初心者のためのRの8つの驚くべきデータサイエンスプロジェクト[2022]
公開: 2021-01-05データサイエンスフィールドに入力しますか？
革新的なデータサイエンスツールとソリューションを開発したいですか？
はいの場合、あなたは完璧な記事に出くわしました！ この投稿では、初心者向けの最もエキサイティングなデータサイエンスプロジェクトのアイデアのいくつかを紹介します。
なぜデータサイエンスプロジェクトに取り組むのですか？
より多くの企業や組織がデータサイエンスの時流に参加するにつれて、資格のある熟練したデータサイエンス、AI、およびMLの専門家に対する需要が急速に高まっています。 これは何百万人ものデータサイエンス志願者や専門家にとって有望な機会ですが、データサイエンスの職務を手に入れることは簡単なことではありません。 企業は、適切な教育資格、スキルセット、そして最も重要なこととして、実務経験を持つ候補者のみを採用しています。
それで、実務経験は仕事の経験を意味しますか？ もしそうなら、データサイエンスのトレーニングを終えたばかりの初心者はどうですか？
「実務経験」とは、専門的な実務経験を意味するものではありません。 代わりに、実際のデータサイエンスプロジェクトの構築と作成について話しています。 すべてのデータサイエンス志望者にとって、ライブプロジェクトに取り組むことは、データサイエンスのキャリアを成功させるための重要な足がかりです。
プロジェクトは、実際のシナリオで理論的な知識とスキルを実装する機会を提供します。 これは、知識ベースを強化し、スキルを磨くのに役立つだけでなく、自信をつけるのにも役立ちます。 さらに、激しい競争が特徴の市場では、雇用主は常に「X」ファクターを持つ候補者を好むということです。 したがって、あなたが構築するプロジェクトは、同等の資格を持つ志願者の群衆からあなたを際立たせることができます。
ただし、本当の課題は、資格、スキル、興味に応じて適切なプロジェクトを見つけることです。 これが、初心者向けにRで完璧なデータサイエンスプロジェクトのアイデアのリストをまとめた理由です。
目次
Rのデータサイエンスプロジェクト
1.感情分析プロジェクト
顧客満足は、現在ほとんどすべての企業とブランドの最も重要な目標の1つです。 忠実で満足している顧客のファンベースを作成するための最良の方法は、彼らの精神に入る-彼らの好き嫌いを理解し、彼らの好みのパターン、そして最も重要なことに彼らのニーズを特定することです。 感情分析は、ほとんどの企業が自社の製品/サービスに対するターゲットオーディエンスの態度を理解するために使用するツールです。
名前が示すように、感情分析は単語を分析して、それらを表現する人々の根底にある感情を特定します。 感情分析ツールは、単語を分析することにより、それらを2つのバイナリ（ポジティブ、ネガティブ、ニュートラル）に分類します。 このプロジェクトでは、「janeaustenR」データセット/パッケージを使用します。 プロジェクトで使用される他のツールには、AFINN、Bing、Loughranなどの汎用レキシコンが含まれます。 また、ワードクラウドを使用して結果を表示します。
2.Uberデータ分析プロジェクト
Uberは、データ主導のブランドです。 同社はユーザーデータをマイニングおよび活用して、顧客に最適なタクシーソリューションを作成しています。 Uberはデータ主導の意思決定に投資していますが、高度なデータ分析と予測分析の組み合わせを活用して、マーケティング戦略、プロモーションオファー、価格設定ポリシーを設計しています。
このプロジェクトでは、ggplot2ライブラリを使用してデータ分析システムを設計し、ユーザーデータから洞察を得て、Uberの旅行や乗車を利用する顧客のほぼ正確な予測を生成します。 システムは、Rプログラミングとggplot2ライブラリを使用して、1日の旅行数、リピーターの1日の旅行時間、特定の月の旅行数など、さまざまな顧客パラメーターを分析します。
これらのデータポイントを視覚化することで、システムはUberの1日の平均旅行数、アプリのトラフィックが最大になるピーク時間、1か月の旅行数が最も多い日などを把握できます。 。
3.クレジットカード詐欺検出プロジェクト
最近、クレジットカード詐欺が急増しています。 実際、これはBFSIセクターで最も蔓延している脅威の1つです。 このRプロジェクトの背後にある考え方は、クレジットカードの不正取引を効率的に検出できる分類器を開発することです。
プロジェクトのデータセットは、不正でないトランザクションと不正なトランザクションの両方が混在するクレジットカードトランザクションデータセットになります。 このプロジェクトには、ディシジョンツリー、ロジスティック回帰、人工ニューラルネットワーク、勾配ブースティング分類器などの多数のMLアルゴリズムが含まれます。
これらのMLアルゴリズムを実装することにより、システムは不正な呼び出しと不正でない呼び出しを区別できるようになります。 このプロジェクトでは、実際のシナリオでMLアルゴリズムを適用して分類を実行する方法を説明します。
4.映画推薦プロジェクト
Amazon、Amazon Prime、またはNetflixを熱心に愛しているなら、これらのプラットフォームが「推奨エンジン」を活用していることをおそらくご存知でしょう。 名前から推測できるように、レコメンデーションエンジンの唯一の目的は、顧客に関連するものを「推奨」することです。Amazonの場合は製品を推奨し、PrimeとNetflixの場合は、以前の購入履歴または視聴履歴に基づいてコンテンツをユーザーに推奨します。
このRプロジェクトの主な目標は、ユーザーに映画を推薦する推薦システムを設計することです。 このプロジェクトに使用されるデータセットはMovieLensデータセットです。 このデータには、10329本を超える映画の105339件の評価が含まれています。 このプロジェクトでは、アイテムベースの協調フィルターを作成します。
この映画レコメンデーションエンジンをゼロから構築することの最大の利点は、レコメンデーションエンジンの内部機能とメカニズムを理解するのに役立つことです。 ライブプロジェクトで機械学習スキルとともにRプログラミングスキルを実装する方法を学習します。
5.音楽推薦プロジェクト
音楽レコメンデーションシステムは、映画レコメンデーションシステムと同様に機能しますが、唯一の違いは、映画の代わりに、ユーザーに音楽をレコメンデーションすることです。 これはPython+Rプロジェクトです。 このプロジェクトで使用されたデータセットは、アジアを代表する音楽ストリーミングサービスであるKKBOXからのものであり、 3,000万を超える音楽トラックを含むライブラリを誇っています。
このプロジェクトでは、PythonとRを使用してMLシステムを構築します。これにより、特定の時間枠内に最初のリスニングイベントがトリガーされた後、ユーザーがループで曲を聴く可能性を予測できます。 ここで、トレーニングとテストのデータセットは、特定の期間におけるさまざまなユーザーのリスニング履歴から選択されます。
したがって、たとえば、ユーザーの最初の観察可能なリスニングイベントから1か月以内に定期的なリスニングイベントがトリガーされた場合、システムはターゲットをトレーニングセットで1としてマークし、それ以外の場合は0としてマークします。同じルールが適用されます。テストセットに。 このプロジェクトは、データから洞察を引き出すための基本的なEDAの実行方法を学ぶ絶好の機会です。
6.顧客セグメンテーションプロジェクト
感情分析を使用してさまざまな製品/サービスに関する顧客の意見や感情をより深く洞察するのと同様に、顧客セグメンテーションはよりターゲットを絞ったマーケティングに使用されます。 ターゲットオーディエンスをニーズ、好み、年齢、場所、仕事、購入行動などに応じてさまざまなバイヤーペルソナに分類することにより、ブランドは特定の顧客セグメント向けにカスタマイズされた製品、マーケティング戦略、およびオファー/ディスカウントを作成できます。 これにより、顧客満足度が高まり、最終的に売上と収益が増加します。
顧客セグメンテーションは、教師なし学習（ML）の最も広く使用されているアプリケーションの1つです。 このプロジェクトでは、ラベルのないデータセットをクラスタリングするためにK-meansアルゴリズムを使用します。 K-meansクラスタリングアルゴリズムは、データセット内の年齢と性別の分布を効果的に視覚化できます。 さらに、年収と支出パターンも分析します。 基本的に、このRプロジェクトは、K-meansアルゴリズムのさまざまなバージョンを実装することにより、データの記述的分析を提供します。
7.製品バンドル識別プロジェクト
製品のバンドルの概念は、マーケティングの分野では目新しいものではありません。 製品バンドルアプローチでは、さまざまな製品がまとめられ、特定の価格（通常は割引価格）で単一のユニットとして販売されます。 これにより、マーケターは顧客に製品をもっと購入するように促すことができます。 おそらく、製品バンドルの最良の例は、マクドナルドのハッピーミールです。
このデータサイエンスプロジェクトでは、主に主観的なセグメンテーションに焦点を当てます。これは、販売データで最適な製品バンドルを特定するのに役立つクラスタリング手法です。 ここでは、数週間にわたるさまざまな製品の購入数量を含む毎週の販売トランザクションデータセットを取得します。
データセットには、正規化された値も含まれます。 このデータセットを使用することで、顧客にとって優れたコンボを作成するためにどの製品をバンドルできるかを見つけることが目標です。 従来のアプローチではマーケットバスケット分析を使用して製品バンドルを識別しますが、このプロジェクトでは、販売データから製品バンドルを決定する際の時系列クラスタリングの相対的な重要性を比較および分析することに重点を置いています。
8.ワイン品質予測プロジェクト
ここでのアイデアは、予測モデリングを使用してワインの品質を向上させることです。 このデータサイエンスプロジェクトでは、赤ワインのデータセットを分析してワインの品質を評価します。 このプロジェクトの目的は、赤ワインの品質に影響を与える化学的性質を調査することです。
プロジェクトでは、最初の考慮事項は入力変数を使用してワインの品質を予測することですが、2番目の考慮事項は優れた属性を持つワインを分類することです。 プロットを作成および改良して、データが明らかになったときのデータの固有の関係を示します。 このプロジェクトでは、データの探索、データの視覚化、ストーリーテリング、および回帰モデルを適用する方法と、プロジェクトのさまざまな段階でデータ分析のための適切な質問をする方法について説明します。
世界のトップ大学からデータサイエンスコースを取得します。 エグゼクティブPGプログラム、高度な証明書プログラム、または修士プログラムに参加して、キャリアを早めに進めましょう。
結論
これらは、自分で試すことができる8つの興味深いデータサイエンスプロジェクトです。 それらに取り組むにつれて、データサイエンスとRプログラミングのコアコンセプトを習得します。 最も重要なことは、履歴書ですべてのプロジェクトを紹介する機会が得られることです。これは、潜在的な雇用主の注意を引くのに最適です。
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