초보자를 위한 R의 8가지 놀라운 데이터 과학 프로젝트 [2022]

데이터 과학 분야에 들어가고 싶습니까?

혁신적인 데이터 과학 도구 및 솔루션을 개발하고 싶으십니까?

그렇다면 완벽한 기사를 발견한 것입니다! 이 게시물에서 우리는 초보자를 위한 가장 흥미로운 데이터 과학 프로젝트 아이디어 중 일부를 여러분과 공유할 것입니다.

데이터 과학 프로젝트에 참여하는 이유는 무엇입니까?

더 많은 회사와 조직이 데이터 사이언스 대열에 합류함에 따라 자격을 갖춘 숙련된 데이터 사이언스, AI 및 ML 전문가에 대한 수요가 빠르게 증가하고 있습니다. 이것은 수백만 명의 데이터 과학 지망자와 전문가에게 유망한 기회이지만 데이터 과학 직무를 수행하는 것은 간단한 일이 아닙니다. 회사는 올바른 교육 자격, 기술 및 가장 중요한 실제 경험을 갖춘 후보자만 고용합니다.

그렇다면 실무 경험은 업무 경험을 의미합니까? 그렇다면 데이터 과학 교육을 막 마친 초보자는 어떻게 됩니까?

우리가 "실무 경험"이라고 말할 때 우리는 전문적인 업무 경험을 의미하지 않습니다. 대신 실제 데이터 과학 프로젝트를 구축하고 만드는 것에 대해 이야기하고 있습니다. 모든 데이터 과학 지망자에게 라이브 프로젝트 작업은 성공적인 데이터 과학 경력을 쌓기 위한 중요한 디딤돌입니다.

프로젝트는 실제 시나리오에서 이론적 지식과 기술을 구현할 수 있는 기회를 제공합니다. 이것은 지식 기반을 강화하고 기술을 연마하는 데 도움이 될 뿐만 아니라 자신감을 키우는 데에도 도움이 됩니다. 게다가 치열한 경쟁이 특징인 시장에서 고용주는 항상 "X" 요소를 가진 후보자를 선호합니다. 따라서, 당신이 구축하는 프로젝트는 당신을 동등한 자격을 갖춘 많은 지원자와 차별화할 수 있습니다.

그러나 진정한 도전은 귀하의 자격, 기술 및 관심에 따라 적합한 프로젝트를 찾는 동안 옵니다. 이것이 우리가 초보자를 위한 R의 완벽한 데이터 과학 프로젝트 아이디어 목록을 편집한 이유입니다!

R의 데이터 과학 프로젝트

1. 감성분석 프로젝트

고객 만족은 현재 거의 모든 회사와 브랜드의 가장 중요한 목표 중 하나입니다. 충성도가 높고 만족스러운 고객의 팬층을 만드는 가장 좋은 방법은 고객의 마음 속으로 들어가는 것입니다. 고객의 좋아하는 것과 싫어하는 것을 이해하고, 선호 패턴을 파악하고, 가장 중요한 것은 요구 사항을 파악하는 것입니다. 감정 분석은 대부분의 회사가 제품/서비스에 대한 대상 고객의 태도를 이해하는 데 사용하는 도구입니다.

이름에서 알 수 있듯이 감정 분석은 단어를 분석하여 단어를 표현하는 사람들의 근본적인 감정을 식별합니다. 감정 분석 도구는 단어를 분석하여 긍정적, 부정적, 중립적이라는 두 가지 이진법으로 단어를 분류합니다. 이 프로젝트에서는 'janeaustenR' 데이터세트/패키지를 사용합니다. 프로젝트에 사용된 다른 도구에는 AFINN, Bing 및 Loughran과 같은 범용 사전이 포함됩니다. 또한 워드 클라우드를 사용하여 결과를 표시합니다.

2. Uber 데이터 분석 프로젝트

Uber는 데이터 기반 브랜드입니다. 이 회사는 사용자 데이터를 마이닝하고 활용하여 고객에게 가장 적합한 운전실 솔루션을 만듭니다. Uber는 데이터 기반 의사 결정에 투자하고 있지만 고급 데이터 분석 및 예측 분석을 결합하여 마케팅 전략, 프로모션 제안 및 가격 정책을 설계합니다.

이 프로젝트에서는 ggplot2 라이브러리를 사용하여 데이터 분석 시스템을 설계하여 사용자 데이터에서 통찰력을 얻고 Uber 여행 및 차량 서비스를 이용할 고객에 대한 거의 정확한 예측을 생성합니다. 시스템은 R 프로그래밍과 ggplot2 라이브러리를 사용하여 하루 여행 횟수, 반복 고객의 일일 여행 시간, 특정 월의 여행 횟수 등과 같은 다양한 고객 매개변수를 분석합니다.

이러한 데이터 포인트를 시각화하여 시스템은 하루에 Uber를 이용하는 평균 승객 수, 앱에 최대 트래픽이 있는 피크 시간, 한 달에 가장 많은 여행 횟수가 있는 날 등을 파악할 수 있습니다. .

3. 신용카드사기탐지사업

최근 신용카드 사기가 급증했습니다. 사실, 이것은 BFSI 부문에서 가장 널리 퍼진 위협 중 하나입니다. 이 R 프로젝트의 배경은 신용 카드 사기 거래를 효율적으로 감지할 수 있는 분류기를 개발하는 것입니다.

프로젝트의 데이터 세트는 비 사기 및 사기 거래가 모두 포함된 신용 카드 거래 데이터 세트입니다. 이 프로젝트에는 의사결정 트리, 로지스틱 회귀, 인공 신경망, 그래디언트 부스팅 분류기와 같은 수많은 ML 알고리즘이 포함됩니다.

이러한 ML 알고리즘을 구현함으로써 시스템은 사기성 전화와 사기성이 아닌 전화를 구별할 수 있습니다. 이 프로젝트는 분류를 수행하기 위해 실제 시나리오에서 ML 알고리즘을 적용하는 방법을 알려줍니다.

4. 영화 추천 프로젝트

Amazon, Amazon Prime 또는 Netflix를 열렬히 사랑하는 사람이라면 이러한 플랫폼이 "추천 엔진"을 활용한다는 것을 알고 있을 것입니다. 이름에서 짐작할 수 있듯이 추천 엔진의 유일한 목적은 고객에게 관련 항목을 "추천"하는 것입니다. Amazon의 경우 제품을 추천하고 Prime 및 Netflix의 경우 이전 구매 내역 또는 시청 기록을 기반으로 사용자에게 콘텐츠를 추천합니다.

이 R 프로젝트의 주요 목표는 사용자에게 영화를 추천할 추천 시스템을 설계하는 것입니다. 이 프로젝트에 사용된 데이터세트는 MovieLens 데이터세트입니다. 이 데이터에는 10329개 이상의 영화에 대한 105339개의 등급이 포함되어 있습니다. 이 프로젝트에서는 항목 기반 협업 필터를 생성합니다.

이 영화 추천 엔진을 처음부터 구축할 때 가장 좋은 점은 추천 엔진의 내부 기능과 메커니즘을 이해하는 데 도움이 된다는 것입니다. 라이브 프로젝트에서 기계 학습 기술과 함께 R 프로그래밍 기술을 구현하는 방법을 배우게 됩니다.

5. 음악 추천 프로젝트

음악 추천 시스템은 영화 추천 시스템과 유사하게 작동하지만 영화 대신 사용자에게 음악을 추천한다는 차이점만 있습니다. 이것은 Python + R 프로젝트입니다. 이 프로젝트에 사용된 데이터 세트는 3천만 개 이상의 음악 트랙이 포함된 라이브러리를 자랑하는 아시아 최고의 음악 스트리밍 서비스인 KKBOX에서 가져온 것입니다.

이 프로젝트에서는 Python 및 R을 사용하여 특정 시간 창 내에서 첫 번째 청취 이벤트가 트리거된 후 사용자가 루프에서 노래를 청취할 가능성을 예측할 수 있는 ML 시스템을 구축합니다. 여기에서 훈련 및 테스트 데이터 세트는 주어진 기간 동안 다른 사용자의 청취 기록에서 선택됩니다.

예를 들어, 반복적인 청취 이벤트가 사용자의 첫 번째 관찰 가능한 청취 이벤트 후 한 달 이내에 트리거되면 시스템은 훈련 세트에서 대상을 1로 표시하고 그렇지 않으면 0으로 표시합니다. 그런 다음 동일한 규칙이 적용됩니다. 테스트 세트에. 이 프로젝트는 데이터에서 통찰력을 도출하기 위해 기본 EDA를 수행하는 방법을 배울 수 있는 완벽한 기회입니다.

6. 고객 세분화 프로젝트

감성 분석이 다양한 제품/서비스에 대한 고객의 의견과 감정에 대한 더 깊은 통찰력을 얻는 데 사용되는 것처럼 고객 세분화는 보다 표적화된 마케팅에 사용됩니다. 대상 고객을 필요, 선호도, 연령, 위치, 직업, 구매 행동 등에 따라 다양한 구매자 페르소나로 분류함으로써 브랜드는 특정 고객 세그먼트에 대한 맞춤형 제품, 마케팅 전략 및 제안/할인을 생성할 수 있습니다. 이를 통해 고객 만족도를 높이고 결국 매출과 수익을 높일 수 있습니다.

고객 세분화는 비지도 학습(ML)의 가장 광범위하게 사용되는 응용 프로그램 중 하나입니다. 이 프로젝트에서는 레이블이 지정되지 않은 데이터 세트를 클러스터링하기 위해 K-평균 알고리즘을 사용합니다. K-means 클러스터링 알고리즘은 데이터 세트의 연령 및 성별 분포를 효과적으로 시각화할 수 있습니다. 또한 연간 수입 및 지출 패턴도 분석합니다. 기본적으로 이 R 프로젝트는 다양한 버전의 K-means 알고리즘을 구현하여 데이터에 대한 기술적인 분석을 제공합니다.

7. 제품 번들 식별 프로젝트

제품 번들링의 개념은 마케팅 분야에서 새로운 것이 아닙니다. 제품 번들링 방식에서는 서로 다른 제품을 함께 묶어서 특정 가격(일반적으로 할인된 가격)으로 단일 단위로 판매합니다. 이를 통해 마케터는 고객이 제품을 더 많이 구매하도록 권장할 수 있습니다. 제품 번들의 가장 좋은 예는 아마도 맥도날드의 해피밀일 것입니다.

이 데이터 과학 프로젝트에서 주요 초점은 판매 데이터에서 최고의 제품 번들을 식별하는 데 도움이 될 수 있는 클러스터링 기술인 주관적 세분화에 있습니다. 여기에서는 몇 주 동안 다양한 제품의 구매 수량을 포함하는 주간 판매 트랜잭션 데이터 세트를 가져옵니다.

데이터세트에는 정규화된 값도 포함됩니다. 이 데이터 세트를 사용하여 목표는 고객을 위한 탁월한 콤보를 만들기 위해 함께 번들로 제공될 수 있는 제품을 찾는 것입니다. 전통적인 접근 방식은 장바구니 분석을 사용하여 제품 번들을 식별하는 반면, 이 프로젝트에서는 판매 데이터에서 제품 번들을 결정할 때 시계열 클러스터링의 상대적 중요성을 비교하고 분석하는 데 중점을 둡니다.

8. 와인 품질 예측 프로젝트

여기서 아이디어는 예측 모델링을 사용하여 와인 품질을 개선하는 것입니다. 이 데이터 과학 프로젝트에서 우리는 레드 와인 데이터 세트를 분석하여 와인 품질을 평가할 것입니다. 이 프로젝트의 목적은 적포도주의 품질에 영향을 미치는 화학적 특성을 탐구하는 것입니다.

이 프로젝트에서 첫 번째 고려 사항은 입력 변수를 사용하여 와인 품질을 예측하는 것이고 두 번째 고려 사항은 우수한 속성을 가진 와인을 분류하는 것입니다. 데이터가 발견될 때 데이터의 고유한 관계를 설명하기 위해 플롯을 만들고 수정합니다. 이 프로젝트는 데이터 탐색, 데이터 시각화, 스토리텔링, 회귀 모델을 적용하고 프로젝트의 여러 단계에서 데이터 분석을 위한 올바른 질문을 하는 방법을 가르칩니다.

세계 최고의 대학에서 데이터 과학 과정 을 이수하 십시오. 귀하의 경력을 빠르게 추적하려면 Executive PG 프로그램, 고급 인증 프로그램 또는 석사 프로그램에 가입하십시오.

결론

직접 시도해 볼 수 있는 8가지 흥미로운 데이터 과학 프로젝트입니다! 작업하면서 데이터 과학 및 R 프로그래밍의 핵심 개념을 마스터하게 될 것입니다. 가장 중요한 것은 이력서에 모든 프로젝트를 보여줄 기회가 있다는 것입니다. 잠재적 고용주의 관심을 끌기에 이보다 더 좋은 것은 없습니다!

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