8 удивительных проектов по науке о данных в R для начинающих [2022]

Вы хотите войти в область науки о данных?

Вы хотите разрабатывать инновационные инструменты и решения для Data Science?

Если да, то вы наткнулись на прекрасную статью! В этом посте мы поделимся с вами некоторыми из самых интересных идей проекта Data Science для начинающих.

Зачем работать над проектами Data Science?

По мере того, как все больше компаний и организаций присоединяются к побеждающей стороне на выборах в области науки о данных, спрос на квалифицированных и опытных специалистов в области науки о данных, искусственного интеллекта и машинного обучения быстро растет. Хотя это многообещающая возможность для миллионов претендентов и профессионалов в области наук о данных, получение должности в области науки о данных не является легкой прогулкой. Компании нанимают только кандидатов, которые имеют надлежащее образование, набор навыков и, самое главное, практический опыт.

Итак, означает ли практический опыт опыт работы? И если да, то как насчет новичков, которые только что закончили обучение Data Science?

Когда мы говорим «практический опыт», мы не имеем в виду профессиональный опыт работы. Вместо этого мы говорим о построении и создании реальных проектов Data Science. Для каждого претендента на науку о данных работа над реальными проектами является важным шагом на пути к построению успешной карьеры в области науки о данных.

Проекты предлагают вам возможность реализовать свои теоретические знания и навыки в реальных сценариях. Это не только поможет укрепить вашу базу знаний и отточить навыки, но и укрепит вашу уверенность в себе. Более того, на рынке, характеризующемся жесткой конкуренцией, работодатели всегда отдают предпочтение кандидатам с фактором «Х». Таким образом, проекты, которые вы создаете, могут выделить вас из толпы одинаково квалифицированных претендентов.

Однако настоящая проблема возникает при поиске подходящих проектов в соответствии с вашей квалификацией, навыками и интересами. Вот почему мы составили список идеальных идей проекта Data Science в R для начинающих!

Проекты Data Science в R

1. Проект анализа настроений

Удовлетворение потребностей клиентов является одной из важнейших целей почти каждой компании и бренда в настоящее время. Лучший способ создать фан-базу лояльных и довольных клиентов — это проникнуть в их психику — понять их симпатии и антипатии, определить их модели предпочтений и, самое главное, их потребности. Анализ настроений — это инструмент, который большинство компаний используют для понимания отношения своей целевой аудитории к их продуктам/услугам.

Как следует из названия, анализ настроений анализирует слова, чтобы определить основные эмоции людей, которые их выражают. Анализируя слова, инструмент «Анализ тональности» классифицирует их по двум бинарным категориям — как положительные, отрицательные и нейтральные. В этом проекте вы будете использовать набор/пакет данных janeaustenR. Другие инструменты, используемые в проекте, включают словари общего назначения, такие как AFINN, Bing и Loughran. Кроме того, вы будете использовать облако слов для отображения результатов.

2. Проект анализа данных Uber

Uber — это бренд, полностью управляемый данными. Компания собирает и использует пользовательские данные для создания наиболее подходящих решений для кабин для своих клиентов. В то время как Uber инвестирует в принятие решений на основе данных, он также использует сочетание расширенной аналитики данных и прогнозной аналитики для разработки своих маркетинговых стратегий, рекламных предложений и политики ценообразования.

В этом проекте вы разработаете систему анализа данных, используя библиотеку ggplot2, чтобы получить представление о пользовательских данных и создать почти точные прогнозы клиентов, которые воспользуются поездками и поездками Uber. Система будет использовать программирование R и библиотеку ggplot2 для анализа различных параметров клиентов, таких как количество поездок, совершенных в день, количество часов в пути постоянных клиентов, количество поездок в течение определенного месяца и т. д.

Визуализируя эти точки данных, система может определить среднее количество пассажиров, которые пользуются поездками Uber в день, часы пик, когда в приложении максимальный трафик, дни с наибольшим количеством поездок в месяц и т. д. .

3. Проект по обнаружению мошенничества с кредитными картами

В последнее время резко возросло количество случаев мошенничества с кредитными картами. На самом деле, это одна из самых распространенных угроз сектора BFSI. Идея этого проекта R заключается в разработке классификатора, который может эффективно обнаруживать мошеннические транзакции с кредитными картами.

Набор данных для проекта будет представлять собой набор данных о транзакциях по кредитным картам, содержащий как немошеннические, так и мошеннические транзакции. Проект будет включать в себя многочисленные алгоритмы машинного обучения, такие как деревья решений, логистическая регрессия, искусственные нейронные сети и классификатор повышения градиента.

Внедрив эти алгоритмы машинного обучения, система сможет отличить мошеннический вызов от немошеннического. Этот проект научит вас применять алгоритмы машинного обучения в реальном сценарии для выполнения классификации.

4. Проект рекомендации фильмов

Если вы страстный любитель Amazon, Amazon Prime или Netflix, вы, вероятно, знаете, что эти платформы используют «системы рекомендаций». Как вы можете догадаться по названию, единственная цель механизма рекомендаций — «рекомендовать» релевантные вещи клиентам — в то время как для Amazon он рекомендует продукты, для Prime и Netflix он рекомендует пользователям контент на основе их предыдущей истории покупок или истории просмотров.

Основная цель этого проекта R — разработать рекомендательную систему, которая будет рекомендовать фильмы пользователям. Набор данных, используемый для этого проекта, — это набор данных MovieLens. Эти данные включают 105339 оценок для более чем 10329 фильмов. В этом проекте вы создадите совместный фильтр на основе элементов.

Самое приятное в создании этого механизма рекомендаций фильмов с нуля заключается в том, что он поможет вам понять внутреннее функционирование и механизм механизма рекомендаций. Вы узнаете, как реализовать свои навыки программирования на R вместе с навыками машинного обучения в реальном проекте.

5. Проект музыкальных рекомендаций

Система рекомендаций по музыке работает аналогично системе рекомендаций по фильмам, с той лишь разницей, что вместо фильмов она будет рекомендовать пользователям музыку. Это проект Python + R. Набор данных, используемый для этого проекта, получен от KKBOX, ведущего музыкального потокового сервиса в Азии, который может похвастаться библиотекой, содержащей более 30 миллионов музыкальных треков .

В этом проекте вы создадите систему машинного обучения с использованием Python и R, которая сможет прогнозировать вероятность того, что пользователь будет слушать песню в цикле после того, как первое событие прослушивания было инициировано в течение определенного временного окна. Здесь обучающие и тестовые наборы данных выбираются из истории прослушивания различных пользователей за определенный период времени.

Так, например, если повторяющееся событие (события) прослушивания запускается в течение месяца после первого наблюдаемого события прослушивания пользователем, система помечает цель как 1 в обучающем наборе, а в противном случае она отмечает 0. Затем применяется то же правило. к тестовому набору. Этот проект — прекрасная возможность узнать, как выполнять базовые EDA для извлечения информации из данных.

6. Проект сегментации клиентов

Точно так же, как анализ настроений используется для более глубокого понимания мнений и эмоций клиентов о различных продуктах / услугах, сегментация клиентов используется для более целенаправленного маркетинга. Разделяя целевую аудиторию на разные типы покупателей в соответствии с их потребностями, предпочтениями, возрастом, местоположением, работой, покупательским поведением и т. д., бренды могут создавать индивидуальные продукты, маркетинговые стратегии и предложения/скидки для определенного сегмента клиентов. Это позволяет повысить удовлетворенность клиентов, что в конечном итоге увеличивает продажи и доходы.

Сегментация клиентов — одно из наиболее широко используемых приложений обучения без учителя (ML). В этом проекте вы будете использовать алгоритм K-средних для кластеризации немаркированного набора данных. Алгоритм кластеризации K-средних может эффективно визуализировать возрастное и гендерное распределение в наборе данных. Кроме того, он также будет анализировать годовые доходы и структуру расходов. По сути, этот проект R предложит описательный анализ данных путем реализации различных версий алгоритма K-средних.

7. Проект идентификации набора продуктов

Концепция объединения продуктов не является чем-то новым в области маркетинга. При объединении продуктов различные продукты объединяются и продаются как единое целое по определенной цене (обычно со скидкой). Это позволяет маркетологам побуждать клиентов покупать больше их продуктов. Возможно, лучшим примером набора продуктов является Happy Meal McDonald's.

В этом проекте по науке о данных основное внимание будет уделено субъективной сегментации, методу кластеризации, который может помочь определить лучшие наборы продуктов в данных о продажах. Здесь мы возьмем еженедельный набор данных о транзакциях продаж, содержащий закупленное количество различных продуктов в течение нескольких недель.

Набор данных также будет включать нормализованные значения. Используя этот набор данных, цель состоит в том, чтобы выяснить, какие продукты можно объединить вместе, чтобы создать отличные комбинации для клиентов. В то время как традиционный подход использует анализ рыночной корзины для определения наборов продуктов, в этом проекте мы сосредоточились на сравнении и анализе относительной важности кластеризации временных рядов при определении наборов продуктов на основе данных о продажах.

8. Проект прогнозирования качества вина

Идея состоит в том, чтобы улучшить качество вина с помощью прогнозного моделирования. В этом проекте по науке о данных мы проанализируем набор данных о красном вине, чтобы оценить качество вина. Цель этого проекта — изучить химические свойства, влияющие на качество красного вина.

В проекте первым соображением является использование входных переменных для прогнозирования качества вина, а вторым соображением является классификация вин с превосходными характеристиками. Вы создадите и улучшите графики, чтобы проиллюстрировать уникальные отношения в данных по мере их раскрытия. Проект научит вас исследовать данные, визуализировать данные, рассказывать истории, а также применять модели регрессии и задавать правильные вопросы для анализа данных на разных этапах проекта.

Получите курсы по науке о данных в лучших университетах мира. Присоединяйтесь к нашим программам Executive PG, Advanced Certificate Programs или Masters Programs, чтобы ускорить свою карьеру.

Заключение

Это 8 интересных проектов Data Science, которые вы можете попробовать сами! Работая над ними, вы освоите основные концепции Data Science и R-программирования. Самое главное, вы получите возможность продемонстрировать все свои проекты в своем резюме — что может быть лучше, чтобы привлечь внимание вашего потенциального работодателя!

Структура программы по науке о данных призвана помочь вам стать настоящим талантом в области науки о данных, что облегчает поиск лучшего работодателя на рынке. Зарегистрируйтесь сегодня, чтобы начать свой путь обучения с upGrad!