Veri odaklı bir alanda kariyer hedefliyorsanız, R programlama dilinde uzmanlaşmak önemli bir adım olacaktır. R, veri analizi ve makine öğrenimi (ML) gibi görevlerde yaygın olarak kullanılır. Meta, Google ve Twitter gibi teknoloji devleri, analitik iş hedeflerine ulaşmak için R’ı tercih etmektedir. Ancak, R programlama dilini öğrenmek, çeşitli R proje fikirlerini denemeyi gerektirdiğinden kolay bir iş değildir.
Bu makalede, R projeleriyle ilgili temel bilgileri ve veri bilimi becerilerinizi geliştirecek dört önemli proje fikrini ele alacağız. Veri meraklısıysanız veya veri odaklı bir alanda iz bırakmak istiyorsanız, bu blog size yol gösterecektir.
Neden R Projeleri Bu Kadar Önemli?
R projeleri, verileri analiz etmek ve proje geliştirme kararları almak için R programlama dilini kullanır. R projelerinin önemini anlamadan önce, R programlama dilinin bir proje geliştirmede neden önemli olduğunu anlamak gerekir. R programlama dili şunlardan dolayı faydalıdır:
Açık kaynaklı ve ücretsizdir. Ayrıca, 18.000’den fazla kullanışlı ve iyi belgelenmiş veri bilimi paketini içerir. Çeşitli işletim sistemleriyle uyumludur.
- Kredi kartı sahtekarlığı tespiti
- Uber veri analizi
- Müşteri segmentasyonu
- Şarap kalitesi tahmini
R projeleri, yukarıdaki görevleri gerçekleştirmek için kullanılabilir.
Veri Biliminde R Neden Bu Kadar Popüler?
Veri bilimi alanında R, karmaşık zorlukları çözmek için kullanılan önemli araçlardan biridir. Özellikle, bilinmeyen verileri tahmin etme ve modelleme yeteneği gerektiren durumlarda tercih edilir. R’ın popülaritesinin diğer nedenleri şunlardır:
R, 18.000’den fazla özel pakete sahip olduğu için, profesyonellere RODBC paketi, Open DataBase Connectivity Protocol (ODBC) ve ROracle paketi gibi tercih ettikleri paketleri seçme özgürlüğü verir. Uzmanlar, denetimli, yarı denetimli, denetimsiz ve takviyeli öğrenme dahil olmak üzere derin öğrenme veya ML görevlerini verimli bir şekilde yürütmek için R’ı kullanabilir. Ayrıca, sınıflandırma, regresyon, kümeleme, doğal dil işleme (NLP) ve yapay sinir ağları (ANN) gibi çeşitli ML stratejileri sunar.
R Kütüphaneleri
R aynı zamanda endüstrilerde veri biliminde kullanılan son derece özel R kütüphanelerinden oluştuğu için de popülerdir. Bu kütüphanelerden bazıları şunlardır:
- OenoKPM: Alkollü içeceklerin fermantasyonu sırasında üretilen karbondioksit dinamiklerini simüle eder.
- fHMM: Finansal verilere gizli Markov modelleri uydurmak için kullanılır.
- paleopop: Desen odaklı, eşleşmiş niş-popülasyon paleoklimatik modelleme için bir paradigmadır.
- ibdsim2: Aile üyelerinin paylaştığı kromozomların o kısımlarını simüle eder.
- rSHAPE: Haploid, eşeysiz popülasyonların evrimini simüle eder.
R ile Veri Analizi
Veri analizi, bir veri bilimi projesinin ilk adımıdır. R, veri analizinde aşağıdaki görevleri gerçekleştirmenize yardımcı olabilir:
R, web sitesi verilerini temizlemek, düzenlemek ve görsel olarak keşfetmek için kullanılır. Hipotezleri test etmek, kalıpları çıkarmak ve uygulanabilir içgörülere ulaşmak için kullanılır. İstatistiksel analiz ve etkileyici görselleştirmeler, R’ın programlama dilleri söz konusu olduğunda birincil rakibi olan Python’dan tipik olarak daha iyi performans gösterdiği iki alandır.
R’ın standart çok amaçlı paketlerine (veri girişi için readr, veri temizleme için tidyr ve veri görselleştirme için ggplot2 gibi) ek olarak, dil, veri analizi söz konusu olduğunda çok çeşitli pratik zorlukları çözmek için kullanılabilecek çeşitli özel modüller içerir:
- fAssets: Finansal varlıklara bakmak ve modellerini yapmak için
- mdapack: Tıbbi verileri analiz etmek için bir araç seti
- GEOmap: Çoğunlukla jeolojik ve topografik haritalama için kullanılır
- AeRobiology: Aerobiyolojik bilgiler için bir bilgi işlem cihazı
- galigor: İnternette pazarlama için bir paket seti
- Lingtypology: Haritalama ve dilbilimsel tipoloji için
- nCov2019: COVID-19 istatistiklerini araştırmak amacıyla
R Projelerine Nasıl Başlanır?
R projelerine başlamak için aşağıdaki adımları uygulamanız gerekir:
Adım 1: Sorunu Belirleme
Herhangi bir R projesine başlamanın ilk adımı, veri analitiği ile çözmek istediğiniz sorunları belirlemektir.
Adım 2: Veri Toplama
Bu adımda, verileri yakalamanız ve toplamanız, yapılandırmanız, anlamlı içgörüler çıkarmanız ve tek bir yerde saklamanız gerekir.
Adım 3: Veri Temizleme
Veri temizleme, bir veri kümesinden yedekli veya alakasız bilgileri kaldırır. Sonuçlarda tutarlılık, yalnızca dikkatli veri temizleme ile elde edilebilir.
Adım 4: Veri Analizi
Burada, toplanan verilerden gizli eğilimleri ve kalıpları keşfetmek için verileri analiz etmeniz gerekir. Dahası, elde edilen kalıpları ve eğilimleri sınıflandırmalı ve verilerin nasıl çalıştığını anlamalısınız.
Adım 5: Veri Modelleme
Veri modelleme iki ayrı bölüm içerir: biri eğitim ve model oluşturma için ayrılmıştır, diğeri ise test için kullanılır.
Adım 6: Model Dağıtımı ve Optimizasyonu
Mümkün olan en iyi sonuçları garanti etmek için veri modellerini hem doğruluk hem de verimlilik açısından optimize edersiniz.
En İyi R Proje Fikirleri ve Konuları
R’da veri bilimi öğrenmek, gelişmiş R projeleri oluşturmanızı gerektirir. R projeleri tasarlamak için uygulayabileceğiniz bazı önemli fikirleri sıraladık.
1. Kredi Kartı Sahtekarlığı Tespiti
R programlamayı kullanarak kredi kartı sahtekarlığını tespit eden bir program oluşturabilirsiniz. Birden çok ML algoritması, sahte olanlardan gerçek satın alımları belirlemeye yardımcı olur. Bu kredi kartı sahtekarlığı tespit projesi, karar ağaçları, regresyonlar ve yapay sinir ağları dahil olmak üzere çeşitli analitik araçlar kullanır. Bu sahtekarlığı tespit sistemi, hem sahte hem de meşru kart işlemlerini içeren ‘kart işlemi’ veri kümesini kullanır. İşlem, işlem veri kümesinin içe aktarılmasını, verilerin analiz edilmesini, değiştirilmesini ve düzenlenmesini ve algoritmanın modellenmesini, uyarlanmasını ve yürütülmesini içerir.
2. Müşteri Segmentasyonu
En iyi bilinen R proje fikirlerinden biri müşteri segmentasyonudur. Denetimsiz öğrenmenin iyi bilinen bir örneğidir. İşletmeler, müşterilerinin kim olduğunu ve onlara nasıl ulaşılacağını anlamak için bir segmentasyon süreci kullanır. Bu yaklaşımda, müşteri tabanı yaş, cinsiyet, ilgi alanları ve satın alma kalıpları gibi benzer pazarla ilgili özelliklere göre bölümlere ayrılır. K-means kümeleme, etiketsiz veri kümesini yaş, cinsiyet, demografi ve satın alma kalıplarına göre bu çeşitli kümelere ayırarak müşteri segmentasyonuna yardımcı olan bir algoritmadır.
3. Şarap Tercihleri ve Tahmini
Veri analistleri, tahmini modelleme kullanarak şarap kalitesinin nasıl iyileştirileceğini bulur. Belirli bir şarabın kalitesini değerlendirmek için araştırma, ‘kırmızı şarap’ veri kümesini kullanacaktır. Bu araştırmanın amacı, kırmızı şarabın kimyasal özellikleri hakkında daha derin bir anlayış kazanmaktır. Başlamak için, girdi verilerine göre şarap kalitesinin bir tahmini yapılır. Ardından, şaraplar sahip oldukları olağanüstü özelliklere göre kategorize edilir. Veriler daha sonra var olan benzersiz bir ilişki için aranır ve ardından grafiklerde görüntülenir. Bu, veri görselleştirme, veri keşfi ve regresyon modellemesindeki becerilerinizi geliştirmenize yardımcı olabilecek R proje fikirlerinden biridir.
4. Uber Veri Analizi
Uber’in veri analizi projesi, zor istatistikleri anlamak ve daha bilinçli kararlar almak için veri görselleştirme tekniklerini kullanır. Bu süreçte, profesyoneller kullanıcı verilerinden anlamlı içgörüler elde etmek ve Uber’in gezilerini kimlerin kullanacağı gibi müşteri davranışının doğru bir tahminini sunmak için ggplot2 gibi R programlarını kullanır. Çalışma, bir günde, bir ayda vb. gerçekleşen gezi sayısı gibi farklı parametreleri izler. Sonuç olarak, profesyoneller Uber’in bir günde sahip olabileceği ortalama yolcu sayısını, daha fazla insanın yolculuk aradığı en yoğun zamanları ve ayın en çok yolculuğun yapıldığı gününü belirleyebilir.
Veri Biliminde Neden R Öğrenmelisiniz?
R programlama dilini ve veri bilimindeki faydasını öğrenmek için bazı zorlayıcı nedenler vardır.
- R programlama, veri toplama, analiz ve faydalı sonuçlar sunma gibi temel görevleri gerçekleştirmenize yardımcı olur
- Çıktı almak için verileri manuel olarak bir programa yerleştirmek zordur, zaman alır ve hatalara yol açabilir. Bu nedenle, R’ı kullanmak manuel işi azaltabilir, hızı ve verimliliği artırabilir ve sonuçları iyileştirebilir
- R, listeler, vektörler ve matrisler gibi farklı türde veri kümelerini analiz etmek için kullanılabilecek bir dizi yerleşik araç ve paketle birlikte gelir
- R, ‘else’, ‘for’ ve ‘while’ gibi işlevlerden oluştuğu için, dili veri bilimciler için ortak ve anlaşılması kolay bir araç haline getirir
Son Olarak
Bu makalede, 2025 yılı için öne çıkan R proje fikirlerine ve R’ın veri bilimi alanındaki önemine değindik. R programlama dilini öğrenerek ve bu proje fikirlerini uygulayarak, veri analizi ve makine öğrenimi becerilerinizi geliştirebilir ve veri odaklı bir alanda başarılı bir kariyer inşa edebilirsiniz.
Unutmayın, veri bilimi sürekli gelişen bir alan. Bu nedenle, yeni teknolojileri ve trendleri takip etmek, rekabet avantajı elde etmenize yardımcı olacaktır.