トップ 10 R プロジェクトのアイデアとトピック

R は、人気のある初心者レベルのプログラミング言語です。 これは、Robert Gentleman と Ross Ihaka によって 1993 年に最初に開発されたフリー ソフトウェアです。R には、グラフィカルな戦略と応用数学の詳細なカタログがあり、単純回帰と線形回帰、機械学習アルゴリズム、応用数学、および統計をさらに活用しています。 より複雑なマシン タスクと代数言語コードを除いて、ほとんどの R ライブラリは R でプログラミングされています。

新進のプログラマーとして、さまざまなプロジェクトに取り組み、プログラミング言語を産業で使用する方法に関する優れた知識ベースを取得する必要があります。 データ サイエンス プロジェクトに取り組むことで、知識が増え、データ分析スキルを披露できるようになります。 リアルタイムのデータ サイエンス プロジェクトに取り組むことで、コーディング スキルを磨き、大規模なデータセットを扱うことができます。

データ サイエンスを学び、競合他社より優位に立つ

この記事では、データ サイエンスの強力な基盤を構築するのに役立つ最適なR プロジェクトのトピックについて説明します。

最高のRプロジェクトのアイデア

以下は、新進プログラマーが実践的な経験を積むための R プロジェクトのベスト 10 のアイデアをまとめたリストです。

• クレジットカード詐欺の検知

クレジット カード詐欺の増加に伴い、R プログラミングを使用して、クレジット カードで行われた不正取引を検出するアプリケーションを簡単に作成できます。 さまざまな機械学習アルゴリズムを設計して、本物のトランザクションと不正なトランザクションの違いを識別することができます。 このプロジェクトでは、回帰、決定木、人工ニューラル ネットワークなどのアルゴリズムを使用する必要があります。

不正検出システムは、「カード取引」という名前のデータセットを使用します。 これには、本物の取引と不正な取引の両方が含まれます。 このプロジェクトでは、データの探索、トランザクション データセットのインポート、構造化、操作、モデリング、フィッティング、アルゴリズムの実装などの手順に従う必要があります。

• 感情分析

感情分析では、単語を分析して、ポジティブ、ネガティブ、ニュートラルのさまざまな極性を持つ感情や意見を発見します。 この方法は、オピニオン マイニングや極性検出とも呼ばれます。 この分類タイプでは、前述の感情を構成するデータはさまざまなクラスに分類されます。これらのクラスは、ニュートラル、バイナリ、つまりポジティブまたはネガティブ、または悲しい、幸せ、怒りなどの複数の感情でさえあります。

感情を分析するこのプロセスは、主に、Web サイト、ドキュメント、ソーシャル メディア フィードなどに反映されている意見の種類を判断するために使用されます。 「janeaustenr」パッケージの R プログラミングとデータセットを使用して、この比較的簡単なプロジェクトを構築できます。

• Uber データの分析

データ ストーリーテリングは、多くの企業が多数の操作のコンテキストと背景を解読するために使用する機械学習の主要コンポーネントの 1 つです。 一方、データの視覚化は、企業が意思決定に影響を与える複雑なデータセットを理解するのにも役立ちます。

データ ビジュアライゼーションにおける最高のプロジェクトの 1 つは、Uber 分析プロジェクトです。 このプロジェクトでは、日帰り旅行、月旅行、年旅行などの変数とパラメーターを分析するために、R プログラミングとライブラリが不可欠です。 「Uber Pickups in New York City Dataset」を利用して、さまざまな年次時間枠の視覚化が構築されています。 「ggthemes」、「ggplot2」、「dplyr」、「lubridate」、「DT」、「tidyr」、「scales」などの R パッケージとライブラリをインポートする必要があります。

• ワインの品質予測

予測モデリングの助けを借りて、ワインの品質を向上させるというアイデアを効率的に実行できます。 このプロジェクトでは、「赤ワイン」のデータセットにアクセスして、ワインの品質を判断する必要があります。 このプロジェクトの主な目的は、赤ワインの化学的性質を調べることです。

まず、入力変数を使用してワインの品質を予測し、例外的な属性を持つワインを分類する必要があります。 次に、データセットを介してデータ内の一意の関係を特定し、プロットをブラッシュアップして強調表示する必要があります。 このプロジェクトでは、データの探索、データの視覚化、および回帰モデルについて詳しく学習します。

• 楽曲推薦システム

R 言語を使用して、自動再生音楽システムを簡単にセットアップできます。 これは、音楽レコメンデーション用のエンジンを使用して、自分の音楽への関心を判断し、それに応じて曲を再生する方法を学習するプロジェクトです。

このプロジェクトは、映画や Web シリーズの代わりに曲を提案するシステムを構築する必要がある、映画の推奨を支援するシステムに似ています。 このプロジェクトでは、数百万の音楽トラックのライブラリを持つトップの音楽ストリーミング サービスの 1 つである KKBOX のデータセットを使用します。 ここでは、Python と R を使用して機械学習システムを構築する必要があります。ユーザーが曲を初めて聴いた後、特定の期間の最初のリスニング イベントを開始する頻度を検出できます。

• 製品バンドルの識別

製品のバンドルは、さまざまな製品を使用して割引価格で単一の製品として販売する、誰にでもできるマーケティング戦略です。 企業はこの戦略を使用して、顧客がより多くの製品を購入するように促します。 良い例の 1 つは、ピザハットとドミノの食事の組み合わせです。

このプロジェクトでは、クラスタリング手法と主観的セグメンテーションを使用して、製品をまとめて販売を行う必要があります。 また、さまざまな商品の購入数量で構成される「週ごとの販売トランザクション」のようなデータセットを使用することもできます。

• データセットの分類

一連の分類器を構築し、それらの予測に注目してデータ ポイントを分類する一連の機械学習プラクティスは、アンサンブル アルゴリズムと呼ばれます。 アンサンブルの最も基本的な方法はベイジアン平均化と呼ばれ、バギング、ブースティング、エラー訂正出力コーディングなどの新しいアルゴリズムで更新されています。 機械学習とアンサンブル手法は、この AI ベースのデジタル時代におけるデータ可変性のダイナミクスを構成する新しい基準です。

データの分類と予測に使用されるこのアンサンブル手法の助けを借りて、R プログラミングを使用した最高の初心者向けプロジェクトの 1 つに参加できます。

• ロジスティック回帰による通信会社のチャーン予測

すべての企業の動機は、新しい顧客を獲得し、既存の顧客が常に戻ってくるようにすることで、利益と収益を増やすことです。 また、企業は、顧客がサービスの使用を中止したいかどうかを事前に判断して、悪影響を回避することが不可欠です。 この機能を有効にするには、chur モデルを構築する必要があります。 チャーン モデルは、中止したい顧客、つまり「チャーン」に関する警告を示す出力を提案します。 このプロジェクトでは、顧客データセットと統合する必要がある R プログラミング ロジスティック回帰モデルを使用する必要があります。

• 音声感情認識

このプロジェクトでは、サンプル音声または直接発話を通じて人間の感情を識別する方法を学習します。 主に録音からの感情の抽出に基づいています。 このプロジェクトでは、オーディオや音楽の分析によく使用されるライブラリ Librosa が必要です。 さらに、R では、ニューラル ネットワーク アルゴリズム、サポート ベクター マシン、および畳み込みニューラル ネットワークを使用します。

• 映画レコメンドシステム

このプロジェクトは、音楽レコメンデーション システムに似ています。 唯一の違いは、視聴者の視聴パターンを追跡し、それに応じて映画やビデオを提案することです。 このプロジェクトでは、ユーザーの閲覧履歴データを使用する必要があります。 この映画レコメンデーション システムを最初から構築する最大の利点は、レコメンデーション エンジンの内部動作を学習できることです。 R 言語と、recommender lab、ggplot2、reshape2、data.table などのパッケージを使用する必要があります。

米国をチェック - データサイエンスプログラム

結論

R プロジェクトのアイデアに取り組むことは、データ サイエンスを深く理解するための優れた方法です。 これらの各プロジェクトでは、正確なモデルを作成する必要があります。 学習プロセスでは、業界に関連するスキルを習得します。 R プロジェクトのアイデアとデータ サイエンスについて詳しく知りたい場合は、upGrad で利用できるデータ サイエンスのプレミアム Advanced Certificate Program にサインアップできます。