6 idées de projets R intéressantes pour les débutants [2022]

introduction

Vous visez une carrière dans le domaine de l'analyse de données? Eh bien, alors vous êtes au bon endroit ! De nos jours, Data Analytics trouve un large éventail d'applications dans plusieurs secteurs ; l'identification et l'analyse des données contribuent à améliorer l'efficacité et le profit des entreprises.

Les projets en science des données améliorent non seulement vos connaissances dans le domaine, mais vous permettent également de mettre en valeur vos capacités d'analyse de données dans votre CV. La capacité de travailler intelligemment avec d'énormes quantités d'ensembles de données est ce qui distingue un Data Scientist qualifié des autres, et les projets de Data Science en temps réel sont le moyen idéal pour perfectionner vos compétences en codage. Pour acquérir une expertise en science des données, consultez nos cours de science des données.

Dans cet article, nous discuterons du langage de programmation R - qu'est-ce que R, des utilisations de R dans la science des données et de certains sujets de projet R pour vous aider à maîtriser votre maîtrise de la science des données.

Introduction à la programmation R

Avant de parler d' idées de projet R , laissez-nous vous présenter la programmation R. R est un langage de programmation fondé et créé en 1993 par Robert Gentleman et Ross Ihaka à l'Université d'Auckland. C'est un logiciel libre, c'est-à-dire qu'il peut être distribué dans n'importe quelle version adaptée et peut être exécuté à des fins différentes comme l'étude et le changement.

R peut être utilisé pour diverses études statistiques telles que les tests statistiques standard, la modélisation linéaire et non linéaire, la classification, le regroupement, l'analyse de séries chronologiques, etc. Il est hautement extensible et peut être utilisé pour des techniques graphiques ainsi que pour la visualisation de données. R offre une voie Open Source pour la recherche liée à la méthodologie statistique. R peut être compilé et exécuté sur différentes plates-formes UNIX, Windows et macOS.

Pourquoi « R » est-il populaire en science des données ?

Une raison valable pour renforcer vos connaissances en science des données grâce à des idées de projets R est que la programmation R est devenue populaire dans divers domaines à travers le monde. L'accomplissement de tâches de base telles que la collecte de données, l'analyse et la production de résultats utiles grâce à la programmation R a profité à la fois à l'entreprise et aux clients.

L'alimentation manuelle des données pour produire une sortie est fastidieuse, chronophage et surtout sujette aux erreurs. Mais, avec l'aide du langage R, les programmes d'analyse de données peuvent être personnalisés selon les intérêts de l'entreprise ; cela réduit le travail manuel, augmente la vitesse et l'efficacité et fournit des résultats optimisés. Cliquez pour trouver plus de raisons d'apprendre R.

Outre les fonctions telles que if-else, for et while, R possède des fonctionnalités et des packages intégrés qui permettent aux utilisateurs d'analyser différents types d'ensembles de données. Ces fonctions et caractéristiques ont fait de la programmation R un outil standard et facile à comprendre parmi les Data Scientists. Vous trouverez ci-dessous quelques ensembles de données qui peuvent être analysés à l'aide des concepts d'analyse de données R :

• Liste – Cet ensemble de données est un groupe de différents types de données et peut ajouter des variables telles que des variables catégorielles, des variables continues et des valeurs manquantes.
• Vecteur - La programmation R peut être utilisée pour étudier et analyser des vecteurs individuels tels que des chiffres et des nombres entiers ou une combinaison de deux types de vecteurs ou plus dans un ensemble de données.
• Matrices - Le langage R peut effectuer une analyse d'ensembles de données bidimensionnels, comme dans une matrice.

Comment « R » est-il utilisé en science des données ?

Pourquoi R pour Data Science ? L'objectif principal de l'utilisation de R dans l'analyse de données est d'avoir une compréhension de base de l'ensemble de données et de sa structure ; Ceci est réalisé en résumant et en visualisant l'ensemble de données via le langage de programmation R. Un tel type d'analyse de données est appelé analyse de données exploratoire. Essentiellement, cela nous aide à identifier l'origine des données, à développer des algorithmes pour une interprétation correcte des données et à obtenir une représentation visuelle élaborée.

Par conséquent, R est le plus souvent préféré pour l'analyse de données par rapport aux autres langages de programmation, ce qui vous donne une autre raison d'explorer diverses idées de projets R. Les quatre parties principales de 'R' sont :

• Console R – pour écrire les codes
• Script R - fournit l'interface pour écrire des codes
• Environnement R - des données externes telles que des variables, des vecteurs et des fonctions peuvent être ajoutées ici
• Sortie graphique – La représentation graphique des données peut être visualisée ici
• R est une collection intégrée d'installations logicielles pour la manipulation, le calcul et la visualisation graphique des données. Il s'agit d'un logiciel d'analyse de données bien développé, cohérent et systématique qui fournit :
• Une installation efficace pour le traitement et le stockage des données
• Opérateurs pour les calculs sur les matrices et les tableaux
• Un ensemble important, consolidé et bien organisé d'outils intermédiaires pour l'analyse des données
• Installations pour l'affichage graphique des données analysées, à la fois à l'écran et sur papier
• Boucles, conditions, fonctions récurrentes définies par l'utilisateur, fonctions d'entrée et de sortie

Un guide étape par étape pour démarrer n'importe quel "projet R"

• Définir le problème - La première étape, et la plus critique, consiste à définir les questions que vous souhaitez aborder par le biais de l'analyse des données et les solutions possibles que vous souhaitez obtenir à la fin.
• Collecte de données - La collecte de données est une étape très cruciale et pas aussi facile qu'il n'y paraît. Le processus demande du temps et des efforts. Aucun ensemble de données ne contient les données telles que vous vous y attendez et implique des recherches, des arrangements, des réarrangements et un assemblage final.
• Nettoyage des données – Si vous souhaitez que vos résultats soient cohérents, vous devez vous assurer que le nettoyage des données a été effectué correctement. Essentiellement, le nettoyage des données supprime les données inutiles et en double de la collecte de données.
• Analyse des données - À ce stade, vous devez détecter les tendances et les modèles dans la collecte de données, les regrouper en conséquence et comprendre le comportement des données.
• Modélisation des données - Dans cette étape, les données sont divisées en deux parties - une pour la formation et le développement de modèles, et l'autre pour les tests.
• Optimisation et déploiement du modèle - Dans cette étape, le modèle est improvisé pour plus de précision et d'efficacité, afin de garantir les résultats les plus optimisés.

Top R Idées de projets et sujets

À l'heure actuelle, il est tout à fait évident que le langage de programmation R a un immense potentiel pour améliorer vos connaissances en science des données et en analyse. Dans la section suivante, nous discuterons de certains des sujets de projet R les plus tendances que vous pouvez utiliser pour maîtriser vos compétences en apprentissage automatique et en science des données.

1. Analyse des sentiments

L'analyse des sentiments est le processus d'analyse des mots pour déterminer les opinions et les sentiments qui ont des polarités différentes - positives, négatives ou neutres. La méthode porte également les noms de détection de polarité et d'exploration d'opinion. Dans ce type de classification, les données (sentiments) sont classées en différentes classes ; ces classes peuvent être binaires (positives et négatives), neutres ou multiples (heureuses, tristes, en colère, etc.).

Alors, à quoi ça sert ? Eh bien, le processus d'analyse des sentiments peut être utilisé pour déterminer la nature des opinions reflétées dans les sites Web, les flux de médias sociaux, les documents, etc. Le projet d'analyse des sentiments peut être construit en "R", en utilisant les ensembles de données du package "janeaustenr". .

2. Analyse des données Uber

Un élément crucial de l'apprentissage automatique est la narration de données ; il aide les entreprises à comprendre l'arrière-plan et le contexte de diverses opérations. La visualisation des données aide les entreprises à comprendre des ensembles de données complexes, ce qui, à son tour, les aide à prendre des décisions.

Le projet d'analyse Uber est un projet de visualisation de données, où R et ses bibliothèques sont utilisées pour analyser des paramètres ou des variables comme les trajets d'une journée ou les trajets mensuels d'une année. Ces visualisations pour différentes périodes annuelles sont créées à l'aide de l'ensemble de données « Uber Pickups in New York City ». Les bibliothèques et packages R essentiels qui doivent être importés pour ce projet incluent - "ggplot2", "ggthemes", "lubridate", "dplyr", "tidyr", "DT" et "scales".

3. Système de recommandation de films

Vous êtes-vous déjà demandé comment Netflix propose des films et des séries Web des genres qui vous intéressent instantanément ? Différentes plateformes de streaming comme Netflix et Amazon Prime utilisent quelque chose connu sous le nom de système de recommandation ; il utilise un processus de filtrage pour suggérer du contenu en fonction des préférences de l'utilisateur, des habitudes de visionnage et de l'historique de navigation. Les données de navigation de l'utilisateur fournissent l'entrée pour le système de recommandation.

Alors qu'un système de recommandation basé sur le contenu suggère des films similaires à ceux que vous avez regardés dans le passé, la recommandation de filtrage collaboratif fournit des suggestions concernant d'autres utilisateurs ayant les mêmes préférences et les mêmes historiques de visionnage. Un système de recommandation peut être créé dans R à l'aide du "MovieLens Dataset" et des packages - "ggplot2", "recommenderlab", "data.table" et "reshape2".

4. Segmentation de la clientèle

La segmentation de la clientèle est l'un des sujets les plus importants du projet R. Chaque fois que les entreprises ont besoin d'identifier et de cibler la clientèle la plus potentielle, la méthode de segmentation de la clientèle est pratique. Dans cette méthode, la clientèle est divisée et regroupée en fonction de certaines caractéristiques similaires qui sont pertinentes pour le marché, telles que l'âge, le sexe, les intérêts et les habitudes de consommation.

C'est un moyen efficace pour les entreprises de développer leurs stratégies de marketing avec un minimum de risques liés aux investissements. Les données collectées par les entreprises les aident à mieux comprendre les préférences et les exigences des clients individuels qui finissent par récolter des bénéfices plus élevés. Le projet de segmentation de la clientèle dans R utilise l'algorithme K-means clustering pour regrouper les ensembles de données non étiquetés et le "Mall Customers Dataset".

5. Détection de fraude par carte de crédit

Le langage de programmation R trouve une autre application dans la détection des transactions frauduleuses par carte de crédit. Dans ce projet, divers algorithmes d'apprentissage automatique sont utilisés pour différencier les transactions contrefaites des transactions authentiques. Le projet de détection de carte de crédit dans R utilise plusieurs algorithmes tels que la régression logistique, les arbres de décision, les classificateurs de renforcement de gradient et les réseaux de neurones artificiels.

L'ensemble de données Card Transactions est utilisé dans ce projet de détection de fraude par carte de crédit en R ; cet ensemble de données contient des transactions frauduleuses et authentiques. Le projet comporte les étapes suivantes : importer les ensembles de données contenant les transactions par carte de crédit, explorer les données, manipuler et structurer les données, modéliser les données, ajuster le modèle dans l'algorithme de régression logistique et enfin, mettre en œuvre l'arbre de décision, le réseau de neurones artificiels. et les modèles Gradient Boosting.

6. Prédiction des préférences en matière de vin

La dégustation de vin est un métier unique en soi. Il peut être assez difficile de prédire ce que le client pourrait aimer, en fonction de ses préférences passées. Cependant, il serait plus facile pour les restaurants de recommander un vin à leurs clients si leurs goûts et leurs préférences étaient identifiés au préalable ; c'est là que le projet d'apprentissage automatique R peut être appliqué. Les propriétés physico-chimiques du vin peuvent être utilisées pour des processus d'exploration de données et identifier les préférences des clients. Ce projet particulier d'apprentissage automatique R utilise Wine Quality Dataset.

L'approche adoptée dans le projet Wine Preference Prediction peut être appliquée à des produits similaires pour modéliser les goûts des clients, contribuant ainsi au ciblage marketing. Une autre application de R peut être la prédiction de la qualité du vin en prenant des paramètres physico-chimiques comme variables d'entrée pour déterminer la qualité du vin.

Sommaire

Dans cet article, nous avons discuté de certaines des meilleures idées de projets R que vous pouvez utiliser pour construire vos concepts en Data Science. Une quantité considérable de données est nécessaire pour créer des modèles précis ; plusieurs chercheurs, individus et organisations partagent leur travail, qui est facilement disponible et peut vous fournir des ensembles de données que vous pouvez utiliser dans votre projet. Nous espérons que ces sujets de projet R vous aideront à démontrer vos compétences dans la configuration industrielle.

Si vous êtes curieux d'en savoir plus sur les idées de projets R, la science des données, consultez le programme exécutif PG de IIIT-B & upGrad en science des données qui est créé pour les professionnels en activité et propose plus de 10 études de cas et projets, des ateliers pratiques, du mentorat avec experts de l'industrie, 1-on-1 avec des mentors de l'industrie, plus de 400 heures d'apprentissage et d'aide à l'emploi avec les meilleures entreprises.