En İyi 10 R Projesi Fikirleri ve Konuları

R popüler bir başlangıç ​​seviyesi programlama dilidir. İlk olarak 1993 yılında Robert Gentleman ve Ross Ihaka tarafından geliştirilen ücretsiz bir yazılımdır. R, ek olarak basit ve doğrusal regresyon, makine öğrenimi algoritmaları, uygulamalı matematik ve istatistiklerin iyi bir şekilde kullanılmasını sağlayan ayrıntılı bir grafik stratejiler ve uygulamalı matematik kataloğuna sahiptir. Daha karmaşık makine görevleri ve cebirsel dil kodları dışında çoğu R kitaplığı R'de programlanır.

Gelişmekte olan bir programcı olarak, programlama dillerinin endüstriyel kullanıma nasıl sunulduğuna ilişkin iyi bir bilgi tabanı elde etmek için çeşitli projeler üzerinde çalışmalısınız. Veri bilimi projeleri üzerinde çalışmak, bilginizi ve veri analizi becerilerinizi sergileme yeteneğinizi artıracaktır. Gerçek zamanlı Veri Bilimi projeleri üzerinde çalışarak kodlama becerilerinizi geliştirebilir ve büyük veri kümeleriyle çalışabilirsiniz.

Rakiplerinize üstünlük sağlamak için veri bilimini öğrenin

Bu makale, Veri Biliminde güçlü bir temel oluşturmanıza yardımcı olacak en iyi R projeleri konularını tartışacaktır .

En İyi R Projesi Fikirleri

İşte tomurcuklanan programcıların uygulamalı bir deneyim kazanmaları için en iyi on R projesi fikrinin derlenmiş bir listesi: -

• Kredi Kartı Dolandırıcılığının Tespiti

Artan kredi kartı dolandırıcılıkları ile birlikte R programlama ile kredi kartı ile yapılan dolandırıcılık işlemlerini tespit etmek için kolayca uygulama oluşturabilirsiniz. Gerçek bir işlem ile hileli bir işlem arasındaki farkı belirlemek için farklı Makine Öğrenimi algoritmaları tasarlanabilir. Bu projede Regresyonlar, Karar Ağaçları, Yapay Sinir Ağları ve benzeri algoritmaları kullanmalısınız.

Dolandırıcılık tespit sistemi “kart işlemi” adlı veri setini kullanır. Hem gerçek hem de hileli işlemleri içerir. Bu proje için, verileri keşfetme, işlem veri setini içe aktarma, yapılandırma, manipüle etme, modelleme, uydurma ve algoritmaları uygulama gibi adımları izlemelisiniz.

• Duygu Analizi

Duyarlılık analizi ile, olumlu, olumsuz ve nötr arasında değişen farklı kutuplara sahip duyguları ve fikirleri keşfetmek için kelimeleri analiz edeceksiniz. Yöntem aynı zamanda fikir madenciliği ve polarite tespiti olarak da adlandırılır. Bu sınıflandırma türünde söz konusu duyguları içeren veriler, nötr, ikili, yani olumlu veya olumsuz, hatta üzgün, mutlu, kızgın vb. çoklu duygular olmak üzere çeşitli sınıflara ayrılır.

Bu duyguları analiz etme süreci, esas olarak web sitelerine, belgelere, sosyal medya akışlarına ve daha fazlasına yansıyan görüş türlerini belirlemek için kullanılır. Bu nispeten kolay projeyi, R programlama ve "janeaustenr" paketindeki veri kümelerini kullanarak oluşturabilirsiniz.

• Uber Verilerinin Analizi

Veri öyküsü anlatımı, birçok şirket tarafından çok sayıda işlemin bağlamını ve arka planını deşifre etmek için kullanılan Makine Öğreniminin ana bileşenlerinden biridir. Öte yandan, veri görselleştirme, şirketlerin karar vermeyi etkileyen karmaşık veri kümelerini anlamalarına da yardımcı olur.

Veri görselleştirmede en iyi projelerden biri Uber Analiz Projesidir. Bu projede, günlük geziler, aylık geziler ve yıllık geziler gibi değişkenleri ve parametreleri analiz etmek için R programlama ve kitaplıklar gereklidir. Çeşitli yıllık zaman dilimleri için görselleştirmeler, 'New York Şehri Veri Kümesindeki Uber Alımları'nın yardımıyla oluşturulur. “ggthemes”, –“ggplot2”, ”dplyr”, ”lubridate”, “DT”, “tidyr” ve “scales” dahil olmak üzere R paketlerini ve kitaplıkları içe aktarmanız gerekecektir.

• Şarap Kalitesi Tahmini

Öngörülü modellemenin yardımıyla, şarap kalitesini iyileştirme fikri verimli bir şekilde uygulanabilir. Bu projede, şarabın kalitesini belirlemek için "kırmızı şarap" veri kümesine erişmeniz gerekecek. Bu projenin birincil amacı, kırmızı şarabın kimyasal özelliklerini keşfetmektir.

Yeni başlayanlar için, şarap kalitesini tahmin etmek ve şarapları istisnai niteliklerle sınıflandırmak için girdi değişkenlerini kullanmalısınız. Ardından, veri kümesi aracılığıyla veriler içindeki benzersiz ilişkiyi belirlemeli ve vurgulamak için çizimleri tazelemelisiniz. Bu projede veri keşfi, veri görselleştirme ve regresyon modelleri hakkında daha fazla bilgi edineceksiniz.

• Müzik Öneri Sistemi

R dilini kullanarak otomatik çalan bir müzik sistemini kolayca kurabilirsiniz. Bu, kişinin müziğe olan ilgisini belirlemek ve şarkıları buna göre çalmak için müzik tavsiyesi motorunu kullanmayı öğreneceğiniz bir projedir.

Bu proje, filmler ve web dizileri yerine şarkı öneren bir sistem oluşturmanız gereken film önerilerine yardımcı olan bir sisteme benzer. Bu proje, milyonlarca müzik parçasından oluşan bir kitaplığa sahip en iyi müzik akışı hizmetlerinden biri olan KKBOX'tan veri kümesini kullanır. Burada Python ve R yardımıyla bir makine öğrenimi sistemi kurmanız gerekecek. Bir kullanıcının bir şarkıyı ilk kez dinledikten sonra ne sıklıkta dinlediğini tespit edebilir, belirli bir dönemde ilk dinleme olayını başlatabilirsiniz.

• Ürün Paketlerinin Tanımlanması

Ürün paketleme, indirimli bir fiyata tek bir ürün olarak satmak için çeşitli ürünleri kullanan kusursuz bir pazarlama stratejisidir. Şirketler, müşterileri kendilerinden daha fazla ürün almaya teşvik etmek için bu stratejiyi kullanır. İyi bir örnek, Pizza Hut ve Dominos'tan gelen yemek kombinasyonudur.

Bu projede, iyi satışlar yapmak için ürünleri bir araya getirmek için kümeleme tekniğini ve öznel segmentasyonu kullanmalısınız. Çeşitli ürünlerin satın alma miktarlarından oluşan “haftalık satış hareketi” gibi veri setlerini de kullanabilirsiniz.

• Veri Kümelerini Sınıflandırma

Bir dizi sınıflandırıcı oluşturmak ve veri noktalarını tahminlerini dikkate alarak sınıflandırmak için kullanılan makine öğrenimi uygulamalarına topluluk algoritması denir. Birleştirmenin en temel yöntemi, torbalama, artırma ve hata düzeltme çıktı kodlaması gibi daha yeni algoritmalarla güncellenen Bayes ortalama alma olarak adlandırılır. Makine öğrenimi ve topluluk yöntemleri, yapay zeka tabanlı bu dijital çağda veri değişkenliği dinamiklerini oluşturan yeni normlardır.

Veri sınıflandırması ve tahmini için kullanılan bu topluluk yöntemi sayesinde, R programlama ile en iyi başlangıç ​​projelerinden birine katılabilirsiniz.

• Lojistik Regresyon ile Telekom Şirketleri İçin Churn Tahmini

Her şirketin amacı, yeni müşteriler kazanarak ve var olanların her zaman geri gelmesini sağlayarak karını ve gelirini artırmaktır. Olumsuz sonuçlardan kaçınmak için şirketlerin, müşterilerin hizmetlerini kullanmayı bırakmak isteyip istemediklerini önceden belirlemeleri de önemlidir. Bu özelliği etkinleştirmek için bir chur modeli oluşturmalısınız. Chur modeli, çıkmak isteyen müşterilerle ilgili uyarıyı, diğer bir deyişle “churn”ı gösteren çıktıyı önermektedir. Bu proje için müşteri veri setleriyle entegre etmeniz gereken R programlama Lojistik Regresyon modelini kullanmalısınız.

• Konuşma Duygu Tanıma

Bu projede, örnek sesler veya doğrudan konuşma yoluyla insan duygularını tanımlamayı öğreneceksiniz. Esas olarak bir kayıttan duyguların çıkarılmasına dayanır. Bu projede, genellikle ses ve müziği analiz etmek için kullanılan Librosa kütüphanesine ihtiyacınız olacak. R ile ayrıca sinir ağı algoritmalarını, destek vektör makinelerini ve evrişim sinir ağlarını kullanacaksınız.

• Film Öneri Sistemi

Bu proje müzik öneri sistemine benzer. Tek fark, izleyicilerin izleme alışkanlıklarını takip etmesi ve buna göre film ve videolar önermesidir. Bu projede, kullanıcının tarama geçmişi verilerini kullanmalısınız. Bu film öneri sistemini baştan oluşturmanın en büyük avantajı, bir öneri motorunun iç işleyişini öğrenecek olmanızdır. R dilini ve tavsiye laboratuvarı, ggplot2, reshape2 ve data.table gibi paketleri kullanmalısınız.

ABD - Veri Bilimi Programlarımıza göz atın

Çözüm

R proje fikirleri üzerinde çalışmak, Veri Bilimi konusunda güçlü bir anlayış geliştirmenin mükemmel bir yoludur. Bu projelerin her birinde doğru modeller oluşturmalısınız. Öğrenme sürecinde, sektörle ilgili beceriler edineceksiniz. R projesi fikirleri ve veri bilimi hakkında daha fazla bilgi edinmek istiyorsanız, upGrad'da bulunan Veri Bilimi alanındaki premium Gelişmiş Sertifika Programına kaydolabilirsiniz.