แนวคิดและหัวข้อโครงการ 10 อันดับแรกของ R

R เป็นภาษาโปรแกรมระดับเริ่มต้นที่ได้รับความนิยม เป็นซอฟต์แวร์ฟรีที่พัฒนาขึ้นครั้งแรกโดย Robert Gentleman และ Ross Ihaka ในปี 1993 R มีแคตตาล็อกโดยละเอียดของกลยุทธ์กราฟิกและคณิตศาสตร์ประยุกต์ที่ใช้ประโยชน์จากการถดถอยอย่างง่ายและเชิงเส้น อัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่อง คณิตศาสตร์ประยุกต์ และสถิติ ไลบรารี R ส่วนใหญ่ถูกตั้งโปรแกรมด้วย R ยกเว้นงานเครื่องที่ซับซ้อนและรหัสภาษาเกี่ยวกับพีชคณิต

ในฐานะโปรแกรมเมอร์มือใหม่ คุณต้องทำงานในโครงการต่างๆ เพื่อให้ได้ฐานความรู้ที่ดีเกี่ยวกับการนำภาษาโปรแกรมไปใช้ในอุตสาหกรรมอย่างไร การทำงานในโครงการวิทยาศาสตร์ข้อมูลนั้นจะเพิ่มพูนความรู้และความสามารถในการแสดงทักษะการวิเคราะห์ข้อมูลของคุณ คุณสามารถฝึกฝนทักษะการเขียนโค้ดและทำงานกับชุดข้อมูลขนาดใหญ่ได้โดยการทำงานในโครงการวิทยาศาสตร์ข้อมูลแบบเรียลไทม์

เรียนรู้วิทยาการข้อมูลเพื่อสร้างความได้เปรียบเหนือคู่แข่งของคุณ

บทความนี้จะกล่าวถึง หัวข้อ โปรเจ็กต์ R ที่ดีที่สุด เพื่อช่วยคุณสร้างฐานที่แข็งแกร่งใน Data Science

แนวคิดโครงการ R ที่ดีที่สุด

นี่คือรายการรวบรวมแนวคิดโครงการ R ที่ดีที่สุดสิบรายการสำหรับโปรแกรมเมอร์รุ่นใหม่เพื่อรับประสบการณ์จริง:-

• การตรวจจับการฉ้อโกงบัตรเครดิต

ด้วยจำนวนการฉ้อโกงบัตรเครดิตที่เพิ่มขึ้น คุณสามารถสร้างแอปพลิเคชันเพื่อตรวจหาธุรกรรมฉ้อฉลที่ทำด้วยบัตรเครดิตผ่านการเขียนโปรแกรม R ได้อย่างง่ายดาย อัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่องที่แตกต่างกันสามารถออกแบบเพื่อระบุความแตกต่างระหว่างธุรกรรมของแท้และธุรกรรมที่ฉ้อฉล ในโครงการนี้ คุณต้องใช้อัลกอริทึม เช่น การถดถอย ต้นไม้การตัดสินใจ โครงข่ายประสาทเทียม และอื่นๆ

ระบบตรวจจับการฉ้อโกงใช้ชุดข้อมูลที่ชื่อว่า “การทำธุรกรรมผ่านบัตร” ประกอบด้วยธุรกรรมทั้งจริงและฉ้อฉล สำหรับโครงการนี้ คุณต้องทำตามขั้นตอน เช่น สำรวจข้อมูล นำเข้าชุดข้อมูลธุรกรรม จัดโครงสร้าง จัดการ สร้างแบบจำลอง ปรับให้เหมาะสม และใช้งานอัลกอริทึม

• การวิเคราะห์ความรู้สึก

ด้วยการวิเคราะห์ความรู้สึก คุณจะวิเคราะห์คำต่างๆ เพื่อค้นหาความรู้สึกและความคิดเห็นที่มีขั้วที่แตกต่างกันตั้งแต่เชิงบวก เชิงลบ และเป็นกลาง วิธีการนี้มักเรียกว่าการขุดความคิดเห็นและการตรวจจับขั้ว ในการจำแนกประเภทนี้ ข้อมูลที่ประกอบด้วยความรู้สึกดังกล่าวจะแบ่งออกเป็นประเภทต่างๆ ซึ่งอาจเป็นแบบกลาง แบบไบนารี่ คือมีทั้งบวกและลบ หรือแม้แต่หลายอารมณ์ เช่น เศร้า มีความสุข โกรธ เป็นต้น

กระบวนการวิเคราะห์ความรู้สึกนี้ส่วนใหญ่จะใช้เพื่อกำหนดประเภทของความคิดเห็นที่สะท้อนในเว็บไซต์ เอกสาร ฟีดโซเชียลมีเดีย และอื่นๆ คุณสามารถสร้างโปรเจ็กต์ที่ค่อนข้างง่ายนี้โดยใช้การเขียนโปรแกรม R และชุดข้อมูลจากแพ็คเกจ “janeaustenr”

• การวิเคราะห์ข้อมูล Uber

การเล่าเรื่องด้วยข้อมูลเป็นหนึ่งในองค์ประกอบหลักของแมชชีนเลิร์นนิงที่หลายบริษัทใช้เพื่อถอดรหัสบริบทและภูมิหลังของการดำเนินการต่างๆ ในทางกลับกัน การแสดงข้อมูลเป็นภาพยังช่วยให้บริษัทต่างๆ เข้าใจชุดข้อมูลที่ซับซ้อนซึ่งมีอิทธิพลต่อการตัดสินใจ

หนึ่งในโครงการที่ดีที่สุดในการแสดงข้อมูลคือโครงการวิเคราะห์ Uber ในโครงการนี้ การเขียนโปรแกรม R และไลบรารีมีความจำเป็นสำหรับการวิเคราะห์ตัวแปรและพารามิเตอร์ต่างๆ เช่น การเดินทางแบบไปเช้าเย็นกลับ การเดินทางแบบรายเดือน และการเดินทางแบบรายปี การแสดงภาพสำหรับกรอบเวลารายปีต่างๆ ถูกสร้างขึ้นด้วยความช่วยเหลือของ 'Uber Pickups in New York City Dataset' คุณจะต้องนำเข้าแพ็คเกจและไลบรารี R รวมถึง “ggthemes”, –“ggplot2”, ”dplyr”, ”lubridate”, “DT”, “tidyr” และ “scale”

• การทำนายคุณภาพไวน์

ด้วยความช่วยเหลือของการสร้างแบบจำลองเชิงทำนาย แนวคิดในการปรับปรุงคุณภาพไวน์สามารถดำเนินการได้อย่างมีประสิทธิภาพ ในโครงการนี้ คุณจะต้องเข้าถึงชุดข้อมูล "ไวน์แดง" เพื่อกำหนดคุณภาพของไวน์ จุดมุ่งหมายหลักของโครงการนี้คือการสำรวจคุณสมบัติทางเคมีของไวน์แดง

สำหรับผู้เริ่มต้น คุณต้องใช้ตัวแปรอินพุตเพื่อทำนายคุณภาพไวน์และจัดประเภทไวน์ที่มีคุณสมบัติพิเศษ จากนั้น คุณต้องกำหนดความสัมพันธ์เฉพาะภายในข้อมูลผ่านชุดข้อมูลและแปรงบนแปลงเพื่อเน้น คุณจะได้เรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับการสำรวจข้อมูล การแสดงข้อมูล และแบบจำลองการถดถอยในโครงการนี้

• ระบบแนะนำเพลง

คุณสามารถตั้งค่าระบบเล่นเพลงอัตโนมัติโดยใช้ภาษา R ได้อย่างง่ายดาย โครงการนี้เป็นโครงการที่คุณจะได้เรียนรู้การใช้เครื่องมือสำหรับการแนะนำเพลงเพื่อกำหนดความสนใจด้านดนตรีของคุณและทำให้เพลงเล่นตามนั้น

โปรเจ็กต์นี้คล้ายกับระบบที่ช่วยในการแนะนำภาพยนตร์ โดยคุณต้องสร้างระบบที่แนะนำเพลงแทนภาพยนตร์และซีรีส์ทางเว็บ โปรเจ็กต์นี้ใช้ชุดข้อมูลจาก KKBOX ซึ่งเป็นหนึ่งในบริการสตรีมเพลงชั้นนำที่มีคลังเพลงหลายล้านเพลง ที่นี่ คุณจะต้องสร้างระบบแมชชีนเลิร์นนิงด้วยความช่วยเหลือของ Python และ R คุณสามารถตรวจจับความถี่ที่ผู้ใช้ฟังเพลงหลังจากฟังครั้งแรก โดยเริ่มกิจกรรมการฟังครั้งแรกในช่วงเวลาหนึ่งๆ

• การระบุชุดผลิตภัณฑ์

การรวมผลิตภัณฑ์เป็นกลยุทธ์ทางการตลาดที่เข้าใจผิดได้ซึ่งใช้ผลิตภัณฑ์ต่างๆ เพื่อขายเป็นผลิตภัณฑ์เดียวในราคาที่มีส่วนลด บริษัทต่างๆ ใช้กลยุทธ์นี้เพื่อกระตุ้นให้ลูกค้าซื้อผลิตภัณฑ์จากพวกเขามากขึ้น ตัวอย่างหนึ่งที่ดีคือคอมโบมื้ออาหารจาก Pizza Hut และ Dominos

ในโครงการนี้ คุณต้องใช้เทคนิคการจัดกลุ่มและการแบ่งส่วนแบบอัตนัยเพื่อรวมผลิตภัณฑ์เข้าด้วยกันเพื่อสร้างยอดขายที่ดี คุณยังสามารถใช้ชุดข้อมูล เช่น "ธุรกรรมการขายรายสัปดาห์" ที่ประกอบด้วยปริมาณการซื้อของผลิตภัณฑ์ต่างๆ

• การจำแนกชุดข้อมูล

ชุดของการปฏิบัติการเรียนรู้ด้วยเครื่องสำหรับสร้างชุดตัวแยกประเภทและจัดประเภทจุดข้อมูลโดยการจดบันทึกการคาดการณ์เรียกว่าอัลกอริทึมชุด วิธีพื้นฐานที่สุดในการรวมเรียกว่า Bayesian averaging ซึ่งได้รับการปรับปรุงด้วยอัลกอริธึมที่ใหม่กว่า เช่น การใส่ถุง การเร่ง และการแก้ไขโค้ดเอาต์พุตที่แก้ไขข้อผิดพลาด แมชชีนเลิร์นนิงและวิธีการรวมเป็นบรรทัดฐานใหม่ที่ประกอบกันเป็นไดนามิกของความแปรปรวนของข้อมูลในยุคดิจิทัลที่ใช้ AI นี้

ด้วยความช่วยเหลือของวิธีการทั้งมวลนี้ที่ใช้สำหรับการจำแนกประเภทข้อมูลและการคาดคะเน คุณสามารถมีส่วนร่วมในหนึ่งในโปรเจ็กต์สำหรับผู้เริ่มต้นที่ดีที่สุดด้วยการเขียนโปรแกรม R

• การทำนายการเลิกใช้งานสำหรับบริษัทโทรคมนาคมที่มีการถดถอยโลจิสติก

แรงจูงใจของบริษัททุกแห่งคือการเพิ่มกำไรและรายได้โดยการหาลูกค้าใหม่และมั่นใจว่าลูกค้าเดิมจะกลับมาเสมอ นอกจากนี้ยังเป็นสิ่งสำคัญสำหรับบริษัทที่จะต้องพิจารณาล่วงหน้าว่าลูกค้าต้องการหยุดใช้บริการของพวกเขาต่อไปหรือไม่ เพื่อหลีกเลี่ยงผลกระทบด้านลบ คุณต้องสร้างแบบจำลอง chur เพื่อเปิดใช้งานคุณสมบัตินี้ แบบจำลอง chur แนะนำเอาต์พุตที่ระบุคำเตือนเกี่ยวกับลูกค้าที่ต้องการเลิกใช้ หรืออีกนัยหนึ่งคือ "churn" สำหรับโปรเจกต์นี้ คุณต้องใช้โมเดลการถดถอยโลจิสติกในการเขียนโปรแกรม R ที่คุณต้องการรวมเข้ากับชุดข้อมูลลูกค้า

• การรู้จำอารมณ์คำพูด

โครงการนี้ คุณจะได้เรียนรู้การระบุอารมณ์ของมนุษย์ผ่านตัวอย่างเสียงหรือคำพูดโดยตรง ขึ้นอยู่กับการสกัดอารมณ์จากการบันทึกเป็นหลัก ในโครงการนี้ คุณจะต้องมีห้องสมุด Librosa ซึ่งมักใช้ในการวิเคราะห์เสียงและเพลง นอกจากนี้ เมื่อใช้ R คุณจะใช้อัลกอริทึมโครงข่ายประสาทเทียม เครื่องเวกเตอร์สนับสนุน และโครงข่ายประสาทเทียมแบบบิดเบี้ยว

• ระบบแนะนำภาพยนตร์

โปรเจ็กต์นี้คล้ายกับระบบแนะนำเพลง ข้อแตกต่างเพียงอย่างเดียวคือติดตามรูปแบบการรับชมของผู้ชมและแนะนำภาพยนตร์และวิดีโอให้สอดคล้องกัน ในโครงการนี้ คุณต้องใช้ข้อมูลประวัติการเข้าชมของผู้ใช้ ข้อดีที่สุดของการสร้างระบบแนะนำภาพยนตร์ตั้งแต่เริ่มต้นคือ คุณจะได้เรียนรู้การทำงานภายในของเครื่องมือแนะนำ คุณต้องใช้ภาษา R และแพ็คเกจ เช่น แล็บผู้แนะนำ, ggplot2, reshape2 และ data.table

ตรวจสอบโปรแกรม US - Data Science ของเรา

บทสรุป

การทำงานกับแนวคิดโครงการ R เป็นวิธีที่ยอดเยี่ยมในการพัฒนาความเข้าใจที่แข็งแกร่งเกี่ยวกับวิทยาศาสตร์ข้อมูล ในแต่ละโครงการ คุณต้องสร้างแบบจำลองที่ถูกต้อง ในกระบวนการเรียนรู้ คุณจะได้รับทักษะที่เกี่ยวข้องกับอุตสาหกรรม หากคุณต้องการเรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับแนวคิดโครงการ R และวิทยาศาสตร์ข้อมูล คุณสามารถลงทะเบียนสำหรับโปรแกรมใบรับรองขั้นสูงระดับพรีเมียมในวิทยาศาสตร์ข้อมูล ที่มีอยู่ใน upGrad