8 projets étonnants de science des données dans R pour les débutants [2022]

Vous souhaitez entrer dans le domaine Data Science ?

Vous souhaitez développer des outils et solutions Data Science innovants ?

Si oui, vous êtes tombé sur l'article parfait ! Dans cet article, nous partagerons avec vous certaines des idées de projets Data Science les plus passionnantes pour les débutants.

Pourquoi travailler sur des projets Data Science ?

Alors que de plus en plus d'entreprises et d'organisations rejoignent le train en marche de la science des données, la demande d'experts qualifiés et compétents en science des données, en IA et en ML augmente rapidement. Bien qu'il s'agisse d'une opportunité prometteuse pour des millions d'aspirants et de professionnels de la science des données, décrocher un poste en science des données n'est pas une mince affaire. Les entreprises n'embauchent que des candidats qui possèdent les diplômes, les compétences et, surtout, l'expérience pratique.

Alors, l'expérience pratique signifie-t-elle l'expérience de travail? Et si oui, qu'en est-il des débutants qui viennent de terminer leur formation en Data Science ?

Lorsque nous disons « expérience pratique », nous ne parlons pas d'expérience de travail professionnelle. Au lieu de cela, nous parlons de construire et de créer des projets de science des données dans le monde réel. Pour chaque aspirant en science des données, travailler sur des projets en direct est un tremplin important vers la construction d'une carrière réussie en science des données.

Les projets vous offrent la possibilité de mettre en œuvre vos connaissances et compétences théoriques dans des scénarios réels. Cela aide non seulement à renforcer votre base de connaissances et à affiner vos compétences, mais cela contribue également à renforcer votre confiance. De plus, dans un marché caractérisé par une concurrence acharnée, les employeurs privilégient toujours les candidats qui ont le facteur « X ». Ainsi, les projets que vous construisez peuvent vous démarquer de la foule d'aspirants tout aussi qualifiés.

Cependant, le véritable défi consiste à trouver les bons projets en fonction de vos qualifications, compétences et intérêts. C'est pourquoi nous avons compilé une liste d'idées de projets Data Science parfaites en R pour les débutants !

Projets Data Science en R

1. Projet d'analyse des sentiments

La satisfaction du client est l'un des objectifs les plus cruciaux de presque toutes les entreprises et marques aujourd'hui. La meilleure façon de créer une base de fans de clients fidèles et satisfaits est d'entrer dans leur psyché - comprendre leurs goûts et leurs aversions, identifier leurs modèles de préférences et, surtout, leurs besoins. L'analyse des sentiments est l'outil que la plupart des entreprises utilisent pour comprendre l'attitude de leur public cible envers leurs produits/services.

Comme son nom l'indique, Sentiment Analysis analyse les mots pour identifier les émotions sous-jacentes des personnes qui les expriment. En analysant les mots, l'outil d'analyse des sentiments les catégorise en deux binaires - comme positif, négatif et neutre. Dans ce projet, vous utiliserez le jeu de données/package 'janeaustenR'. D'autres outils utilisés dans le projet comprennent des lexiques à usage général tels que AFINN, Bing et Loughran. De plus, vous utiliserez un nuage de mots pour afficher les résultats.

2. Projet d'analyse de données Uber

Uber est une marque axée sur les données de bout en bout. L'entreprise exploite et exploite les données des utilisateurs pour concevoir les solutions de cabine les mieux adaptées à ses clients. Bien qu'Uber investisse dans la prise de décisions basées sur les données, il s'appuie également sur une combinaison d'analyses de données avancées et d'analyses prédictives pour concevoir ses stratégies marketing, ses offres promotionnelles et ses politiques de tarification.

Dans ce projet, vous allez concevoir un système d'analyse de données à l'aide de la bibliothèque ggplot2 pour obtenir des informations à partir des données des utilisateurs et pour générer des prédictions presque précises des clients qui profiteront des trajets et des trajets Uber. Le système utilisera la programmation R et la bibliothèque ggplot2 pour analyser différents paramètres client comme le nombre de trajets effectués dans une journée, les heures de trajet quotidien des clients réguliers, le nombre de trajets au cours d'un mois particulier, etc.

En visualisant ces points de données, le système peut déterminer le nombre moyen de passagers qui profitent des trajets Uber en une journée, les heures de pointe pendant lesquelles le trafic est maximal dans l'application, les jours avec le plus grand nombre de trajets en un mois, etc. .

3. Projet de détection de fraude par carte de crédit

Ces derniers temps, les fraudes par carte de crédit ont explosé. En fait, c'est l'une des menaces les plus répandues du secteur BFSI. L'idée derrière ce projet R est de développer un classificateur capable de détecter efficacement les transactions frauduleuses par carte de crédit.

L'ensemble de données pour le projet sera un ensemble de données sur les transactions par carte de crédit contenant un mélange de transactions non frauduleuses et frauduleuses. Le projet comprendra de nombreux algorithmes ML tels que les arbres de décision, la régression logistique, les réseaux de neurones artificiels et le classificateur Gradient Boosting.

En mettant en œuvre ces algorithmes ML, le système sera en mesure de distinguer un appel frauduleux d'un appel non frauduleux. Ce projet vous apprendra comment appliquer des algorithmes ML dans un scénario réel pour effectuer une classification.

4. Projet de recommandation de film

Si vous êtes un passionné d'Amazon, d'Amazon Prime ou de Netflix, vous savez probablement que ces plates-formes exploitent les "moteurs de recommandation". Comme vous pouvez le deviner par son nom, le seul but d'un moteur de recommandation est de "recommander" des choses pertinentes aux clients - tandis que pour Amazon, il recommande des produits, pour Prime et Netflix, il recommande du contenu aux utilisateurs, en fonction de leur historique d'achat ou de visionnage précédent.

L'objectif principal de ce projet R est de concevoir un système de recommandation qui recommandera des films aux utilisateurs. Le jeu de données utilisé pour ce projet est le jeu de données MovieLens. Ces données incluent 105339 classements pour plus de 10329 films. Dans ce projet, vous allez créer un filtre collaboratif basé sur les éléments.

La meilleure partie de la construction de ce moteur de recommandation de films à partir de zéro est qu'il vous aidera à comprendre le fonctionnement interne et le mécanisme d'un moteur de recommandation. Vous apprendrez à mettre en œuvre vos compétences en programmation R ainsi que vos compétences en apprentissage automatique dans un projet en direct.

5. Projet de recommandation musicale

Un système de recommandation de musique fonctionne de la même manière qu'un système de recommandation de films, la seule différence étant qu'au lieu de films, il recommandera de la musique aux utilisateurs. Il s'agit d'un projet Python + R. L'ensemble de données utilisé pour ce projet provient de KKBOX, le principal service de streaming musical en Asie, doté d'une bibliothèque contenant plus de 30 millions de morceaux de musique .

Dans ce projet, vous allez créer un système ML utilisant Python et R qui peut prédire les chances qu'un utilisateur écoute une chanson en boucle après le déclenchement du premier événement d'écoute dans une fenêtre de temps spécifique. Ici, les ensembles de données d'entraînement et de test sont choisis à partir de l'historique d'écoute des différents utilisateurs au cours d'une période donnée.

Ainsi, par exemple, si un ou plusieurs événements d'écoute récurrents se déclenchent dans un délai d'un mois après le premier événement d'écoute observable d'un utilisateur, le système marque la cible comme 1 dans l'ensemble de formation, et sinon, il marque 0. La même règle est alors appliquée à l'ensemble de test. Ce projet est l'occasion idéale d'apprendre à effectuer une EDA de base pour tirer des enseignements des données.

6. Projet de segmentation client

Tout comme l'analyse des sentiments est utilisée pour mieux comprendre les opinions et les émotions des clients sur différents produits/services, la segmentation client est utilisée pour un marketing plus ciblé. En catégorisant le public cible en différentes personnalités d'acheteurs en fonction de leurs besoins, préférences, âge, emplacement, travail, comportement d'achat, etc., les marques peuvent créer des produits personnalisés, des stratégies marketing et des offres/réductions, pour un segment de clientèle spécifique. Cela permet une plus grande satisfaction des clients, ce qui augmente éventuellement les ventes et les revenus.

La segmentation de la clientèle est l'une des applications d'apprentissage non supervisé (ML) les plus utilisées. Dans ce projet, vous utiliserez l'algorithme K-means pour regrouper un ensemble de données non étiqueté. L'algorithme de clustering K-means peut visualiser efficacement les distributions d'âge et de sexe dans l'ensemble de données. En outre, il analysera également les revenus annuels et les habitudes de dépenses. Essentiellement, ce projet R offrira une analyse descriptive des données en mettant en œuvre diverses versions de l'algorithme K-means.

7. Projet d'identification des lots de produits

Le concept de regroupement de produits n'est pas nouveau dans le domaine du marketing. Dans l'approche de regroupement de produits, différents produits sont regroupés et vendus comme une seule unité à un prix spécifique (généralement un prix réduit). Cela permet aux spécialistes du marketing d'encourager les clients à acheter davantage de leurs produits. Le meilleur exemple d'un ensemble de produits est peut-être le Happy Meal de McDonald's.

Dans ce projet Data Science, l'accent sera mis sur la segmentation subjective, une technique de regroupement qui peut aider à identifier les meilleurs ensembles de produits dans les données de vente. Ici, nous prendrons un ensemble de données de transactions de ventes hebdomadaires contenant les quantités achetées de différents produits sur une période de quelques semaines.

L'ensemble de données comprendra également des valeurs normalisées. En utilisant cet ensemble de données, l'objectif est de découvrir quels produits peuvent être regroupés pour créer d'excellents combos pour les clients. Alors que l'approche traditionnelle utilise l'analyse du panier de marché pour identifier les ensembles de produits, dans ce projet, notre objectif est de comparer et d'analyser l'importance relative du regroupement des séries chronologiques dans la détermination des ensembles de produits à partir des données de vente.

8. Projet de prédiction de la qualité du vin

L'idée ici est d'améliorer la qualité du vin grâce à la modélisation prédictive. Dans ce projet Data Science, nous analyserons un ensemble de données de vin rouge pour évaluer la qualité du vin. L'objectif de ce projet est d'explorer les propriétés chimiques qui influencent la qualité du vin rouge.

Dans le projet, la première considération est d'utiliser les variables d'entrée pour prédire la qualité du vin, tandis que la seconde considération est de classer les vins ayant d'excellents attributs. Vous créerez et affinerez des tracés pour illustrer les relations uniques dans les données au fur et à mesure qu'elles sont découvertes. Le projet vous apprendra l'exploration des données, la visualisation des données, la narration, ainsi que la façon d'appliquer des modèles de régression et de poser les bonnes questions pour l'analyse des données à différentes étapes du projet.

Gagnez des cours de science des données dans les meilleures universités du monde. Rejoignez nos programmes Executive PG, Advanced Certificate Programs ou Masters Programs pour accélérer votre carrière.

Conclusion

Voici 8 projets Data Science intéressants que vous pouvez essayer par vous-même ! En travaillant dessus, vous maîtriserez les concepts de base de la programmation Data Science et R. Plus important encore, vous aurez la chance de mettre en valeur tous vos projets dans votre CV – quoi de mieux pour attirer l'attention de votre employeur potentiel !

La structure du programme de science des données est conçue pour vous aider à devenir un véritable talent dans le domaine de la science des données, ce qui facilite le recrutement du meilleur employeur du marché. Inscrivez-vous dès aujourd'hui pour commencer votre parcours d'apprentissage avec upGrad !