상위 10개 R 프로젝트 아이디어 및 주제

R은 인기 있는 초보자 수준의 프로그래밍 언어입니다. 1993년 Robert Gentleman과 Ross Ihaka가 처음 개발한 무료 소프트웨어입니다. R에는 단순 및 선형 회귀, 기계 학습 알고리즘, 응용 수학 및 통계를 잘 활용하는 그래픽 전략 및 응용 수학에 대한 자세한 카탈로그가 있습니다. 더 복잡한 기계 작업과 대수 언어 코드를 제외하고 대부분의 R 라이브러리는 R로 프로그래밍됩니다.

신진 프로그래머는 프로그래밍 언어를 산업적으로 사용하는 방법에 대한 좋은 지식 기반을 얻기 위해 다양한 프로젝트에 참여해야 합니다. 데이터 과학 프로젝트에 참여하면 지식과 데이터 분석 기술을 보여줄 수 있는 능력이 향상됩니다. 실시간 데이터 사이언스 프로젝트 작업을 통해 코딩 기술을 연마하고 대규모 데이터 세트로 작업할 수 있습니다.

경쟁자보다 우위를 점하기 위해 데이터 과학을 배우십시오.

이 기사에서는 데이터 과학에서 강력한 기반을 구축하는 데 도움이 되는 최고의 R 프로젝트 주제에 대해 설명합니다.

최고의 R 프로젝트 아이디어

다음은 신진 프로그래머가 실습 경험을 얻을 수 있는 10가지 최고의 R 프로젝트 아이디어 목록입니다.

• 신용카드 사기 적발

신용 카드 사기가 증가함에 따라 R 프로그래밍을 통해 신용 카드로 이루어진 사기 거래를 탐지하는 애플리케이션을 쉽게 만들 수 있습니다. 실제 거래와 사기 거래의 차이를 식별하기 위해 다양한 기계 학습 알고리즘을 설계할 수 있습니다. 이 프로젝트에서는 회귀, 결정 트리, 인공 신경망 등과 같은 알고리즘을 사용해야 합니다.

사기 감지 시스템은 "카드 거래"라는 데이터 세트를 사용합니다. 실제 거래와 사기 거래로 구성됩니다. 이 프로젝트의 경우 데이터 탐색, 트랜잭션 데이터 세트 가져오기, 구조화, 조작, 모델링, 피팅 및 알고리즘 구현과 같은 단계를 따라야 합니다.

• 감정 분석

감정 분석을 통해 단어를 분석하여 긍정, 부정 및 중립에 이르기까지 다양한 극성의 감정과 의견을 발견합니다. 이 방법은 종종 오피니언 마이닝 및 극성 감지라고도 합니다. 이 분류 유형에서, 상기 정서를 구성하는 데이터는 중립, 이분법(예: 긍정적 또는 부정적) 또는 슬픔, 행복, 분노 등과 같은 여러 감정일 수 있는 다양한 클래스로 나뉩니다.

이 감정 분석 프로세스는 주로 웹사이트, 문서, 소셜 미디어 피드 등에 반영된 의견의 종류를 결정하는 데 사용됩니다. "janeaustenr" 패키지의 R 프로그래밍 및 데이터 세트를 사용하여 이 비교적 쉬운 프로젝트를 빌드할 수 있습니다.

• Uber 데이터 분석

데이터 스토리텔링은 많은 회사에서 수많은 작업의 컨텍스트와 배경을 해독하는 데 사용하는 기계 학습의 주요 구성 요소 중 하나입니다. 한편, 데이터 시각화는 기업이 의사 결정에 영향을 미치는 복잡한 데이터 세트를 이해하는 데에도 도움이 됩니다.

데이터 시각화에서 최고의 프로젝트 중 하나는 Uber Analysis Project입니다. 이 프로젝트에서 R 프로그래밍과 라이브러리는 당일 여행, 월간 여행, 연간 여행과 같은 변수와 매개변수를 분석하는 데 필수적입니다. 다양한 연간 시간 프레임에 대한 시각화는 '뉴욕시 데이터 세트의 Uber Pickups'의 도움으로 구축되었습니다. "ggthemes", "ggplot2", "dplyr", "lubridate", "DT", "tidyr" 및 "scales"를 포함한 R 패키지 및 라이브러리를 가져와야 합니다.

• 와인 품질 예측

예측 모델링의 도움으로 와인 품질 개선 아이디어를 효율적으로 실행할 수 있습니다. 이 프로젝트에서는 와인의 품질을 확인하기 위해 "적포도주" 데이터 세트에 액세스해야 합니다. 이 프로젝트의 주요 목표는 레드 와인의 화학적 특성을 탐구하는 것입니다.

우선 입력 변수를 사용하여 와인 품질을 예측하고 뛰어난 특성을 가진 와인을 분류해야 합니다. 그런 다음 데이터 집합을 통해 데이터 내의 고유한 관계를 확인하고 플롯을 브러시업하여 강조 표시해야 합니다. 이 프로젝트에서 데이터 탐색, 데이터 시각화 및 회귀 모델에 대해 자세히 알아봅니다.

• 음악 추천 시스템

R 언어를 사용하여 자동 재생 음악 시스템을 쉽게 설정할 수 있습니다. 이것은 음악 추천 엔진을 사용하여 자신의 음악 관심을 결정하고 그에 따라 노래를 재생하는 방법을 배우는 프로젝트입니다.

이 프로젝트는 영화나 웹드라마 대신 노래를 추천하는 시스템을 구축해야 하는 영화 추천을 돕는 시스템과 비슷하다. 이 프로젝트는 수백만 개의 음악 트랙 라이브러리가 있는 최고의 음악 스트리밍 서비스 중 하나인 KKBOX의 데이터 세트를 사용합니다. 여기에서 Python 및 R의 도움으로 기계 학습 시스템을 구축해야 합니다. 사용자가 처음으로 노래를 들은 후 얼마나 자주 노래를 듣는지 감지하여 특정 기간에 첫 번째 듣기 이벤트를 시작할 수 있습니다.

• 제품 번들 식별

묶음 상품은 다양한 상품을 이용하여 할인된 가격으로 단일 상품으로 판매하는 확실한 마케팅 전략입니다. 회사는 이 전략을 사용하여 고객이 더 많은 제품을 구매하도록 장려합니다. 한 가지 좋은 예는 피자헛과 도미노의 식사 콤보입니다.

이 프로젝트에서는 좋은 판매를 위해 클러스터링 기술과 주관적 세분화를 사용하여 제품을 함께 묶어야 합니다. 다양한 제품의 구매 수량으로 구성된 "주간 판매 거래"와 같은 데이터 세트를 사용할 수도 있습니다.

• 데이터 세트 분류

일련의 분류기를 구성하고 예측을 기록하여 데이터 포인트를 분류하기 위한 일련의 기계 학습 방식을 앙상블 알고리즘이라고 합니다. 앙상블의 가장 기본적인 방법은 베이지안 평균화라고 하며 배깅, 부스팅 및 오류 수정 출력 코딩과 같은 최신 알고리즘으로 업데이트되었습니다. 기계 학습 및 앙상블 방법은 AI 기반 디지털 시대에 데이터 가변성 역학을 구성하는 새로운 표준입니다.

데이터 분류 및 예측에 사용되는 이 앙상블 방법의 도움으로 R 프로그래밍으로 최고의 초보자용 프로젝트 중 하나에 참여할 수 있습니다.

• 로지스틱 회귀를 사용한 통신 회사의 이탈 예측

모든 회사의 동기는 신규 고객을 확보하고 기존 고객이 항상 다시 방문하도록 하여 수익과 수익을 늘리는 것입니다. 부정적인 결과를 피하기 위해 고객이 서비스 사용을 중단하기를 원하는지 회사가 사전에 결정하는 것도 필수적입니다. 이 기능을 사용하려면 chur 모델을 빌드해야 합니다. chur 모델은 중단하려는 고객에 대한 경고, 즉 "churn"을 나타내는 출력을 제안합니다. 이 프로젝트의 경우 고객 데이터 세트와 통합해야 하는 R 프로그래밍 로지스틱 회귀 모델을 사용해야 합니다.

• 음성 감정 인식

이 프로젝트에서는 샘플 음성이나 직접 화법을 통해 인간의 감정을 식별하는 방법을 배웁니다. 주로 녹음에서 추출한 감정을 기반으로 합니다. 이 프로젝트에서는 오디오 및 음악 분석에 자주 사용되는 Librosa 라이브러리가 필요합니다. R을 사용하면 추가로 신경망 알고리즘, 지원 벡터 머신 및 컨볼루션 신경망을 사용하게 됩니다.

• 영화 추천 시스템

이 프로젝트는 음악 추천 시스템과 유사합니다. 유일한 차이점은 시청자의 시청 패턴을 추적하고 이에 따라 영화와 비디오를 제안한다는 것입니다. 이 프로젝트에서는 사용자의 검색 기록 데이터를 사용해야 합니다. 처음부터 이 영화 추천 시스템을 구축할 때의 가장 큰 장점은 추천 엔진의 내부 작동 방식을 학습할 수 있다는 것입니다. 추천자 랩, ggplot2, reshape2 및 data.table과 같은 R 언어 및 패키지를 사용해야 합니다.

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결론

R 프로젝트 아이디어 작업은 데이터 과학에 대한 강력한 이해를 개발하는 훌륭한 방법입니다. 이러한 각 프로젝트에서 정확한 모델을 만들어야 합니다. 학습 과정에서 산업 관련 기술을 습득하게 됩니다. R 프로젝트 아이디어 및 데이터 과학에 대해 자세히 알아보려면 upGrad에서 사용할 수 있는 데이터 과학의 프리미엄 고급 인증 프로그램에 등록할 수 있습니다.