คุณกำลังมองหาวิธีพัฒนาทักษะการวิเคราะห์ข้อมูลใน R หรือไม่ ถ้าเป็นเช่นนั้น การทำโปรเจกต์ R อาจเป็นวิธีที่ดีในการฝึกฝนและเรียนรู้เทคนิคที่จำเป็น
ในบล็อกโพสต์นี้ ผมจะพูดถึงโปรเจกต์ R 13 รายการที่เหมาะสำหรับผู้เริ่มต้นซึ่งจะ ช่วยเพิ่มความสามารถในการวิเคราะห์ข้อมูลของคุณ! มีการอธิบายแต่ละโครงการโดยละเอียดและรวมถึงตัวอย่างวิธีนำไปใช้ในอุตสาหกรรมต่างๆ
อ่านต่อเพื่อดูข้อมูลทั้งหมดเกี่ยวกับโครงการ R ที่น่าตื่นเต้นเหล่านี้!
R ที่ดีที่สุดคืออะไร แนวคิดโครงการ?
1. การตรวจจับการฉ้อโกงบัตรเครดิต
หากคุณต้องการเพิ่มพูนทักษะในการเรียนรู้ของเครื่องใน R การสร้างระบบตรวจจับการฉ้อโกงบัตรเครดิตเป็นตัวเลือกที่ดี คุณจะได้พัฒนาอัลกอริทึมสำหรับตรวจหาธุรกรรมบัตรเครดิตที่เป็นการฉ้อโกง และใช้การแสดงข้อมูลเป็นภาพเพื่อทำความเข้าใจรูปแบบการฉ้อโกง
2. Image Recognition System for Healthcare
ภาษาโปรแกรม R เป็นที่รู้จักจากการใช้งานอย่างกว้างขวางในแอปพลิเคชันด้านการดูแลสุขภาพ โครงการ R ที่ยอดเยี่ยมโครงการหนึ่งในการพัฒนาทักษะด้านวิทยาการข้อมูลคือการมีระบบการจดจำภาพ
ในการดูแลสุขภาพ มีโอกาสมากมายที่ไม่ได้ใช้การมองเห็นของคอมพิวเตอร์ภายใน R
ตัวอย่างบางส่วน รวมถึง:
การจดจำขวดใบสั่งยาการตรวจหาปอดบวมด้วยเอ็กซเรย์หน้าอก
ด้วยชุดข้อมูลที่ถูกต้องและบทแนะนำบางส่วนบน YouTube คุณจะใช้ R เพื่อพัฒนาระบบจดจำภาพที่มีประสิทธิภาพได้
3. การวิเคราะห์ข้อมูลตลาดหุ้น
ตัวอย่างที่ยอดเยี่ยมของโครงการ R ที่มีประโยชน์สำหรับพอร์ตโฟลิโอของคุณคือการวิเคราะห์ข้อมูลตลาดหุ้น
ในโครงการนี้ คุณจะได้เรียนรู้การรวบรวมข้อมูลจากเว็บ API ประมวลผลและทำความสะอาดโดยใช้ R จากนั้นจึงพัฒนาอัลกอริทึมสำหรับการคาดการณ์
สถานที่ทั่วไปบางแห่งในการค้นหาข้อมูลตลาดหุ้น ได้แก่:
Yahoo FinanceGoogle Trends BloombergStock Broker APIs
คุณยังสามารถใช้การแสดงภาพ และแบบจำลองทางสถิติเพื่อทำความเข้าใจแนวโน้มในตลาดหุ้น
4. โครงการประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) ด้วยการขุดข้อความ
ในโครงการวิทยาศาสตร์ข้อมูลถัดไป คุณจะใช้ R สำหรับการทำเหมืองข้อความ โครงการ NLP ก็เป็นส่วนเสริมที่ดีในผลงานของนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลเช่นกัน!
ตัวอย่างทั่วไปของโครงการ NLP ได้แก่:
การสร้างแบบจำลองหัวข้อของการสำรวจเชิงคุณภาพ การวิเคราะห์ความคิดเห็นของฟอรัม การสรุปข้อความของเอกสารทางวิชาการ
เหล่านี้ โครงการเกี่ยวข้องกับการใช้แพ็คเกจเช่น Stringr, Quanteda และ Text2vec เพื่อประมวลผลข้อความ คุณยังใช้การแสดงข้อมูลเป็นภาพ เช่น เมฆคำ เพื่อแสดงผลลัพธ์ของกระบวนการ NLP โดยใช้แพ็คเกจ Wordcloud
5. การวิเคราะห์ทางพันธุกรรมโดยใช้แผนภาพเครือข่าย
โครงการ R นี้เหมาะสำหรับผู้ที่ต้องการเรียนรู้ R สำหรับการประยุกต์ใช้ทางชีววิทยาและต้องการฝึกฝนเทคนิคการสร้างภาพข้อมูล
วิธีทั่วไปสำหรับข้อมูลทางชีววิทยาทางพันธุกรรมในการ การวิเคราะห์คือการสร้างแผนเครือข่ายของยีนที่เกี่ยวข้อง สิ่งนี้จะแสดงถึงเครือข่ายยีน
คุณจะต้องใช้เทคนิคการโต้แย้งข้อมูลเพื่อเตรียมชุดข้อมูลสำหรับการแสดงภาพ ขั้นตอนการประมวลผลล่วงหน้านี้จะช่วยให้คุณเรียนรู้การสำรวจข้อมูลพื้นฐานของชุดข้อมูลทางชีววิทยาที่ซับซ้อนและมีขนาดใหญ่
ถัดไป ด้วยการใช้แพ็คเกจ เช่น Cytoscape, ggnet2 และ igraph คุณสามารถสร้างแผนภาพเครือข่ายใน R จากข้อมูล microarray RNAseq
6. การวิเคราะห์เครือข่ายสังคม
ในการวิเคราะห์เครือข่ายที่คล้ายกันกับข้อมูลยีน คุณยังสามารถทำงานในโครงการแมชชีนเลิร์นนิงใน R โดยเน้นที่เครือข่ายสังคม
ในโครงการนี้ คุณจะได้เรียนรู้ เพื่อรวบรวมข้อมูลจากเว็บ (Twitter, Facebook ฯลฯ) และใช้การแสดงภาพเพื่อทำความเข้าใจความสัมพันธ์ระหว่างผู้คนออนไลน์
คุณจะได้ฝึกฝนเทคนิคการล้างข้อมูลใน R เพื่อเตรียมชุดข้อมูลสำหรับการวิเคราะห์เครือข่าย Dplyr เป็นแพ็คเกจที่ดีในการช่วยล้างข้อมูลที่ยุ่งเหยิงทั้งหมด
แพ็คเกจเช่น igraph, ggnetwork และ networkd3 สามารถช่วยให้คุณสร้างภาพที่ยอดเยี่ยมของโซเชียลเน็ตเวิร์ก
7. การสร้างเนื้อหาทางเทคนิค
ถัดไป เพื่อแสดงความรู้ของคุณเกี่ยวกับการเขียนโปรแกรม R คุณสามารถทำงานอย่างอื่นซึ่งแตกต่างจากโครงการการเขียนโปรแกรมอื่นๆ ทั้งหมด นั่นคือการสร้างเนื้อหาทางเทคนิค
การมีเนื้อหาทางเทคนิคบางอย่างไว้รองรับ โค้ดของคุณเป็นส่วนเสริมที่ยอดเยี่ยมในพอร์ตโฟลิโอของคุณ
เขียนบทช่วยสอนบางส่วนเพื่ออธิบายพื้นฐานของ R และแนวคิดที่ซับซ้อนมากขึ้น เช่น การสร้างโมเดลแมชชีนเลิร์นนิงใน R
บางอย่างทั่วไป แพลตฟอร์มในการนำเสนอรหัส R ของคุณประกอบด้วย:
8. แอป R Shiny สำหรับคำแนะนำภาพยนตร์
เมื่อทำงานในโครงการวิทยาศาสตร์ข้อมูลใน R คุณควรพิจารณาสร้างแอป R เงาด้วย
แอป R เงาเป็นแอปพลิเคชันเชิงโต้ตอบที่สร้างขึ้นโดยใช้ อาร์โค้ด. แอปนี้ช่วยให้ผู้ใช้สามารถโต้ตอบกับโค้ดของคุณโดยใช้อินเทอร์เฟซผู้ใช้แบบกราฟิกที่ใช้งานง่าย
ตัวอย่างเช่น คุณสามารถสร้างแอปที่ให้คำแนะนำภาพยนตร์ตามความต้องการของผู้ใช้
แนวคิดคือการใช้แพ็คเกจที่แตกต่างกันบนแบ็กเอนด์สำหรับการโต้แย้งข้อมูลและอัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่อง เช่น ggplot2 และคาเร็ตใน R
ผลลัพธ์สุดท้ายควรเป็นอินเทอร์เฟซส่วนหน้าที่โฮสต์บนเว็บที่คุณสามารถใช้ได้ และอวดผลงานของคุณ!
9. การแบ่งกลุ่มลูกค้าโดยใช้การจัดกลุ่มใน R
หากคุณสนใจที่จะเรียนรู้การจัดกลุ่มใน R ให้พิจารณาโครงการแบ่งกลุ่มลูกค้าด้วย
โครงการนี้เกี่ยวข้องกับการใช้เทคนิคการเรียนรู้แบบไม่มีผู้ดูแล เช่น K-หมายถึงการจัดกลุ่มชุดข้อมูลลูกค้า
คุณจะได้เรียนรู้การใช้เทคนิคการวิเคราะห์ข้อมูลเชิงสำรวจขั้นพื้นฐาน (EDA) ใน R เพื่อรับข้อมูลเชิงลึกในชุดข้อมูล จากนั้น คุณจะต้องโต้แย้งและล้างข้อมูลก่อนที่จะเรียกใช้ผ่านอัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่องที่ทำคลัสเตอร์ K-means
การใช้แพ็คเกจ เช่น ggplot2, FactoMineR และคลัสเตอร์จะช่วยให้คุณสร้างการแสดงภาพที่เป็นระเบียบเรียบร้อยของ การแบ่งกลุ่มลูกค้า
คุณอาจต้องการสำรวจวิธีการเรียนรู้ของเครื่องอื่นๆ เพื่อทำการแบ่งกลุ่มลูกค้า เช่น การจัดกลุ่มตามลำดับชั้น หากนำไปใช้
10. การพยากรณ์สภาพอากาศและการเปลี่ยนแปลงสภาพภูมิอากาศ
โครงการถัดไปในรายการนี้มีไว้สำหรับผู้ที่สนใจเรียนรู้เกี่ยวกับวิธีวัดการเปลี่ยนแปลงสภาพภูมิอากาศผ่านข้อมูล
โดยใช้ข้อมูลที่หาได้ฟรีจาก ฐานข้อมูลสภาพอากาศโลก คุณสามารถแยกและสำรวจแนวโน้มสภาพอากาศในอดีตในช่วงหลายปีที่ผ่านมา
ใช้แพ็คเกจ เช่น dplyr เพื่อโต้แย้งและล้างชุดข้อมูล จากนั้นใช้ ggplot2 เพื่อสร้างภาพข้อมูลของสภาพอากาศและแนวโน้มของสภาพอากาศ
หากคุณรู้สึกอยากผจญภัย คุณยังสามารถลองสร้างโมเดลแมชชีนเลิร์นนิงใน R เพื่อคาดการณ์การเปลี่ยนแปลงสภาพภูมิอากาศในอนาคต
คุณจะต้องสำรวจและทดลองอัลกอริทึมการเรียนรู้แบบมีผู้สอนที่แตกต่างกัน เช่น Random Forest และ Linear Regression เพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่ดีที่สุด
11. การทำนายการเลิกใช้งานโดยใช้การถดถอยโลจิสติก
การคาดคะเนการเลิกใช้งานเป็นปัญหาทั่วไปในวิทยาการข้อมูลที่เกี่ยวข้องกับการทำนายว่าลูกค้าจะอยู่กับบริษัทหรือยกเลิกการสมัครใช้บริการของบริษัทหรือไม่
จากประสบการณ์ของฉัน นักวิทยาศาสตร์ด้านข้อมูลส่วนใหญ่ที่ทำงานในธุรกิจขนาดใหญ่จะเคยพบกับโครงการคาดการณ์การเลิกใช้งานที่ไหนสักแห่งในสายอาชีพของพวกเขา
คุณสามารถใช้ข้อมูลลูกค้าที่มีอยู่เพื่อสร้างแบบจำลองการคาดการณ์การเลิกใช้งานโดยใช้การถดถอยโลจิสติกใน R
เริ่มต้นด้วยการวิเคราะห์ข้อมูลเชิงสำรวจ (EDA) ในชุดข้อมูล จากนั้นจึงแยกย่อยและล้างข้อมูลสำหรับการวิเคราะห์ทางสถิติและการสร้างแบบจำลอง
จากนั้นใช้การถดถอยโลจิสติกเพื่อฝึกโมเดลในชุดข้อมูลและคาดการณ์การเลิกใช้งาน ข้อมูลลูกค้าที่มองไม่เห็น นอกจากนี้ คุณยังสามารถสำรวจวิธีการเรียนรู้ของเครื่องอื่นๆ เช่น ต้นไม้การตัดสินใจหรือฟอเรสต์แบบสุ่ม หากมี
แพ็คเกจอย่างคาเร็ตสามารถช่วยในการเรียกใช้โมเดลแมชชีนเลิร์นนิงของคุณได้ คุณสามารถใช้ ggplot2 เพื่อช่วยให้คุณเห็นภาพผลลัพธ์ได้เช่นกัน
คำถามที่เกี่ยวข้อง
R คืออะไร
R เป็นภาษาโปรแกรมโอเพ่นซอร์สที่สร้างขึ้นสำหรับ การวิเคราะห์ทางสถิติ. เป็นเครื่องมือยอดนิยมในหมู่นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลสำหรับแพ็คเกจและฟังก์ชั่นที่หลากหลายสำหรับการวิเคราะห์ข้อมูลและการแสดงภาพ นอกจากนี้ R ยังมีคลังแพ็คเกจมากมายที่พร้อมช่วยเหลือคุณเกี่ยวกับงานแมชชีนเลิร์นนิง
โครงการ R สำหรับฝึกฝนมีอะไรบ้าง
โครงการ R บางโครงการที่คุณสามารถใช้เพื่อฝึกฝน ได้แก่ การสำรวจ ชุดข้อมูลสาธารณะ การสร้างแอป R ที่ยอดเยี่ยม การแบ่งกลุ่มลูกค้าโดยใช้การจัดกลุ่มใน R การพยากรณ์อากาศและการเปลี่ยนแปลงสภาพภูมิอากาศ และการคาดการณ์การเปลี่ยนเส้นทางโดยใช้การถดถอยโลจิสติก
แพคเกจทั่วไปบางรายการที่ใช้ในโครงการ R คืออะไร
แพ็คเกจบางอย่างที่ใช้กันทั่วไปในโครงการ R ได้แก่ dplyr, ggplot2, FactoMineR, คลัสเตอร์, คาเร็ต และมันเงา
โครงการ R ใช้เวลานานเท่าใดจึงจะเสร็จสมบูรณ์
โครงการ R ใช้เวลาตั้งแต่สองสามชั่วโมงจนถึงสองสามวันจึงจะเสร็จสมบูรณ์ อย่างไรก็ตาม เวลาที่ใช้ในการดำเนินโครงการ R ให้สำเร็จนั้นขึ้นอยู่กับความซับซ้อนของโครงการและระดับความเชี่ยวชาญของคุณ โครงการที่ซับซ้อนซึ่งมีชุดข้อมูลหลายชุดและอัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่องอาจใช้เวลานานขึ้น ตั้งแต่สัปดาห์หรือเดือน
ฉันจะเริ่มโครงการใน R ได้อย่างไร
ในการเริ่มโครงการ ใน R คุณควรตัดสินใจก่อนว่าคุณต้องการทำงานในโครงการประเภทใด พิจารณาประเภทของข้อมูลที่มีอยู่และระดับทักษะของคุณเมื่อทำการตัดสินใจนี้ จากนั้นทำการวิเคราะห์ข้อมูลเชิงสำรวจ (EDA) ในชุดข้อมูลและดำเนินการโต้แย้งและทำความสะอาดที่จำเป็น
จากนั้น สำรวจอัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่องและแพ็คเกจต่างๆ ใน R เพื่อสร้างแบบจำลองสำหรับโครงการของคุณ สุดท้าย แสดงภาพผลลัพธ์การวิเคราะห์ของคุณและนำเสนอบนแพลตฟอร์มเช่น GitHub
คุณยังสามารถดูบทช่วยสอนออนไลน์หรือแหล่งข้อมูลเพื่อช่วยให้คุณเข้าใจแนวคิดและเทคนิคต่างๆ ที่เกี่ยวข้องกับวิทยาศาสตร์ข้อมูลด้วย R
โครงการใดบ้างที่สามารถทำได้ด้วย R
โครงการที่สามารถทำได้ด้วย R ได้แก่ การสำรวจชุดข้อมูลสาธารณะ การสร้างแอปเงา R การแบ่งกลุ่มลูกค้าโดยใช้การจัดกลุ่มใน R สภาพอากาศและสภาพอากาศ การคาดการณ์การเปลี่ยนแปลง การทำนายการเปลี่ยนใจโดยใช้การถดถอยโลจิสติก โครงการวิเคราะห์ข้อความ โครงการวิเคราะห์ความรู้สึก และโครงการขูดเว็บ
โครงการ R ใช้สำหรับอะไร
โครงการ R ใช้สำหรับความหลากหลาย รวมถึงการวิเคราะห์ข้อมูล การสร้างภาพข้อมูล การเรียนรู้ของเครื่อง การสแครปเว็บ และการสร้างแบบจำลองการคาดการณ์
นอกจากนี้ยังสามารถใช้ในการสำรวจชุดข้อมูลสาธารณะ สร้างแอป R เงา การแบ่งกลุ่มลูกค้าโดยใช้การจัดกลุ่มใน R , การพยากรณ์สภาพอากาศและการเปลี่ยนแปลงสภาพภูมิอากาศ, การทำนายการปั่นป่วนโดยใช้การถดถอยโลจิสติก n และโครงการวิเคราะห์ข้อความ
R ยากกว่า Python หรือไม่
R ยากกว่า Python R มีช่วงการเรียนรู้ที่ชันกว่า Python เนื่องจากไวยากรณ์ที่ซับซ้อน อย่างไรก็ตาม หากฝึกฝนและอดทนเพียงพอ เราจะเชี่ยวชาญใน R ได้
Python นั้นเรียนรู้ได้ง่ายกว่า R เนื่องจากมีไวยากรณ์ที่ตรงไปตรงมาและมีไลบรารี่มากมายที่ช่วยคุณในการสำรวจและจัดการข้อมูล นอกจากนี้ Python ยังมีชุมชนที่ใหญ่กว่าและมีทรัพยากรมากกว่า R
ภาษาการเขียนโปรแกรมด้านวิทยาการข้อมูลทั้งสองนี้มีข้อดีที่แตกต่างกันและมีประโยชน์สำหรับโครงการต่างๆ ดังนั้น โปรดพิจารณาความแตกต่างเมื่อเลือกอย่างใดอย่างหนึ่งสำหรับโครงการ
R ดีกว่า Python ไหม
Python ดีกว่าสำหรับการเขียนโปรแกรมทั่วไป ในขณะที่ R เหมาะที่สุดสำหรับการวิเคราะห์ข้อมูล และการคำนวณทางสถิติ ทั้งสองภาษานี้มีข้อดีที่แตกต่างกัน และภาษาที่คุณเลือกจะขึ้นอยู่กับประเภทของโครงการที่คุณกำลังทำ
ดังนั้น เมื่อทำงานเกี่ยวกับการวิเคราะห์ทางสถิติ R จะดีกว่า และเมื่อทำงานในโครงการทั่วไปอื่นๆ , Python ดีกว่า
ข้อคิดสุดท้าย
เอาล่ะ นี่คือโครงการ R ทั้งหมดที่ผู้เริ่มต้นทุกคนควรพยายามรวมไว้ในพอร์ตโฟลิโอของพวกเขา!
ฉันหวังว่าบทความนี้ มีประโยชน์ในการเป็นนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลมืออาชีพผ่านโครงการการเขียนโปรแกรม R เหล่านี้