande vantaggio di costruire questo sistema di consigli sui film fin dall'inizio è che imparerai il funzionamento interno di un motore di consigli. È necessario utilizzare il linguaggio R e pacchetti come lab raccomandazione, ggplot2, reshape2 e data.table.

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Conclusione

Lavorare su idee di progetti R è un modo eccellente per sviluppare una forte comprensione della scienza dei dati. In ognuno di questi progetti, devi creare modelli accurati. Nel processo di apprendimento, acquisirai competenze rilevanti per il settore. Se vuoi saperne di più sulle idee del progetto R e sulla scienza dei dati, puoi iscriverti al Premium Advanced Certificate Program in Data Science disponibile in upGrad.