8 asombrosos proyectos de ciencia de datos en R para principiantes [2022]

¿Desea ingresar al campo de Data Science?

¿Quiere desarrollar herramientas y soluciones innovadoras de ciencia de datos?

Si es así, ¡te has topado con el artículo perfecto! En esta publicación, compartiremos con usted algunas de las ideas de proyectos de ciencia de datos más emocionantes para principiantes.

¿Por qué trabajar en proyectos de Data Science?

A medida que más empresas y organizaciones se suman al carro de la ciencia de datos, la demanda de expertos en ciencia de datos, IA y ML calificados y capacitados aumenta rápidamente. Si bien esta es una oportunidad prometedora para millones de aspirantes y profesionales de Data Science, obtener un puesto de trabajo en Data Science no es pan comido. Las empresas solo contratan candidatos que tengan las calificaciones educativas adecuadas, el conjunto de habilidades y, lo que es más importante, la experiencia práctica.

Entonces, ¿experiencia práctica significa experiencia laboral? Y si es así, ¿qué pasa con los principiantes que acaban de completar su capacitación en ciencia de datos?

Cuando decimos “experiencia práctica”, no nos referimos a la experiencia laboral profesional. En cambio, estamos hablando de construir y crear proyectos de ciencia de datos del mundo real. Para cada aspirante a Data Science, trabajar en proyectos en vivo es un paso importante hacia la construcción de una carrera exitosa en Data Science.

Los proyectos le ofrecen la oportunidad de implementar sus conocimientos teóricos y habilidades en escenarios del mundo real. Esto no solo ayuda a fortalecer su base de conocimientos y mejorar sus habilidades, sino que también ayuda a desarrollar su confianza. Es más, es que en un mercado caracterizado por una competencia feroz, los empleadores siempre prefieren candidatos que tengan el factor “X”. Por lo tanto, los proyectos que construya pueden diferenciarlo de la multitud de aspirantes igualmente calificados.

Sin embargo, el verdadero desafío surge al encontrar los proyectos adecuados de acuerdo con sus calificaciones, habilidades e intereses. ¡Es por eso que hemos compilado una lista de ideas perfectas para proyectos de ciencia de datos en R para principiantes!

Proyectos de Data Science en R

1. Proyecto de Análisis de Sentimiento

La satisfacción del cliente es uno de los objetivos más importantes de casi todas las empresas y marcas en la actualidad. La mejor manera de crear una base de fans de clientes leales y satisfechos es entrar en su psique: comprender sus gustos y aversiones, identificar sus patrones de preferencia y, lo que es más importante, sus necesidades. El Análisis de Sentimiento es la herramienta que la mayoría de las empresas utilizan para comprender la actitud de su público objetivo hacia sus productos/servicios.

Como sugiere el nombre, el análisis de sentimientos analiza las palabras para identificar las emociones subyacentes de las personas que las expresan. Al analizar las palabras, la herramienta Análisis de sentimiento las clasifica en dos binarios: positivo, negativo y neutral. En este proyecto, utilizará el conjunto de datos/paquete 'janeaustenR'. Otras herramientas utilizadas en el proyecto incluyen léxicos de uso general como AFINN, Bing y Loughran. Además, utilizará una nube de palabras para mostrar los resultados.

2. Proyecto de análisis de datos de Uber

Uber es una marca basada en datos de principio a fin. La empresa extrae y aprovecha los datos de los usuarios para diseñar las soluciones de cabina más adecuadas para sus clientes. Si bien Uber invierte en tomar decisiones basadas en datos, también aprovecha una combinación de análisis de datos avanzados y análisis predictivo para diseñar sus estrategias de marketing, ofertas promocionales y políticas de precios.

En este proyecto, diseñará un sistema de análisis de datos utilizando la biblioteca ggplot2 para obtener información de los datos de los usuarios y generar predicciones casi precisas de los clientes que aprovecharán los viajes y viajes de Uber. El sistema utilizará la programación R y la biblioteca ggplot2 para analizar diferentes parámetros de los clientes, como la cantidad de viajes realizados en un día, las horas diarias de viaje de los clientes habituales, la cantidad de viajes durante un mes en particular, etc.

Al visualizar estos puntos de datos, el sistema puede calcular la cantidad promedio de pasajeros que aprovechan los viajes de Uber en un día, las horas pico cuando hay máximo tráfico en la aplicación, los días con la mayor cantidad de viajes en un mes, etc. .

3. Proyecto de detección de fraude con tarjetas de crédito

Últimamente, los fraudes con tarjetas de crédito se han disparado. De hecho, es una de las amenazas más frecuentes del sector BFSI. La idea detrás de este proyecto R es desarrollar un clasificador que pueda detectar de manera eficiente transacciones fraudulentas con tarjetas de crédito.

El conjunto de datos para el proyecto será un conjunto de datos de transacciones de tarjetas de crédito que contendrá una combinación de transacciones no fraudulentas y fraudulentas. El proyecto incluirá numerosos algoritmos de ML como árboles de decisión, regresión logística, redes neuronales artificiales y clasificador de aumento de gradiente.

Al implementar estos algoritmos ML, el sistema podrá distinguir una llamada fraudulenta de una no fraudulenta. Este proyecto le enseñará cómo aplicar algoritmos ML en un escenario del mundo real para realizar la clasificación.

4. Proyecto de recomendación de películas

Si eres un ávido amante de Amazon, Amazon Prime o Netflix, probablemente sepas que estas plataformas aprovechan los "motores de recomendación". Como puede adivinar por el nombre, el único propósito de un motor de recomendación es "recomendar" cosas relevantes a los clientes, mientras que para Amazon recomienda productos, para Prime y Netflix recomienda contenido a los usuarios, en función de su historial de compras o historial de visualización.

El objetivo principal de este proyecto R es diseñar un sistema de recomendación que recomiende películas a los usuarios. El conjunto de datos utilizado para este proyecto es el conjunto de datos de MovieLens. Estos datos incluyen 105339 calificaciones para más de 10329 películas. En este proyecto, creará un filtro colaborativo basado en elementos.

La mejor parte de crear este motor de recomendación de películas desde cero es que lo ayudará a comprender el funcionamiento interno y el mecanismo de un motor de recomendación. Aprenderá cómo implementar sus habilidades de programación R junto con las habilidades de aprendizaje automático en un proyecto en vivo.

5. Proyecto de recomendación musical

Un sistema de recomendación de música funciona de manera similar a un sistema de recomendación de películas, con la única diferencia de que, en lugar de películas, recomendará música a los usuarios. Este es un proyecto Python + R. El conjunto de datos utilizado para este proyecto es de KKBOX, el servicio de transmisión de música líder en Asia, que cuenta con una biblioteca que contiene más de 30 millones de pistas de música .

En este proyecto, construirá un sistema ML utilizando Python y R que puede predecir las posibilidades de que un usuario escuche una canción en bucle después de que se active el primer evento de escucha dentro de una ventana de tiempo específica. Aquí, los conjuntos de datos de entrenamiento y prueba se eligen del historial de escucha de diferentes usuarios en un período de tiempo determinado.

Entonces, por ejemplo, si un evento de escucha recurrente se activa dentro de un mes después del primer evento de escucha observable de un usuario, el sistema marca el objetivo como 1 en el conjunto de entrenamiento y, de lo contrario, marca 0. Luego se aplica la misma regla. al conjunto de prueba. Este proyecto es la oportunidad perfecta para aprender cómo realizar EDA básico para obtener información de los datos.

6. Proyecto de Segmentación de Clientes

Al igual que el análisis de sentimientos se usa para obtener información más profunda sobre las opiniones y emociones de los clientes sobre diferentes productos/servicios, la segmentación de clientes se usa para un marketing más específico. Al categorizar al público objetivo en diferentes personas compradoras según sus necesidades, preferencias, edad, ubicación, trabajo, comportamiento de compra, etc., las marcas pueden crear productos personalizados, estrategias de marketing y ofertas/descuentos para un segmento de clientes específico. Esto permite una mayor satisfacción del cliente que eventualmente aumenta las ventas y los ingresos.

La segmentación de clientes es una de las aplicaciones de aprendizaje no supervisado (ML) más utilizadas. En este proyecto, utilizará el algoritmo K-means para agrupar un conjunto de datos sin etiquetar. El algoritmo de agrupación en clústeres K-means puede visualizar de manera efectiva las distribuciones de edad y género en el conjunto de datos. Además, también analizará los ingresos anuales y los patrones de gasto. Esencialmente, este proyecto de R ofrecerá un análisis descriptivo de los datos mediante la implementación de versiones variadas del algoritmo K-means.

7. Proyecto de identificación de paquetes de productos

El concepto de agrupación de productos no es nada nuevo en el campo del marketing. En el enfoque de agrupación de productos, diferentes productos se agrupan y se venden como una sola unidad a un precio específico (generalmente precio con descuento). Esto permite a los especialistas en marketing alentar a los clientes a comprar más de sus productos. Quizás el mejor ejemplo de un paquete de productos es el Happy Meal de McDonald's.

En este proyecto de ciencia de datos, el enfoque principal estará en la segmentación subjetiva, una técnica de agrupación que puede ayudar a identificar los mejores paquetes de productos en los datos de ventas. Aquí, tomaremos un conjunto de datos de transacciones de ventas semanales que contiene las cantidades compradas de diferentes productos en el transcurso de unas pocas semanas.

El conjunto de datos también incluirá valores normalizados. Mediante el uso de este conjunto de datos, el objetivo es averiguar qué productos se pueden agrupar para crear excelentes combos para los clientes. Mientras que el enfoque tradicional utiliza el análisis de la cesta de la compra para identificar los paquetes de productos, en este proyecto nuestro objetivo es comparar y analizar la importancia relativa de la agrupación de series temporales para determinar los paquetes de productos a partir de los datos de ventas.

8. Proyecto de Predicción de la Calidad del Vino

La idea aquí es mejorar la calidad del vino utilizando modelos predictivos. En este proyecto de ciencia de datos, analizaremos un conjunto de datos de vino tinto para evaluar la calidad del vino. El objetivo de este proyecto es explorar las propiedades químicas que influyen en la calidad del vino tinto.

En el proyecto, la primera consideración es utilizar las variables de entrada para predecir la calidad del vino, mientras que la segunda consideración es clasificar los vinos con atributos excelentes. Creará y refinará gráficos para ilustrar las relaciones únicas en los datos a medida que se descubren. El proyecto le enseñará exploración de datos, visualización de datos, narración de historias y también cómo aplicar modelos de regresión y hacer las preguntas correctas para el análisis de datos en diferentes etapas del proyecto.

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Conclusión

¡Estos son 8 proyectos interesantes de ciencia de datos que puedes probar por ti mismo! A medida que trabaje en ellos, dominará los conceptos básicos de la ciencia de datos y la programación R. Lo más importante es que tendrá la oportunidad de mostrar todos sus proyectos en su currículum: ¡qué mejor que atraer la atención de su empleador potencial!

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