10 лучших идей и тем для проекта R

R — популярный язык программирования для начинающих. Это бесплатное программное обеспечение, впервые разработанное Робертом Джентльменом и Россом Ихакой в ​​1993 году. В R есть подробный каталог графических стратегий и прикладной математики, в котором также хорошо используются простая и линейная регрессия, алгоритмы машинного обучения, прикладная математика и статистика. Большинство библиотек R запрограммированы на R, за исключением более сложных машинных задач и кодов алгебраических языков.

Как начинающий программист, вы должны работать над различными проектами, чтобы получить хорошую базу знаний о том, как языки программирования используются в промышленности. Работа над проектами по науке о данных обязательно расширит ваши знания и позволит продемонстрировать свои навыки анализа данных. Вы можете отточить свои навыки кодирования и работать с большими наборами данных, работая над проектами Data Science в реальном времени.

Изучите науку о данных, чтобы получить преимущество над конкурентами

В этой статье мы обсудим лучшие темы проектов R, которые помогут вам создать прочную базу в науке о данных.

Лучшие идеи проекта R

Вот составленный список из десяти лучших идей проекта R для начинающих программистов, чтобы они могли получить практический опыт:

• Обнаружение мошенничества с кредитными картами

С ростом числа случаев мошенничества с кредитными картами вы можете легко создать приложение для обнаружения мошеннических транзакций, совершенных с помощью кредитной карты, с помощью программирования на языке R. Различные алгоритмы машинного обучения могут быть разработаны для определения разницы между подлинной транзакцией и мошеннической транзакцией. В этом проекте вы должны использовать такие алгоритмы, как регрессии, деревья решений, искусственные нейронные сети и тому подобное.

Система обнаружения мошенничества использует набор данных под названием «транзакция по карте». Он включает в себя как подлинные, так и мошеннические транзакции. Для этого проекта вы должны выполнить такие шаги, как изучение данных, импорт набора данных транзакций, структурирование, манипулирование, моделирование, подбор и внедрение алгоритмов.

• Анализ настроений

С помощью анализа настроений вы будете анализировать слова, чтобы обнаруживать настроения и мнения с различными полярностями, от положительных, отрицательных и нейтральных. Этот метод также часто называют анализом мнений и обнаружением полярности. В этом типе классификации данные, которые включают в себя указанные чувства, делятся на различные классы, которые могут быть нейтральными, бинарными, то есть положительными или отрицательными, или даже множественными эмоциями, такими как грусть, радость, гнев и т. д.

Этот процесс анализа настроений в основном используется для определения того, какие мнения отражены на веб-сайтах, в документах, в лентах социальных сетей и т. д. Вы можете построить этот относительно простой проект, используя программирование R и наборы данных из пакета «janeaustenr».

• Анализ данных Uber

Рассказывание историй на основе данных — один из основных компонентов машинного обучения, используемый многими компаниями для расшифровки контекста и предыстории многочисленных операций. С другой стороны, визуализация данных также помогает компаниям понимать сложные наборы данных, влияющие на принятие решений.

Одним из лучших проектов по визуализации данных является проект Uber Analysis. В этом проекте программирование R и библиотеки необходимы для анализа переменных и параметров, таких как однодневные поездки, поездки за месяц и поездки за год. Визуализации для различных годовых периодов строятся с помощью «Набора данных Uber Pickups in New York City». Вам нужно будет импортировать пакеты и библиотеки R, включая «ggthemes», «ggplot2», «dplyr», «lubridate», «DT», «tidyr» и «scales».

• Прогноз качества вина

С помощью прогнозного моделирования можно эффективно реализовать идею улучшения качества вина. В этом проекте вам потребуется доступ к набору данных «красное вино», чтобы определить качество вина. Основная цель этого проекта — изучить химические свойства красного вина.

Для начала вы должны использовать входные переменные для прогнозирования качества вина и классификации вин с исключительными характеристиками. Затем вы должны определить уникальную взаимосвязь в данных с помощью набора данных и обновить графики, чтобы выделить ее. В этом проекте вы узнаете больше об исследовании данных, визуализации данных и моделях регрессии.

• Система музыкальных рекомендаций

Вы можете легко настроить музыкальную систему с автоматическим воспроизведением, используя язык R. Это проект, в котором вы научитесь использовать движок музыкальных рекомендаций, чтобы определить свои музыкальные интересы и заставить песни воспроизводиться соответствующим образом.

Этот проект похож на систему, которая помогает в рекомендациях фильмов, где вам нужно создать систему, которая предлагает песни вместо фильмов и веб-сериалов. В этом проекте используется набор данных KKBOX, одного из лучших сервисов потоковой передачи музыки с библиотекой из миллионов музыкальных треков. Здесь вам нужно будет построить систему машинного обучения с помощью Python и R. Вы можете определить, как часто пользователь слушает песню после ее первого прослушивания, инициируя первое событие прослушивания в определенный период.

• Идентификация комплектов продуктов

Объединение продуктов — это надежная маркетинговая стратегия, в которой различные продукты продаются как единый продукт по сниженной цене. Компании используют эту стратегию, чтобы побудить клиентов покупать у них больше товаров. Хорошим примером является комбинация блюд от Pizza Hut и Dominos.

В этом проекте вы должны использовать метод кластеризации и субъективную сегментацию, чтобы объединить продукты и добиться хороших продаж. Вы также можете использовать наборы данных, такие как «еженедельная транзакция продаж», которая состоит из количества покупок различных продуктов.

• Классификация наборов данных

Набор методов машинного обучения для построения набора классификаторов и классификации точек данных с учетом их прогнозов называется ансамблевым алгоритмом. Самый простой метод ансамбля называется байесовским усреднением, который был обновлен новыми алгоритмами, такими как пакетирование, повышение и кодирование вывода с исправлением ошибок. Машинное обучение и ансамблевые методы — это новые нормы, определяющие динамику изменчивости данных в цифровую эпоху, основанную на искусственном интеллекте.

С помощью этого ансамблевого метода, используемого для классификации и прогнозирования данных, вы можете принять участие в одном из лучших проектов для начинающих по программированию на R.

• Прогнозирование оттока телекоммуникационных компаний с помощью логистической регрессии

Мотив каждой компании состоит в том, чтобы увеличить прибыль и выручку за счет привлечения новых клиентов и обеспечения того, чтобы существующие клиенты всегда возвращались. Компаниям также важно заранее определить, хотят ли клиенты прекратить пользоваться их услугами, чтобы избежать негативных последствий. Вы должны построить модель chur, чтобы включить эту функцию. Модель chur предлагает выходные данные, которые указывают на предупреждение о клиентах, которые хотят прекратить подписку или, другими словами, «уходят». Для этого проекта вы должны использовать модель логистической регрессии программирования на языке R, которую необходимо интегрировать с наборами данных клиентов.

• Распознавание эмоций речи

В этом проекте вы научитесь определять человеческие эмоции с помощью образцов голоса или прямой речи. Он основан в основном на извлечении эмоций из записи. В этом проекте вам понадобится библиотека Librosa, часто используемая для анализа аудио и музыки. Кроме того, с R вы будете использовать алгоритмы нейронных сетей, машины опорных векторов и сверточные нейронные сети.

• Система рекомендаций фильмов

Этот проект похож на систему музыкальных рекомендаций. Единственная разница в том, что он отслеживает схему просмотра зрителей и в соответствии с этим предлагает фильмы и видео. В этом проекте вы должны использовать данные истории просмотров пользователя. Самым большим преимуществом создания этой системы рекомендаций фильмов с самого начала является то, что вы изучите внутреннюю работу механизма рекомендаций. Вы должны использовать язык R и такие пакеты, как рекомендательная лаборатория, ggplot2, reshape2 и data.table.

Ознакомьтесь с нашими программами по науке о данных в США

Вывод

Работа над идеями проекта R — отличный способ развить глубокое понимание науки о данных. В каждом из этих проектов необходимо создавать точные модели. В процессе обучения вы приобретете отраслевые навыки. Если вы хотите узнать больше об идеях проекта R и науке о данных, вы можете зарегистрироваться в программе расширенных сертификатов премиум-класса по науке о данных, доступной в upGrad.