8 โครงการวิทยาศาสตร์ข้อมูลที่น่าอัศจรรย์ใน R สำหรับผู้เริ่มต้น [2022]

คุณต้องการเข้าสู่ฟิลด์ Data Science หรือไม่?

คุณต้องการพัฒนาเครื่องมือและโซลูชัน Data Science ที่เป็นนวัตกรรมใหม่หรือไม่?

ถ้าใช่ แสดงว่าคุณเจอบทความที่สมบูรณ์แบบแล้ว! ในโพสต์นี้ เราจะแบ่งปันแนวคิดเกี่ยวกับโครงการ Data Science ที่น่าตื่นเต้นที่สุดสำหรับผู้เริ่มต้น

ทำไมต้องทำงานในโครงการ Data Science?

เนื่องจากบริษัทและองค์กรต่างๆ เข้าร่วมกลุ่ม Data Science มากขึ้น ความต้องการผู้เชี่ยวชาญด้าน Data Science, AI และ ML ที่มีคุณสมบัติและมีทักษะเพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็ว แม้ว่านี่จะเป็นโอกาสที่สดใสสำหรับผู้สนใจและมืออาชีพด้าน Data Science หลายล้านคน แต่การรับตำแหน่งงาน Data Science นั้นไม่ใช่เรื่องง่าย บริษัทจ้างเฉพาะผู้สมัครที่มีคุณวุฒิการศึกษาที่เหมาะสม ชุดทักษะ และที่สำคัญที่สุดคือประสบการณ์จริง

ดังนั้นประสบการณ์จริงหมายถึงประสบการณ์การทำงานหรือไม่? แล้วถ้าเป็นเช่นนั้น ผู้เริ่มต้นที่เพิ่งเสร็จสิ้นการฝึกอบรม Data Science ล่ะ

เมื่อเราพูดว่า "ประสบการณ์จริง" เราไม่ได้หมายถึงประสบการณ์การทำงานอย่างมืออาชีพ เรากำลังพูดถึงการสร้างและสร้างโครงการ Data Science ในโลกแห่งความเป็นจริง สำหรับผู้สนใจ Data Science ทุกคน การทำงานกับโปรเจ็กต์สดถือเป็นก้าวสำคัญสู่การสร้างอาชีพ Data Science ที่ประสบความสำเร็จ

โครงการเปิดโอกาสให้คุณใช้ความรู้และทักษะเชิงทฤษฎีในสถานการณ์จริง สิ่งนี้ไม่เพียงช่วยเสริมสร้างฐานความรู้และฝึกฝนทักษะของคุณ แต่ยังช่วยสร้างความมั่นใจอีกด้วย ยิ่งไปกว่านั้น ในตลาดที่มีการแข่งขันกันอย่างดุเดือด นายจ้างมักจะชอบผู้สมัครที่มีปัจจัย “X” ดังนั้น โครงการที่คุณสร้างสามารถทำให้คุณแตกต่างจากกลุ่มผู้สมัครที่มีคุณสมบัติเท่าเทียมกัน

อย่างไรก็ตาม ความท้าทายที่แท้จริงมาพร้อมกับการค้นหาโครงการที่เหมาะสมตามคุณสมบัติ ทักษะ และความสนใจของคุณ นี่คือเหตุผลที่เราได้รวบรวมรายการแนวคิดโครงการ Data Science ที่สมบูรณ์แบบใน R สำหรับผู้เริ่มต้น!

โครงการ Data Science ใน R

1. โครงการวิเคราะห์ความเชื่อมั่น

ความพึงพอใจของลูกค้าเป็นหนึ่งในเป้าหมายที่สำคัญที่สุดของเกือบทุกบริษัทและแบรนด์ในขณะนี้ วิธีที่ดีที่สุดในการสร้างฐานแฟน ๆ ของลูกค้าที่ภักดีและพึงพอใจคือการเข้าสู่จิตใจ เข้าใจสิ่งที่ชอบและไม่ชอบ ระบุรูปแบบความชอบ และที่สำคัญที่สุดคือความต้องการของพวกเขา การวิเคราะห์ความรู้สึกเป็นเครื่องมือที่บริษัทส่วนใหญ่ใช้เพื่อทำความเข้าใจทัศนคติของกลุ่มเป้าหมายที่มีต่อผลิตภัณฑ์/บริการของตน

ตามชื่อที่แนะนำ Sentiment Analysis จะวิเคราะห์คำต่างๆ เพื่อระบุอารมณ์เบื้องหลังของผู้ที่แสดงออก ด้วยการวิเคราะห์คำ เครื่องมือวิเคราะห์ความรู้สึกจะจัดหมวดหมู่คำเหล่านี้ภายใต้ไบนารีสองแบบ – เป็นค่าบวก ค่าลบ และค่ากลาง ในโปรเจ็กต์นี้ คุณจะใช้ชุดข้อมูล/แพ็คเกจ 'janeaustenR' เครื่องมืออื่นๆ ที่ใช้ในโปรเจ็กต์นี้รวมถึงศัพท์เฉพาะสำหรับใช้งานทั่วไป เช่น AFINN, Bing และ Loughran นอกจากนี้ คุณจะใช้คลาวด์คำเพื่อแสดงผลลัพธ์

2. โครงการวิเคราะห์ข้อมูล Uber

Uber เป็นแบรนด์ที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลตลอดมา บริษัทขุดและใช้ประโยชน์จากข้อมูลผู้ใช้เพื่อสร้างโซลูชันห้องโดยสารที่เหมาะสมที่สุดสำหรับลูกค้า ในขณะที่ Uber ลงทุนในการตัดสินใจโดยใช้ข้อมูลเป็นหลัก แต่ก็ยังใช้การผสมผสานระหว่างการวิเคราะห์ข้อมูลขั้นสูงและการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์เพื่อออกแบบกลยุทธ์ทางการตลาด ข้อเสนอโปรโมชัน และนโยบายการกำหนดราคา

ในโปรเจ็กต์นี้ คุณจะออกแบบระบบวิเคราะห์ข้อมูลโดยใช้ไลบรารี ggplot2 เพื่อรับข้อมูลเชิงลึกจากข้อมูลผู้ใช้และเพื่อสร้างการคาดคะเนที่เกือบแม่นยำของลูกค้าที่จะใช้บริการ Uber และการเดินทาง ระบบจะใช้การเขียนโปรแกรม R และไลบรารี ggplot2 เพื่อวิเคราะห์พารามิเตอร์ต่างๆ ของลูกค้า เช่น จำนวนการเดินทางในหนึ่งวัน ชั่วโมงการเดินทางรายวันของลูกค้าที่ทำซ้ำ จำนวนการเดินทางในแต่ละเดือน เป็นต้น

เมื่อแสดงจุดข้อมูลเหล่านี้ ระบบจะสามารถคำนวณจำนวนผู้โดยสารเฉลี่ยที่ใช้บริการ Uber ในหนึ่งวัน ชั่วโมงสูงสุดเมื่อมีการจราจรสูงสุดในแอป วันที่ที่มีจำนวนการเดินทางสูงสุดในหนึ่งเดือน เป็นต้น .

3. โครงการตรวจจับการฉ้อโกงบัตรเครดิต

ช่วงหลังๆ การฉ้อโกงบัตรเครดิตได้พุ่งสูงขึ้น อันที่จริง มันเป็นหนึ่งในภัยคุกคามที่แพร่หลายมากที่สุดของภาคส่วน BFSI แนวคิดเบื้องหลังโครงการ R นี้คือการพัฒนาตัวจำแนกประเภทที่สามารถตรวจจับธุรกรรมฉ้อโกงบัตรเครดิตได้อย่างมีประสิทธิภาพ

ชุดข้อมูลสำหรับโครงการจะเป็นชุดข้อมูลธุรกรรมบัตรเครดิตที่มีทั้งธุรกรรมที่ไม่ฉ้อโกงและธุรกรรมฉ้อโกง โปรเจ็กต์นี้จะรวมอัลกอริธึม ML จำนวนมาก เช่น Decision Trees, Logistic Regression, Artificial Neural Networks และ Gradient Boosting Classifier

การใช้อัลกอริธึม ML เหล่านี้จะทำให้ระบบสามารถแยกแยะการโทรที่เป็นการฉ้อโกงออกจากการโทรที่ไม่ฉ้อโกงได้ โปรเจ็กต์นี้จะสอนวิธีใช้อัลกอริทึม ML ในสถานการณ์จริงเพื่อดำเนินการจัดประเภท

4. โครงการแนะนำหนัง

หากคุณเป็นผู้ที่ชื่นชอบ Amazon, Amazon Prime หรือ Netflix คุณอาจรู้ว่าแพลตฟอร์มเหล่านี้ใช้ประโยชน์จาก “เครื่องมือแนะนำ” ตามที่คุณสามารถเดาได้จากชื่อ เครื่องมือแนะนำเพียงอย่างเดียวคือเพื่อ "แนะนำ" สิ่งที่เกี่ยวข้องกับลูกค้า ในขณะที่สำหรับ Amazon จะแนะนำผลิตภัณฑ์ สำหรับ Prime และ Netflix จะแนะนำเนื้อหาให้กับผู้ใช้ โดยอิงจากประวัติการซื้อหรือประวัติการดูก่อนหน้านี้

เป้าหมายหลักของโครงการ R นี้คือการออกแบบระบบการแนะนำที่จะแนะนำภาพยนตร์ให้กับผู้ใช้ ชุดข้อมูลที่ใช้สำหรับโครงการนี้คือชุดข้อมูล MovieLens ข้อมูลนี้รวมถึงการให้คะแนน 105339 สำหรับภาพยนตร์มากกว่า 10329 เรื่อง ในโปรเจ็กต์นี้ คุณจะสร้างตัวกรองการทำงานร่วมกันตามรายการ

ส่วนที่ดีที่สุดเกี่ยวกับการสร้างเอ็นจิ้นการแนะนำภาพยนตร์ตั้งแต่ต้นก็คือมันจะช่วยให้คุณเข้าใจการทำงานภายในและกลไกของเอ็นจิ้นการแนะนำ คุณจะได้เรียนรู้วิธีนำทักษะการเขียนโปรแกรม R ไปใช้พร้อมกับทักษะการเรียนรู้ของเครื่องในโครงการจริง

5. โครงการแนะนำดนตรี

ระบบแนะนำเพลงทำงานคล้ายกับระบบแนะนำภาพยนตร์ ความแตกต่างเพียงอย่างเดียวคือแทนที่จะแนะนำภาพยนตร์ จะแนะนำเพลงให้กับผู้ใช้ นี่คือโครงการ Python + R ชุดข้อมูลที่ใช้สำหรับโครงการนี้มาจาก KKBOX ซึ่งเป็นบริการสตรีมเพลงชั้นนำในเอเชีย ซึ่งมีคลังเพลงที่มี แทร็กเพลงมากกว่า 30 ล้านเพลง

ในโปรเจ็กต์นี้ คุณจะสร้างระบบ ML โดยใช้ Python และ R ที่สามารถคาดการณ์โอกาสที่ผู้ใช้จะฟังเพลงแบบวนซ้ำหลังจากเหตุการณ์การฟังครั้งแรกถูกทริกเกอร์ภายในกรอบเวลาที่กำหนด ที่นี่ ชุดข้อมูลการฝึกอบรมและการทดสอบจะถูกเลือกจากประวัติการฟังของผู้ใช้ต่างๆ ในช่วงเวลาที่กำหนด

ตัวอย่างเช่น หากเหตุการณ์การฟังที่เกิดซ้ำเกิดขึ้นภายในหนึ่งเดือนหลังจากเหตุการณ์การฟังที่สังเกตได้ครั้งแรกของผู้ใช้ ระบบจะทำเครื่องหมายเป้าหมายเป็น 1 ในชุดการฝึก มิฉะนั้นจะทำเครื่องหมาย 0 จากนั้นจึงใช้กฎเดียวกัน สู่ชุดทดสอบ โครงการนี้เป็นโอกาสที่ดีในการเรียนรู้วิธีดำเนินการ EDA พื้นฐานเพื่อให้ได้ข้อมูลเชิงลึกจากข้อมูล

6. โครงการแบ่งกลุ่มลูกค้า

เช่นเดียวกับการวิเคราะห์ความเชื่อมั่นที่ใช้เพื่อให้ได้ข้อมูลเชิงลึกที่ลึกซึ้งยิ่งขึ้นเกี่ยวกับความคิดเห็นและอารมณ์ของลูกค้าเกี่ยวกับผลิตภัณฑ์/บริการต่างๆ การแบ่งกลุ่มลูกค้าจะใช้สำหรับการตลาดที่ตรงเป้าหมายมากขึ้น โดยการแบ่งกลุ่มเป้าหมายออกเป็นผู้ซื้อที่แตกต่างกันตามความต้องการ ความชอบ อายุ สถานที่ งาน พฤติกรรมการซื้อ ฯลฯ แบรนด์สามารถสร้างผลิตภัณฑ์ที่กำหนดเอง กลยุทธ์ทางการตลาด และข้อเสนอ/ส่วนลด สำหรับกลุ่มลูกค้าเฉพาะได้ ซึ่งช่วยให้ลูกค้าพึงพอใจมากขึ้นซึ่งจะช่วยเพิ่มยอดขายและรายได้ในที่สุด

การแบ่งกลุ่มลูกค้าเป็นหนึ่งในแอปพลิเคชันการเรียนรู้แบบไม่มีผู้ดูแล (ML) ที่มีการใช้งานอย่างกว้างขวางที่สุด ในโปรเจ็กต์นี้ คุณจะใช้อัลกอริทึม K-means สำหรับการจัดกลุ่มชุดข้อมูลที่ไม่มีป้ายกำกับ อัลกอริทึมการจัดกลุ่ม K-means สามารถแสดงภาพการแจกแจงอายุและเพศในชุดข้อมูลได้อย่างมีประสิทธิภาพ นอกจากนี้ยังจะวิเคราะห์รายได้ประจำปีและรูปแบบการใช้จ่ายอีกด้วย โดยพื้นฐานแล้ว โปรเจ็กต์ R นี้จะนำเสนอการวิเคราะห์เชิงพรรณนาของข้อมูลโดยใช้อัลกอริธึม K-means เวอร์ชันต่างๆ

7. โครงการระบุชุดผลิตภัณฑ์

แนวคิดของการรวมกลุ่มผลิตภัณฑ์ไม่ใช่เรื่องใหม่ในด้านการตลาด ในแนวทางการรวมกลุ่มผลิตภัณฑ์ ผลิตภัณฑ์ต่างๆ จะถูกรวมเข้าด้วยกันและขายเป็นหน่วยเดียวในราคาเฉพาะ ซึ่งช่วยให้นักการตลาดสามารถกระตุ้นให้ลูกค้าซื้อผลิตภัณฑ์ของตนได้มากขึ้น บางทีตัวอย่างที่ดีที่สุดของชุดผลิตภัณฑ์ก็คือ McDonald's Happy Meal

ในโครงการ Data Science นี้ จุดเน้นหลักจะอยู่ที่การแบ่งส่วนตามอัตวิสัย ซึ่งเป็นเทคนิคการจัดกลุ่มที่สามารถช่วยระบุกลุ่มผลิตภัณฑ์ที่ดีที่สุดในข้อมูลการขาย ที่นี่ เราจะนำชุดข้อมูลธุรกรรมการขายรายสัปดาห์ที่มีปริมาณที่ซื้อของผลิตภัณฑ์ต่างๆ ในช่วงสองสามสัปดาห์

ชุดข้อมูลจะรวมค่าที่ทำให้เป็นมาตรฐานด้วย โดยใช้ชุดข้อมูลนี้ เป้าหมายคือการค้นหาว่าผลิตภัณฑ์ใดสามารถรวมกลุ่มเข้าด้วยกันเพื่อสร้างคอมโบที่ยอดเยี่ยมให้กับลูกค้า ในขณะที่แนวทางดั้งเดิมใช้การวิเคราะห์ตะกร้าตลาดเพื่อระบุกลุ่มผลิตภัณฑ์ ในโครงการนี้ จุดเน้นของเราคือการเปรียบเทียบและวิเคราะห์ความสำคัญสัมพัทธ์ของการจัดกลุ่มอนุกรมเวลาในการกำหนดกลุ่มผลิตภัณฑ์จากข้อมูลการขาย

8. โครงการทำนายคุณภาพไวน์

แนวคิดในที่นี้คือการปรับปรุงคุณภาพไวน์โดยใช้แบบจำลองการคาดการณ์ ในโครงการ Data Science เราจะวิเคราะห์ชุดข้อมูลไวน์แดงเพื่อประเมินคุณภาพไวน์ โครงงานนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อศึกษาคุณสมบัติทางเคมีที่ส่งผลต่อคุณภาพของไวน์แดง

ในโครงการ ข้อควรพิจารณาประการแรกคือการใช้ตัวแปรอินพุตเพื่อทำนายคุณภาพของไวน์ ในขณะที่ข้อพิจารณาประการที่สองคือการจัดประเภทไวน์ที่มีคุณสมบัติที่ดีเยี่ยม คุณจะสร้างและปรับแต่งพล็อตเพื่อแสดงความสัมพันธ์ที่ไม่ซ้ำกันในข้อมูลเมื่อถูกเปิดเผยและเมื่อใด โปรเจ็กต์นี้จะสอนการสำรวจข้อมูล การสร้างภาพข้อมูล การเล่าเรื่อง และวิธีการใช้แบบจำลองการถดถอย และถามคำถามที่เหมาะสมสำหรับการวิเคราะห์ข้อมูลในขั้นตอนต่างๆ ในโครงการ

รับ หลักสูตรวิทยาศาสตร์ข้อมูล จากมหาวิทยาลัยชั้นนำของโลก เข้าร่วมโปรแกรม Executive PG, Advanced Certificate Programs หรือ Masters Programs ของเราเพื่อติดตามอาชีพของคุณอย่างรวดเร็ว

บทสรุป

8 โปรเจ็กต์ Data Science ที่น่าสนใจ ที่คุณสามารถลองทำเองได้! ในขณะที่คุณทำงาน คุณจะเชี่ยวชาญแนวคิดหลักของ Data Science และการเขียนโปรแกรม R ที่สำคัญที่สุด คุณจะมีโอกาสแสดงโครงการทั้งหมดของคุณในประวัติย่อ – อะไรจะดีไปกว่าการดึงดูดความสนใจของผู้มีแนวโน้มจะเป็นนายจ้างของคุณ!

โครงสร้างของโปรแกรม Data Science ออกแบบมาเพื่ออำนวยความสะดวกให้คุณกลายเป็นผู้มีความสามารถที่แท้จริงในด้าน Data Science ซึ่งทำให้ง่ายต่อการจัดหานายจ้างที่ดีที่สุดในตลาด ลงทะเบียนวันนี้เพื่อเริ่มต้นเส้นทางการเรียนรู้กับ upGrad!