6 أفكار مشروع R مثيرة للاهتمام للمبتدئين [2022]

مقدمة

هل تطمح للحصول على وظيفة في مجال تحليلات البيانات؟ حسنًا ، لقد أتيت إلى المكان الصحيح! في الوقت الحاضر ، تجد تحليلات البيانات مجموعة واسعة من التطبيقات في العديد من الصناعات ؛ تحديد وتحليل البيانات يساهم في رفع كفاءة الأعمال وربحها.

لا تعزز المشاريع في علم البيانات معرفتك في المجال فحسب ، بل تتيح لك أيضًا عرض قدرات تحليل البيانات في سيرتك الذاتية. إن القدرة على العمل بذكاء مع كميات هائلة من مجموعات البيانات هي ما يميز عالم البيانات الماهر عن البقية ، ومشاريع علوم البيانات في الوقت الفعلي هي الطريقة المثلى لصقل مهاراتك في الترميز. لاكتساب الخبرة في علم البيانات ، تحقق من دورات علوم البيانات لدينا.

في هذه المقالة ، سنناقش لغة البرمجة R - ما هي R ، واستخدامات R في علوم البيانات ، وبعض موضوعات مشروع R لمساعدتك على إتقان علم البيانات.

مقدمة في برمجة R

قبل أن نتحدث عن أفكار مشروع R ، دعنا نقدم لك برمجة R. R هي لغة برمجة تم تأسيسها وإنشاءها في عام 1993 بواسطة Robert Gentleman و Ross Ihaka في جامعة أوكلاند. إنه برنامج مجاني ، أي يمكن توزيعه في أي نسخة معدلة وكذلك يمكن تشغيله لأغراض مختلفة مثل الدراسة والتغيير.

يمكن استخدام R في العديد من الدراسات الإحصائية مثل الاختبارات الإحصائية القياسية والنمذجة الخطية وغير الخطية والتصنيف والتجميع وتحليل السلاسل الزمنية والمزيد. إنه قابل للتوسعة بدرجة كبيرة ويمكن استخدامه في التقنيات الرسومية بالإضافة إلى تصور البيانات. يقدم R طريقًا مفتوح المصدر للبحث المتعلق بالمنهجية الإحصائية. يمكن تجميع R وتشغيله على أنظمة أساسية مختلفة لـ UNIX و Windows و macOS.

لماذا تحظى "R" بشعبية في علوم البيانات؟

سبب وجيه لتعزيز معرفتك بعلوم البيانات من خلال أفكار مشروع R هو أن برمجة R أصبحت شائعة بين المجالات المختلفة في جميع أنحاء العالم. استفاد كل من الشركة والعملاء من إنجاز المهام الأساسية مثل جمع البيانات وتحليلها وإنتاج نتائج مفيدة من خلال برمجة R.

تعتبر التغذية اليدوية للبيانات لإنتاج مخرجات عملية شاقة وتستغرق وقتًا طويلاً وتكون عرضة للخطأ في الغالب. ولكن بمساعدة لغة R ، يمكن تصميم برامج تحليل البيانات حسب اهتمامات الشركة ؛ هذا يقلل من العمل اليدوي ، ويزيد السرعة والكفاءة ، ويوفر نتائج محسّنة. انقر للعثور على مزيد من الأسباب لتعلم R.

إلى جانب وظائف مثل if-else و for و while ، فإن R لديها بعض الميزات والحزم المضمنة التي تسمح للمستخدمين بتحليل أنواع مختلفة من مجموعات البيانات. جعلت هذه الوظائف والميزات برمجة R أداة قياسية وسهلة الفهم بين علماء البيانات. فيما يلي بعض مجموعات البيانات التي يمكن تحليلها باستخدام مفاهيم تحليلات بيانات R:

• قائمة - مجموعة البيانات هذه عبارة عن مجموعة من أنواع البيانات المختلفة ويمكنها إضافة متغيرات مثل المتغيرات الفئوية والمتغيرات المستمرة والقيم المفقودة.
• يمكن استخدام برمجة Vector - R لدراسة وتحليل المتجهات الفردية مثل الأرقام والأعداد الصحيحة أو مزيج من نوعين أو أكثر من أنواع المتجهات في مجموعة البيانات.
• المصفوفات - يمكن للغة R إجراء تحليل لمجموعات البيانات ثنائية الأبعاد مثل المصفوفة.

كيف يتم توظيف "R" في علوم البيانات؟

لماذا R لعلوم البيانات؟ الهدف الرئيسي من استخدام R في تحليلات البيانات هو الحصول على فهم أساسي لمجموعة البيانات وهيكلها ؛ يتم تحقيق ذلك من خلال تلخيص مجموعة البيانات وتصورها من خلال لغة البرمجة R. يُطلق على هذا النوع من تحليل البيانات اسم تحليل البيانات الاستكشافية. في جوهرها ، يساعدنا في تحديد أصل البيانات ، وتطوير خوارزميات للتفسير الصحيح للبيانات ، والحصول على تمثيل مرئي مفصل.

ومن ثم ، يُفضل R غالبًا لتحليلات البيانات على لغات البرمجة الأخرى ، مما يمنحك سببًا آخر لاستكشاف أفكار مشاريع R المختلفة . الأجزاء الأربعة الرئيسية لـ "R" هي:

• R وحدة التحكم - لكتابة الرموز
• نص R - يوفر واجهة لكتابة الرموز
• بيئة R - يمكن هنا إضافة البيانات الخارجية مثل المتغيرات والمتجهات والوظائف
• الإخراج الرسومي - يمكن تصور التمثيل الرسومي للبيانات هنا
• R عبارة عن مجموعة متكاملة من مرافق البرامج لمعالجة البيانات وحسابها وتصورها الرسومي. إنه برنامج متطور ومتماسك ومنهجي لتحليل البيانات يوفر:
• وسيلة فعالة للتعامل مع البيانات وتخزينها
• معاملات العمليات الحسابية على المصفوفات والمصفوفات
• مجموعة كبيرة وموحدة ومنظمة تنظيماً جيداً من الأدوات الوسيطة لتحليل البيانات
• تسهيلات العرض الرسومي للبيانات التي تم تحليلها ، سواء على الشاشة أو في النسخ المطبوعة
• الحلقات ، والشرطية ، والوظائف المتكررة المحددة من قبل المستخدم ، ومرافق الإدخال والإخراج

دليل خطوة بخطوة لبدء أي "مشروع R"

• تحديد المشكلة - الخطوة الأولى والأكثر أهمية هي تحديد الأسئلة التي تريد معالجتها من خلال تحليلات البيانات والحلول الممكنة التي تريد تحقيقها في النهاية.
• جمع البيانات - يعد جمع البيانات خطوة حاسمة للغاية وليست سهلة كما تبدو. تتطلب العملية الوقت والجهد. لا تحتوي أي مجموعة بيانات على بيانات كما تتوقعها وتتضمن البحث والترتيبات وإعادة الترتيبات والتجميع النهائي.
• تنظيف البيانات - إذا كنت تريد أن تكون نتائجك متسقة ، فيجب عليك التأكد من إجراء تنظيف البيانات بشكل صحيح. في الأساس ، يزيل تنظيف البيانات البيانات غير الضرورية والمكررة من جمع البيانات.
• تحليل البيانات - في هذه المرحلة ، عليك اكتشاف الاتجاهات والأنماط في جمع البيانات ، وتجميعها وفقًا لذلك ، وفهم سلوك البيانات.
• نمذجة البيانات - في هذه الخطوة ، يتم تقسيم البيانات إلى جزأين - أحدهما للتدريب وتطوير النموذج والآخر للاختبار.
• تحسين النموذج ونشره - في هذه الخطوة ، يتم تحسين النموذج من أجل الدقة والكفاءة ، لضمان أفضل النتائج.

أهم أفكار مشروع R والموضوعات

في الوقت الحالي ، من الواضح تمامًا أن لغة البرمجة R لديها إمكانات هائلة لتعزيز معرفتك في علوم البيانات والتحليلات. في القسم التالي ، سنناقش بعضًا من أكثر موضوعات مشروع R شيوعًا والتي يمكنك استخدامها لإتقان مهاراتك في التعلم الآلي وعلوم البيانات.

1. تحليل المشاعر

تحليل المشاعر هو عملية تحليل الكلمات للتأكد من الآراء والمشاعر التي لها أقطاب مختلفة - إيجابية أو سلبية أو محايدة. تتبع الطريقة أيضًا أسماء الكشف عن القطبية والتنقيب عن الرأي. في هذا النوع من التصنيف ، يتم تصنيف البيانات (المشاعر) إلى فئات مختلفة ؛ قد تكون هذه الفئات ثنائية (إيجابية وسلبية) ، محايدة أو متعددة (سعيد ، حزين ، غاضب ، وما إلى ذلك).

إذن ، ما فائدتها؟ حسنًا ، يمكن استخدام عملية تحليل المشاعر لتحديد طبيعة الآراء التي تنعكس في مواقع الويب وموجزات الوسائط الاجتماعية والمستندات وما إلى ذلك. يمكن إنشاء مشروع تحليل المشاعر في "R" باستخدام مجموعات بيانات حزمة "janeaustenr" .

2. تحليل بيانات أوبر

يعد سرد البيانات أحد المكونات الأساسية للتعلم الآلي ؛ يساعد الشركات على فهم خلفية وسياق العمليات المختلفة. يساعد تصور البيانات الشركات في فهم مجموعات البيانات المعقدة ، والتي بدورها تساعدهم على اتخاذ القرارات.

مشروع تحليل أوبر هو مشروع في تصور البيانات ، حيث تُستخدم R ومكتباتها لتحليل المعلمات أو المتغيرات مثل الرحلات خلال اليوم أو الرحلات الشهرية في السنة. يتم إنشاء هذه التصورات لأطر زمنية سنوية مختلفة باستخدام "Uber Pickups in New York City Dataset." تتضمن مكتبات وحزم R الأساسية التي يلزم استيرادها لهذا المشروع - "ggplot2" و "ggthemes" و "lubridate" و "dplyr" و "tidyr" و "DT" و "المقاييس".

3. نظام توصية الفيلم

هل تساءلت يومًا كيف تقترح Netflix أفلامًا ومسلسلات ويب من الأنواع التي تروق لك على الفور؟ تستخدم منصات البث المختلفة مثل Netflix و Amazon Prime شيئًا يعرف باسم نظام التوصيات ؛ يستخدم عملية تصفية لاقتراح المحتوى بناءً على تفضيلات المستخدم وأنماط المشاهدة وسجل التصفح. توفر بيانات تصفح المستخدم المدخلات لنظام التوصيات.

بينما يقترح نظام التوصية المستند إلى المحتوى أفلامًا مشابهة لما شاهدته في الماضي ، تقدم توصية التصفية التعاونية اقتراحات فيما يتعلق بالمستخدمين الآخرين الذين لديهم نفس التفضيلات وتاريخ المشاهدة. يمكن إنشاء نظام توصية باللغة R باستخدام "مجموعة بيانات MovieLens" والحزم - "ggplot2" و "الموصى بها" و "data.table" و "reshape2".

4. تقسيم العملاء

يعد تقسيم العملاء أحد أهم موضوعات مشروع R. كلما احتاجت الشركات إلى تحديد واستهداف أكثر قاعدة عملاء محتملة ، تكون طريقة تقسيم العملاء في متناول اليد. في هذه الطريقة ، يتم تقسيم قاعدة العملاء وتجميعها وفقًا لبعض الخصائص المتشابهة ذات الصلة بالسوق مثل العمر والجنس والاهتمامات وعادات الإنفاق.

إنها طريقة فعالة للشركات لتطوير استراتيجياتها التسويقية بأقل فرصة للمخاطر المتعلقة بالاستثمار. تساعد البيانات التي تجمعها الشركات على اكتساب فهم أعمق لتفضيلات ومتطلبات العملاء الأفراد الذين يجنون في النهاية أرباحًا أعلى. يستخدم مشروع تقسيم العملاء في R خوارزمية K-mean clusting لتجميع مجموعات البيانات غير المسماة و "مجموعة بيانات عملاء المركز التجاري".

5. كشف الاحتيال لبطاقات الائتمان

تجد لغة البرمجة R تطبيقًا آخر في الكشف عن معاملات بطاقات الائتمان الاحتيالية. في هذا المشروع ، يتم استخدام خوارزميات مختلفة للتعلم الآلي يمكنها التمييز بين المعاملات المزيفة والمعاملات الأصلية. يستخدم مشروع الكشف عن بطاقات الائتمان في R خوارزميات متعددة مثل الانحدار اللوجستي ، وأشجار القرار ، ومصنفات تعزيز التدرج ، والشبكات العصبية الاصطناعية.

تُستخدم مجموعة بيانات معاملات البطاقة في مشروع الكشف عن الاحتيال لبطاقات الائتمان في R ؛ تحتوي مجموعة البيانات هذه على معاملات احتيالية وأصلية. يحتوي المشروع على الخطوات التالية - استيراد مجموعات البيانات التي تحتوي على معاملات بطاقات الائتمان ، واستكشاف البيانات ، ومعالجة البيانات وهيكلتها ، ونمذجة البيانات ، وملاءمة النموذج في خوارزمية الانحدار اللوجستي ، وأخيراً ، تنفيذ شجرة القرار ، الشبكة العصبية الاصطناعية ، ونماذج تعزيز التدرج.

6. توقع تفضيل النبيذ

تذوق النبيذ هو مهنة فريدة في حد ذاته. قد يكون من الصعب للغاية التنبؤ بما قد يعجب العميل ، بناءً على تفضيلاته السابقة. ومع ذلك ، سيكون من الأسهل على المطاعم أن توصي عملائها بنبيذ إذا تم تحديد أذواقهم وتفضيلاتهم مسبقًا ؛ هذا هو المكان الذي يمكن فيه تطبيق مشروع التعلم الآلي R. يمكن استخدام الخصائص الفيزيائية والكيميائية للنبيذ لعمليات استخراج البيانات وتحديد تفضيلات العملاء. يستخدم مشروع التعلم الآلي الخاص هذا R مجموعة بيانات جودة النبيذ.

يمكن تطبيق النهج المتبع في مشروع توقع تفضيلات النبيذ على منتجات مماثلة لنمذجة أذواق العملاء ، وبالتالي المساعدة في التسويق المستهدف. يمكن أن يكون التطبيق الآخر لـ R في التنبؤ بجودة النبيذ من خلال أخذ المعلمات الفيزيائية والكيميائية كمتغيرات إدخال لتحديد جودة النبيذ.

ملخص

في هذه المقالة ، ناقشنا بعضًا من أفضل أفكار مشاريع R التي يمكنك استخدامها لبناء مفاهيمك في علوم البيانات. مطلوب قدر كبير من البيانات لإنشاء نماذج دقيقة ؛ يشارك العديد من الباحثين والأفراد والمنظمات عملهم ، وهو متاح بسهولة ويمكن أن يزودك بمجموعات البيانات التي يمكنك استخدامها في مشروعك. نأمل أن تساعدك موضوعات مشروع R هذه في إظهار مهاراتك في الإعداد الصناعي.

إذا كنت مهتمًا بالتعرف على أفكار مشاريع R ، وعلوم البيانات ، فراجع برنامج IIIT-B & upGrad's Executive PG في علوم البيانات الذي تم إنشاؤه للمهنيين العاملين ويقدم أكثر من 10 دراسات حالة ومشاريع ، وورش عمل عملية عملية ، وإرشاد مع خبراء الصناعة ، وجهاً لوجه مع موجهين في الصناعة ، وأكثر من 400 ساعة من التعلم والمساعدة في العمل مع الشركات الكبرى.