10 najlepszych pomysłów i tematów projektów R

R jest popularnym językiem programowania dla początkujących. Jest to darmowe oprogramowanie opracowane po raz pierwszy przez Roberta Gentlemana i Rossa Ihakę w 1993 roku. R zawiera szczegółowy katalog strategii graficznych i matematyki stosowanej, który dodatkowo dobrze wykorzystuje regresję prostą i liniową, algorytmy uczenia maszynowego, matematykę stosowaną i statystykę. Większość bibliotek R jest programowana w R, z wyjątkiem bardziej złożonych zadań maszynowych i algebraicznych kodów językowych.

Jako początkujący programista musisz pracować nad różnymi projektami, aby zdobyć dobrą bazę wiedzy na temat tego, jak języki programowania są wykorzystywane w przemyśle. Praca nad projektami data science z pewnością zwiększy Twoją wiedzę i możliwość zaprezentowania swoich umiejętności w zakresie analizy danych. Możesz doskonalić swoje umiejętności kodowania i pracować z dużymi zestawami danych, pracując nad projektami Data Science w czasie rzeczywistym.

Naucz się analizy danych, aby zyskać przewagę nad konkurencją

W tym artykule omówiono najlepsze tematy projektów R, które pomogą Ci zbudować solidną bazę w nauce o danych.

Najlepsze pomysły na projekty R

Oto skompilowana lista dziesięciu najlepszych pomysłów na projekty R dla początkujących programistów, aby mogli zdobyć praktyczne doświadczenie: -

• Wykrywanie oszustw związanych z kartami kredytowymi

Przy rosnącej liczbie oszustw związanych z kartami kredytowymi można łatwo stworzyć aplikację do wykrywania nieuczciwej transakcji dokonanej kartą kredytową za pomocą programowania w języku R. Można zaprojektować różne algorytmy uczenia maszynowego, aby zidentyfikować różnicę między prawdziwą transakcją a oszukańczą transakcją. W tym projekcie musisz używać algorytmów, takich jak regresje, drzewa decyzyjne, sztuczne sieci neuronowe i tym podobne.

System wykrywania oszustw wykorzystuje zbiór danych o nazwie „transakcja kartą”. Obejmuje zarówno transakcje autentyczne, jak i oszukańcze. W przypadku tego projektu musisz wykonać kroki, takie jak eksploracja danych, importowanie zestawu danych transakcji, strukturyzacja, manipulowanie, modelowanie, dopasowywanie i wdrażanie algorytmów.

• Analiza nastrojów

Dzięki analizie nastrojów przeanalizujesz słowa, aby odkryć nastroje i opinie o różnych polaryzacjach, od pozytywnej, negatywnej i neutralnej. Metoda jest również często nazywana eksploracją opinii i wykrywaniem polaryzacji. W tego typu klasyfikacji dane, które zawierają wspomniane nastroje, są podzielone na różne klasy, które mogą być neutralne, binarne, czyli pozytywne lub negatywne, a nawet wiele emocji, takich jak smutek, radość, złość itp.

Ten proces analizy nastrojów służy głównie do określenia rodzaju opinii odzwierciedlonych w witrynach internetowych, dokumentach, kanałach mediów społecznościowych i nie tylko. Możesz zbudować ten stosunkowo łatwy projekt, używając programowania w języku R i zestawów danych z pakietu „janeaustenr”.

• Analiza danych Ubera

Data storytelling to jeden z głównych elementów uczenia maszynowego wykorzystywany przez wiele firm do rozszyfrowania kontekstu i tła wielu operacji. Z drugiej strony wizualizacja danych pomaga również firmom zrozumieć skomplikowane zbiory danych, które wpływają na podejmowanie decyzji.

Jednym z najlepszych projektów wizualizacji danych jest Uber Analysis Project. W tym projekcie programowanie i biblioteki języka R są niezbędne do analizy zmiennych i parametrów, takich jak wycieczki jednodniowe, miesięczne i roczne. Wizualizacje dla różnych rocznych ram czasowych są tworzone przy pomocy „Uber Pickups in New York City Dataset”. Będziesz musiał zaimportować pakiety i biblioteki R, w tym „ggthemes”, –„ggplot2”, „dplyr”, „lubridate”, „DT”, „tidyr” i „scales”.

• Prognoza jakości wina

Z pomocą modelowania predykcyjnego pomysł poprawy jakości wina może być skutecznie zrealizowany. W tym projekcie będziesz potrzebować dostępu do zbioru danych „czerwonego wina”, aby określić jakość wina. Głównym celem tego projektu jest zbadanie właściwości chemicznych czerwonego wina.

Na początek musisz użyć zmiennych wejściowych, aby przewidzieć jakość wina i sklasyfikować wina o wyjątkowych cechach. Następnie musisz określić unikalny związek w danych za pomocą zestawu danych i odświeżyć wykresy, aby go wyróżnić. W tym projekcie dowiesz się więcej o eksploracji danych, wizualizacji danych i modelach regresji.

• System rekomendacji muzyki

Możesz łatwo skonfigurować system automatycznego odtwarzania muzyki za pomocą języka R. Jest to projekt, w którym nauczysz się korzystać z silnika do rekomendacji muzycznych, aby określić swoje zainteresowania muzyczne i sprawić, by utwory były odpowiednio odtwarzane.

Ten projekt jest podobny do systemu, który pomaga w rekomendacjach filmów, gdzie trzeba zbudować system, który sugeruje utwory zamiast filmów i seriali internetowych. Ten projekt wykorzystuje zestaw danych z KKBOX, jednej z najlepszych usług strumieniowego przesyłania muzyki z biblioteką milionów utworów muzycznych. Tutaj będziesz musiał zbudować system uczenia maszynowego za pomocą Pythona i R. Możesz wykryć, jak często użytkownik słucha utworu po pierwszym przesłuchaniu, inicjując pierwsze zdarzenie słuchania w określonym okresie.

• Identyfikacja pakietów produktów

Łączenie produktów to niezawodna strategia marketingowa, która wykorzystuje różne produkty do sprzedaży jako jeden produkt po obniżonej cenie. Firmy wykorzystują tę strategię, aby zachęcić klientów do kupowania od nich większej ilości produktów. Dobrym przykładem jest zestaw posiłków z Pizza Hut i Dominos.

W tym projekcie musisz użyć techniki grupowania i subiektywnej segmentacji, aby połączyć produkty w celu uzyskania dobrej sprzedaży. Możesz także korzystać z zestawów danych, takich jak „cotygodniowa transakcja sprzedaży”, która składa się z ilości zakupów różnych produktów.

• Klasyfikacja zbiorów danych

Zestaw praktyk uczenia maszynowego do konstruowania zestawu klasyfikatorów i klasyfikowania punktów danych poprzez zanotowanie ich przewidywań nazywany jest algorytmem zespołowym. Najbardziej podstawową metodą łączenia jest uśrednianie bayesowskie, które zostało zaktualizowane o nowsze algorytmy, takie jak workowanie, wzmacnianie i kodowanie wyjściowe z korekcją błędów. Uczenie maszynowe i metody zespołowe to nowe normy, które składają się na dynamikę zmienności danych w epoce cyfrowej opartej na sztucznej inteligencji.

Za pomocą tej metody zespołowej używanej do klasyfikacji i predykcji danych możesz uczestniczyć w jednym z najlepszych projektów dla początkujących z programowaniem w języku R.

• Prognoza odejścia dla firm telekomunikacyjnych z regresją logistyczną

Motywem działania każdej firmy jest zwiększanie zysków i przychodów poprzez zdobywanie nowych klientów i dbanie o to, aby dotychczasowi klienci zawsze wracali. Istotne jest również, aby firmy wcześniej ustaliły, czy klienci chcą zaprzestać korzystania z ich usług, aby uniknąć negatywnych konsekwencji. Aby włączyć tę funkcję, musisz zbudować model chur. Model chur sugeruje wyjście, które wskazuje ostrzeżenie o klientach, którzy chcą zrezygnować lub innymi słowy „churn”. W tym projekcie musisz użyć modelu regresji logistycznej programowania w języku R, który jest potrzebny do zintegrowania z zestawami danych klientów.

• Rozpoznawanie emocji mowy

W ramach tego projektu nauczysz się identyfikować ludzkie emocje za pomocą przykładowych głosów lub bezpośredniej mowy. Opiera się głównie na wydobywaniu emocji z nagrania. W tym projekcie będziesz potrzebować biblioteki Librosa, często używanej do analizy dźwięku i muzyki. Z R dodatkowo będziesz używał algorytmów sieci neuronowych, maszyn wektorów nośnych i konwolucyjnych sieci neuronowych.

• System rekomendacji filmów

Ten projekt jest podobny do systemu rekomendacji muzyki. Jedyna różnica polega na tym, że śledzi wzorce oglądania widzów i zgodnie z nimi sugeruje filmy i filmy. W tym projekcie musisz użyć danych historii przeglądania użytkownika. Największą zaletą budowania tego systemu rekomendacji filmów od samego początku jest to, że nauczysz się wewnętrznego działania silnika rekomendacji. Musisz użyć języka R i pakietów, takich jak laboratorium polecające, ggplot2, reshape2 i data.table.

Sprawdź nasze amerykańskie programy nauki o danych

Wniosek

Praca nad pomysłami na projekty R to doskonały sposób na rozwinięcie silnego zrozumienia Data Science. W każdym z tych projektów musisz stworzyć dokładne modele. W procesie uczenia się zdobędziesz umiejętności istotne dla branży. Jeśli chcesz dowiedzieć się więcej o pomysłach na projekty R i analizie danych, możesz zarejestrować się w programie premium Advanced Certificate Program in Data Science dostępnym w upGrad.