6 ideas interesantes de proyectos R para principiantes [2022]

Introducción

¿Está buscando una carrera en el campo del análisis de datos? ¡Bueno, entonces has venido al lugar correcto! Hoy en día, Data Analytics encuentra una amplia gama de aplicaciones en varias industrias; la identificación y el análisis de datos contribuye a mejorar la eficiencia y el beneficio de las empresas.

Los proyectos en ciencia de datos no solo mejoran su conocimiento en el campo, sino que también le permiten mostrar sus capacidades de análisis de datos en su currículum. La capacidad de trabajar de manera inteligente con enormes cantidades de conjuntos de datos es lo que diferencia a un científico de datos experto del resto, y los proyectos de ciencia de datos en tiempo real son la manera perfecta de perfeccionar sus habilidades de codificación. Para obtener experiencia en ciencia de datos, consulte nuestros cursos de ciencia de datos.

En este artículo, analizaremos el lenguaje de programación R: qué es R, los usos de R en la ciencia de datos y algunos temas del proyecto R para ayudarlo a dominar la ciencia de datos.

Introducción a la Programación en R

Antes de hablar sobre ideas de proyectos R , permítanos presentarle la programación R. R es un lenguaje de programación que fue fundado y creado en 1993 por Robert Gentleman y Ross Ihaka en la Universidad de Auckland. Es software libre, es decir, puede ser distribuido en cualquier versión adaptada así como también puede ser ejecutado para diferentes propósitos como estudio y cambio.

R se puede emplear para diversos estudios estadísticos, como pruebas estadísticas estándar, modelado lineal y no lineal, clasificación, agrupación, análisis de series temporales y más. Es altamente extensible y se puede utilizar para técnicas gráficas y visualización de datos. R ofrece una ruta de código abierto para la investigación relacionada con la metodología estadística. R se puede compilar y ejecutar en diferentes plataformas UNIX, Windows y macOS.

¿Por qué la “R” es popular en la ciencia de datos?

Una razón válida para aumentar su conocimiento de Data Science a través de ideas de proyectos R es que la programación R se ha vuelto popular entre varios dominios en todo el mundo. La realización de tareas básicas como la recopilación de datos, el análisis y la producción de resultados útiles a través de la programación R ha beneficiado tanto a la empresa como a los clientes.

La alimentación manual de datos para producir una salida es tediosa, requiere mucho tiempo y, en su mayoría, es propensa a errores. Pero, con la ayuda del lenguaje R, los programas de análisis de datos se pueden personalizar según los intereses de la empresa; esto reduce el trabajo manual, aumenta la velocidad y la eficiencia y proporciona resultados optimizados. Haga clic para encontrar más razones para aprender R.

Además de las funciones como if-else, for y while, R tiene algunas características y paquetes incorporados que permiten a los usuarios analizar diferentes tipos de conjuntos de datos. Estas funciones y características han convertido a la programación en R en una herramienta estándar y fácil de entender entre los científicos de datos. A continuación se presentan algunos conjuntos de datos que se pueden analizar utilizando los conceptos de análisis de datos R:

• Lista: este conjunto de datos es un grupo de diferentes tipos de datos y puede agregar variables como variables categóricas, variables continuas y valores perdidos.
• Vector: la programación R se puede utilizar para estudiar y analizar vectores individuales como números y números enteros o una combinación de dos o más tipos de vectores en un conjunto de datos.
• Matrices: el lenguaje R puede llevar a cabo análisis de conjuntos de datos bidimensionales, como en una matriz.

¿Cómo se emplea la “R” en la ciencia de datos?

¿Por qué R para ciencia de datos? El objetivo principal de usar R en el análisis de datos es tener una comprensión básica del conjunto de datos y su estructura; esto se logra resumiendo y visualizando el conjunto de datos a través del lenguaje de programación R. Este tipo de análisis de datos se denomina análisis exploratorio de datos. En esencia, nos ayuda a identificar el origen de los datos, desarrollar algoritmos para la interpretación adecuada de los datos y obtener una representación visual elaborada.

Por lo tanto, R se prefiere con mayor frecuencia para el análisis de datos sobre otros lenguajes de programación, lo que le brinda otra razón para explorar varias ideas de proyectos de R. Las cuatro partes principales de 'R' son:

• Consola R – para escribir los códigos
• Script R: proporciona la interfaz para escribir códigos
• Entorno R: aquí se pueden agregar datos externos como variables, vectores y funciones
• Salida gráfica: la representación gráfica de los datos se puede visualizar aquí
• R es una colección integrada de instalaciones de software para manipulación, cálculo y visualización gráfica de datos. Es un software de análisis de datos bien desarrollado, coherente y sistemático que proporciona:
• Una instalación eficiente para el manejo y almacenamiento de datos.
• Operadores para cálculos en matrices y arreglos
• Un conjunto grande, consolidado y bien organizado de herramientas intermedias para analizar datos
• Facilidades para la visualización gráfica de los datos analizados, tanto en pantalla como en papel
• Bucles, condicionales, funciones recurrentes definidas por el usuario, facilidades de entrada y salida

Una guía paso a paso para iniciar cualquier “Proyecto R”

• Definición del problema: el primer paso y el más crítico es delinear las preguntas que desea abordar a través del análisis de datos y las posibles soluciones que desea lograr al final.
• Recopilación de datos: la recopilación de datos es un paso crucial y no es tan fácil como parece. El proceso requiere tiempo y esfuerzo. Ningún conjunto de datos contiene datos como espera que sean e implica búsquedas, arreglos, reorganizaciones y ensamblaje final.
• Limpieza de datos: si desea que sus resultados sean consistentes, debe asegurarse de que la limpieza de datos se haya realizado correctamente. En esencia, la limpieza de datos elimina datos innecesarios y duplicados de la recopilación de datos.
• Análisis de los datos: en esta etapa, debe detectar tendencias y patrones en la recopilación de datos, agruparlos en consecuencia y comprender el comportamiento de los datos.
• Modelado de los datos: en este paso, los datos se dividen en dos partes: una para el entrenamiento y el desarrollo del modelo, y la otra para la prueba.
• Optimización e implementación del modelo: en este paso, se improvisa el modelo para lograr precisión y eficiencia, a fin de garantizar los resultados más optimizados.

Principales ideas y temas de proyectos R

A estas alturas, es bastante evidente que el lenguaje de programación R tiene un inmenso potencial para aumentar su conocimiento en Data Science and Analytics. En la siguiente sección, analizaremos algunos de los temas de proyectos de R más populares que puede utilizar para dominar sus habilidades en aprendizaje automático y ciencia de datos.

1. Análisis de sentimiento

El análisis de sentimientos es el proceso de analizar palabras para determinar opiniones y sentimientos que tienen diferentes polaridades: positiva, negativa o neutral. El método también se conoce con los nombres de detección de polaridad y minería de opiniones. En este tipo de clasificación, los datos (sentimientos) se categorizan en diferentes clases; estas clases pueden ser binarias (positivas y negativas), neutras o múltiples (feliz, triste, enojado, etc.).

Entonces, ¿qué utilidad tiene? Bueno, el proceso de análisis de sentimientos se puede usar para determinar la naturaleza de las opiniones reflejadas en sitios web, fuentes de redes sociales, documentos, etc. El proyecto de análisis de sentimientos se puede construir en "R", usando los conjuntos de datos del paquete "janeaustenr". .

2. Análisis de datos de Uber

Un componente crucial de Machine Learning es la narración de datos; ayuda a las empresas a comprender los antecedentes y el contexto de varias operaciones. La visualización de datos ayuda a las empresas a comprender conjuntos de datos complejos que, a su vez, les ayudan a tomar decisiones.

El Uber Analysis Project es un proyecto de visualización de datos, donde R y sus bibliotecas se utilizan para analizar parámetros o variables como los viajes durante un día, o los viajes mensuales en un año. Estas visualizaciones para diferentes períodos de tiempo anuales se crean utilizando el 'Conjunto de datos de Uber Pickups en la ciudad de Nueva York'. Las bibliotecas y paquetes R esenciales que deben importarse para este proyecto incluyen: "ggplot2", "ggthemes", "lubridate", "dplyr", "tidyr", "DT" y "scales".

3. Sistema de recomendación de películas

¿Alguna vez te has preguntado cómo Netflix sugiere películas y series web de los géneros que te atraen al instante? Diferentes plataformas de transmisión como Netflix y Amazon Prime usan algo conocido como el Sistema de recomendación; utiliza un proceso de filtrado para sugerir contenido basado en las preferencias del usuario, patrones de observación e historial de navegación. Los datos de navegación del usuario proporcionan la entrada para el Sistema de Recomendación.

Mientras que un sistema de recomendación basado en contenido sugiere películas que son similares a las que ha visto en el pasado, la recomendación de filtrado colaborativo brinda sugerencias con respecto a otros usuarios que tienen las mismas preferencias e historial de visualización. Se puede crear un sistema de recomendación en R utilizando el "Conjunto de datos de MovieLens" y los paquetes: "ggplot2", "recommenderlab", "data.table" y "reshape2".

4. Segmentación de clientes

La segmentación de clientes es uno de los temas más importantes del proyecto R. Siempre que las empresas necesitan identificar y dirigirse a la base de clientes más potencial, el método de segmentación de clientes resulta útil. En este método, la base de clientes se divide y agrupa según algunas características similares que son relevantes para el mercado, como la edad, el sexo, los intereses y los hábitos de consumo.

Es una forma eficiente para que las empresas desarrollen sus estrategias de marketing con una posibilidad mínima de riesgos relacionados con la inversión. Los datos recopilados por las empresas les ayudan a obtener una comprensión más profunda de las preferencias y los requisitos de los clientes individuales que eventualmente obtienen mayores ganancias. El proyecto de segmentación de clientes en R utiliza el algoritmo K-means clustering para agrupar los conjuntos de datos sin etiquetar y el "Conjunto de datos de clientes del centro comercial".

5. Detección de fraude con tarjetas de crédito

El lenguaje de programación R encuentra otra aplicación en la detección de transacciones fraudulentas con tarjetas de crédito. En este proyecto, se utilizan varios algoritmos de aprendizaje automático que pueden diferenciar las transacciones falsificadas de las genuinas. El proyecto de detección de tarjetas de crédito en R utiliza varios algoritmos, como la regresión logística, los árboles de decisión, los clasificadores de aumento de gradiente y las redes neuronales artificiales.

El conjunto de datos Transacciones con tarjeta se usa en este proyecto de detección de fraude con tarjeta de crédito en R; este conjunto de datos contiene transacciones fraudulentas y auténticas. El proyecto tiene los siguientes pasos: importar los conjuntos de datos que contienen las transacciones de tarjetas de crédito, explorar los datos, manipular y estructurar los datos, modelar los datos, ajustar el modelo en el algoritmo de regresión logística y, finalmente, implementar el árbol de decisiones, la red neuronal artificial. , y modelos de aumento de gradiente.

6. Predicción de preferencia de vino

La cata de vinos es una profesión única en sí misma. Puede ser bastante difícil predecir lo que le puede gustar al cliente, en función de sus preferencias anteriores. Sin embargo, sería más fácil para los restaurantes recomendar un vino a sus clientes si se identifican de antemano sus gustos y preferencias; aquí es donde se puede aplicar el proyecto de aprendizaje automático R. Las propiedades fisicoquímicas del vino se pueden utilizar para procesos de minería de datos e identificar las preferencias de los clientes. Este proyecto particular de aprendizaje automático de R utiliza Wine Quality Dataset.

El enfoque adoptado en el proyecto Predicción de preferencias de vinos se puede aplicar a productos similares para modelar los gustos de los clientes, lo que ayuda en el marketing objetivo. Otra aplicación de R puede ser la predicción de la calidad del vino tomando parámetros fisicoquímicos como variables de entrada para determinar la calidad del vino.

Resumen

En este artículo, discutimos algunas de las mejores ideas de proyectos R que puede usar para construir sus conceptos en Data Science. Se requiere una cantidad considerable de datos para crear modelos precisos; varios investigadores, individuos y organizaciones comparten su trabajo, que está fácilmente disponible y puede proporcionarle conjuntos de datos que puede usar en su proyecto. Esperamos que estos temas del proyecto R lo ayuden a demostrar sus habilidades en la configuración industrial.

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