Top 10 idei și subiecte de proiecte R

R este un limbaj de programare popular la nivel de începător. Este un software gratuit dezvoltat pentru prima dată de Robert Gentleman și Ross Ihaka în 1993. R are un catalog detaliat de strategii grafice și matematică aplicată care, în plus, face o bună utilizare a regresiei simple și liniare, a algoritmilor de învățare automată, a matematicii aplicate și a statisticilor. Majoritatea bibliotecilor R sunt programate în R, cu excepția sarcinilor de mașină mai complexe și a codurilor de limbaj algebric.

În calitate de programator în devenire, trebuie să lucrați la diferite proiecte pentru a obține o bază de cunoștințe bună cu privire la modul în care limbajele de programare sunt utilizate industrial. Lucrul la proiecte de știință a datelor vă va spori cunoștințele și capacitatea de a vă prezenta abilitățile de analiză a datelor. Vă puteți perfecționa abilitățile de codare și puteți lucra cu seturi mari de date lucrând la proiecte de știință a datelor în timp real.

Învață știința datelor pentru a câștiga avantaj în fața concurenților tăi

Acest articol va discuta cele mai bune subiecte ale proiectelor R pentru a vă ajuta să construiți o bază puternică în știința datelor.

Cele mai bune idei de proiecte R

Iată o listă compilată cu cele mai bune zece idei de proiecte R pentru programatorii în devenire pentru a obține o experiență practică:-

• Detectarea fraudei cu cardul de credit

Odată cu creșterea numărului de fraude cu cardul de credit, puteți crea cu ușurință o aplicație pentru a detecta o tranzacție frauduloasă efectuată cu un card de credit prin programarea R. Diferiți algoritmi de învățare automată pot fi proiectați pentru a identifica diferența dintre o tranzacție autentică și o tranzacție frauduloasă. În acest proiect, trebuie să utilizați algoritmi precum regresii, arbori de decizie, rețele neuronale artificiale și altele asemenea.

Sistemul de detectare a fraudei folosește setul de date numit „tranzacție cu card”. Acesta cuprinde atât tranzacții autentice, cât și tranzacții frauduloase. Pentru acest proiect, trebuie să urmați pași precum explorarea datelor, importarea setului de date de tranzacție, structurarea, manipularea, modelarea, adaptarea și implementarea algoritmilor.

• Analiza sentimentelor

Cu analiza sentimentelor, veți analiza cuvintele pentru a descoperi sentimente și opinii cu polarități diferite, de la pozitiv, negativ și neutru. Metoda este adesea numită minarea opiniei și detectarea polarității. În acest tip de clasificare, datele care cuprind sentimentele menționate sunt împărțite în diferite clase care pot fi neutre, binare, adică fie pozitive sau negative, sau chiar emoții multiple cum ar fi trist, fericit, furios etc.

Acest proces de analiză a sentimentelor este utilizat în principal pentru a determina tipul de opinii reflectate în site-uri web, documente, fluxuri de rețele sociale și multe altele. Puteți construi acest proiect relativ ușor folosind programarea R și seturile de date din pachetul „janeaustenr”.

• Analiza datelor Uber

Povestirea datelor este una dintre componentele principale ale învățării automate utilizate de multe companii pentru a descifra contextul și fundalul numeroaselor operațiuni. Pe de altă parte, vizualizarea datelor ajută companiile să înțeleagă seturi de date complicate care influențează luarea deciziilor.

Unul dintre cele mai bune proiecte în vizualizarea datelor este Uber Analysis Project. În acest proiect, programarea R și bibliotecile sunt esențiale pentru analiza variabilelor și parametrilor precum excursiile de o zi, călătoriile lunare și călătoriile anuale. Vizualizările pentru diferite intervale de timp anuale sunt create cu ajutorul „Setului de date Uber Pickups in New York City”. Va trebui să importați pachete și biblioteci R, inclusiv „ggthemes”, –“ggplot2”, „dplyr”, „lubridate”, „DT”, „tidyr” și „scale”.

• Predicția calității vinului

Cu ajutorul modelării predictive, ideea îmbunătățirii calității vinului poate fi executată eficient. În acest proiect, va trebui să accesați setul de date „vin roșu” pentru a determina calitatea vinului. Scopul principal al acestui proiect este de a explora proprietățile chimice ale vinului roșu.

Pentru început, trebuie să utilizați variabilele de intrare pentru a prezice calitatea vinului și a clasifica vinurile cu atribute excepționale. Apoi, trebuie să determinați relația unică în cadrul datelor prin intermediul setului de date și să periați graficele pentru a o evidenția. Veți afla mai multe despre explorarea datelor, vizualizarea datelor și modelele de regresie în acest proiect.

• Sistem de recomandare muzicală

Puteți configura cu ușurință un sistem muzical de redare automată folosind limbajul R. Acesta este un proiect în care veți învăța să utilizați motorul de recomandare muzicală pentru a determina interesul muzical al cuiva și pentru a face ca melodiile să fie redate în consecință.

Acest proiect este similar cu un sistem care ajută la recomandările de filme în care trebuie să construiți un sistem care sugerează melodii în loc de filme și seriale web. Acest proiect folosește setul de date de la KKBOX, unul dintre cele mai bune servicii de streaming muzical cu o bibliotecă de milioane de piese muzicale. Aici, va trebui să construiți un sistem de învățare automată cu ajutorul Python și R. Puteți detecta cât de des un utilizator ascultă o melodie după ce a ascultat-o ​​pentru prima dată, inițiind primul eveniment de ascultare într-o anumită perioadă.

• Identificarea pachetelor de produse

Gruparea de produse este o strategie de marketing sigură, care utilizează diverse produse pentru a vinde ca un singur produs la un preț redus. Companiile folosesc această strategie pentru a încuraja clienții să cumpere mai multe produse de la ei. Un exemplu bun este combinația de mese de la Pizza Hut și Dominos.

În acest proiect, trebuie să utilizați tehnica de grupare și segmentarea subiectivă pentru a combina produsele împreună pentru a realiza vânzări bune. De asemenea, puteți utiliza seturi de date, cum ar fi „tranzacția săptămânală de vânzare”, care constă în cantitățile de achiziție ale diferitelor produse.

• Clasificarea seturilor de date

Setul de practici de învățare automată pentru construirea unui set de clasificatoare și clasificarea punctelor de date luând notă de predicțiile lor se numește algoritm de ansamblu. Cea mai de bază metodă de asamblare se numește medie Bayesiană, care a fost actualizată cu algoritmi mai noi, cum ar fi codificarea de ieșire cu baging, boosting și corectarea erorilor. Învățarea automată și metodele de ansamblu sunt noile norme care compun dinamica variabilității datelor în această eră digitală bazată pe inteligență artificială.

Cu ajutorul acestei metode de ansamblu folosită pentru clasificarea și predicția datelor, puteți participa la unul dintre cele mai bune proiecte pentru începători cu programarea R.

• Predicția abandonului pentru companiile de telecomunicații cu regresie logistică

Motivul fiecărei companii este de a crește profitul și veniturile prin achiziționarea de noi clienți și asigurându-se că cei existenți revin mereu. De asemenea, este esențial ca companiile să stabilească în prealabil dacă clienții doresc să întrerupă utilizarea serviciilor lor pentru a evita consecințele negative. Trebuie să construiți un model chur pentru a activa această caracteristică. Modelul chur sugerează ieșirea care indică avertismentul despre clienții care doresc să întrerupă producția sau, cu alte cuvinte, „chirn”. Pentru acest proiect, trebuie să utilizați modelul de regresie logistică de programare R pe care trebuie să îl integrați cu seturile de date ale clienților.

• Recunoașterea emoțiilor vorbirii

În acest proiect, veți învăța să identificați emoțiile umane prin intermediul vocilor mostre sau al vorbirii directe. Se bazează în principal pe extragerea emoțiilor dintr-o înregistrare. În acest proiect, veți avea nevoie de biblioteca Librosa, adesea folosită pentru analiza audio și muzica. Cu R, în plus, veți folosi algoritmi de rețea neuronală, mașini de suport vectoriale și rețele neuronale de convoluție.

• Sistem de recomandare de filme

Acest proiect este similar cu sistemul de recomandare muzicală. Singura diferență este că urmărește modelul de vizionare al spectatorilor și sugerează filme și videoclipuri în conformitate. În acest proiect, trebuie să utilizați datele din istoricul de navigare ale utilizatorului. Cel mai mare avantaj al construirii acestui sistem de recomandare de filme de la început este că veți învăța funcționarea interioară a unui motor de recomandare. Trebuie să utilizați limbajul R și pachete precum recomandar lab, ggplot2, reshape2 și data.table.

Verificați programele noastre din SUA - Data Science

Concluzie

Lucrul la idei de proiecte R este o modalitate excelentă de a dezvolta o înțelegere puternică a științei datelor. În fiecare dintre aceste proiecte, trebuie să creați modele precise. În procesul de învățare, veți dobândi abilități relevante pentru industrie. Dacă doriți să aflați mai multe despre ideile de proiecte R și știința datelor, vă puteți înscrie la programul premium de certificat avansat în știința datelor, disponibil în upGrad.