8 sorprendenti progetti di scienza dei dati in R per principianti [2022]

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Se sì, ti sei imbattuto nell'articolo perfetto! In questo post, condivideremo con te alcune delle idee più interessanti per progetti di Data Science per principianti.

Perché lavorare su progetti di Data Science?

Man mano che sempre più aziende e organizzazioni si uniscono al carrozzone di Data Science, la domanda di esperti di Data Science, AI e ML qualificati e qualificati sta aumentando rapidamente. Sebbene questa sia un'opportunità promettente per milioni di aspiranti e professionisti di Data Science, ricoprire un ruolo di Data Science non è un gioco da ragazzi. Le aziende assumono solo candidati che hanno le giuste qualifiche educative, competenze e, soprattutto, esperienza pratica.

Quindi, esperienza pratica significa esperienza lavorativa? E se sì, che dire dei principianti che hanno appena completato la loro formazione in Data Science?

Quando diciamo "esperienza pratica", non intendiamo esperienza lavorativa professionale. Invece, stiamo parlando di costruire e creare progetti di scienza dei dati nel mondo reale. Per ogni aspirante di Data Science, lavorare su progetti live è un importante trampolino di lancio verso la costruzione di una carriera di successo in Data Science.

I progetti ti offrono l'opportunità di implementare le tue conoscenze e abilità teoriche in scenari del mondo reale. Questo non solo aiuta a rafforzare la tua base di conoscenze e ad affinare le tue abilità, ma aiuta anche a rafforzare la tua fiducia. Inoltre, in un mercato caratterizzato da una concorrenza spietata, i datori di lavoro preferiscono sempre i candidati che hanno il fattore “X”. Pertanto, i progetti che costruisci possono distinguerti dalla massa di aspiranti ugualmente qualificati.

Tuttavia, la vera sfida arriva mentre si trovano i progetti giusti in base alle proprie qualifiche, abilità e interessi. Questo è il motivo per cui abbiamo compilato un elenco di idee perfette per progetti di Data Science in R per principianti!

Progetti di Data Science in R

1. Progetto di Analisi del Sentimento

La soddisfazione del cliente è oggi uno degli obiettivi più cruciali di quasi tutte le aziende e i marchi. Il modo migliore per creare una base di fan di clienti fedeli e soddisfatti è entrare nella loro psiche: capire i loro gusti e antipatie, identificare i loro modelli di preferenze e, soprattutto, i loro bisogni. L'analisi del sentimento è lo strumento utilizzato dalla maggior parte delle aziende per comprendere l'atteggiamento del proprio pubblico di destinazione nei confronti dei propri prodotti/servizi.

Come suggerisce il nome, Sentiment Analysis analizza le parole per identificare le emozioni sottostanti delle persone che le esprimono. Analizzando le parole, lo strumento Analisi del sentimento le classifica in due binari: positivo, negativo e neutro. In questo progetto utilizzerai il set di dati/pacchetto 'janeaustenR'. Altri strumenti utilizzati nel progetto includono lessici generici come AFINN, Bing e Loughran. Inoltre, utilizzerai una nuvola di parole per visualizzare i risultati.

2. Progetto di analisi dei dati Uber

Uber è un marchio basato sui dati in tutto e per tutto. L'azienda estrae e sfrutta i dati degli utenti per creare le soluzioni di cabina più adatte ai propri clienti. Sebbene Uber investa nel prendere decisioni basate sui dati, sfrutta anche una combinazione di analisi dei dati avanzata e analisi predittiva per progettare le sue strategie di marketing, offerte promozionali e politiche di prezzo.

In questo progetto, progetterai un sistema di analisi dei dati utilizzando la libreria ggplot2 per ottenere informazioni dettagliate dai dati degli utenti e per generare previsioni quasi accurate sui clienti che utilizzeranno i viaggi e le corse di Uber. Il sistema utilizzerà la programmazione R e la libreria ggplot2 per analizzare diversi parametri del cliente come il numero di viaggi effettuati in un giorno, le ore di viaggio giornaliere dei clienti abituali, il numero di viaggi durante un determinato mese, ecc.

Visualizzando questi punti dati, il sistema può calcolare il numero medio di passeggeri che usufruiscono dei viaggi Uber in un giorno, le ore di punta in cui c'è il massimo traffico nell'app, i giorni con il maggior numero di viaggi in un mese e così via .

3. Progetto di rilevamento delle frodi con carta di credito

Di recente, le frodi con carte di credito sono salite alle stelle. Si tratta infatti di una delle minacce più diffuse del settore BFSI. L'idea alla base di questo progetto R è sviluppare un classificatore in grado di rilevare in modo efficiente le transazioni fraudolente con carta di credito.

Il set di dati per il progetto sarà un set di dati sulle transazioni con carta di credito contenente un mix di transazioni non fraudolente e fraudolente. Il progetto includerà numerosi algoritmi ML come Decision Trees, Logistic Regression, Artificial Neural Networks e Gradient Boosting Classifier.

Implementando questi algoritmi ML, il sistema sarà in grado di distinguere una chiamata fraudolenta da una non fraudolenta. Questo progetto ti insegnerà come applicare algoritmi ML in uno scenario reale per eseguire la classificazione.

4. Progetto Raccomandazione film

Se sei un appassionato amante di Amazon, Amazon Prime o Netflix, probabilmente sai che queste piattaforme sfruttano i "motori di raccomandazione". Come puoi intuire dal nome, l'unico scopo di un motore di suggerimenti è quello di "consigliare" cose rilevanti ai clienti - mentre per Amazon consiglia prodotti, per Prime e Netflix consiglia contenuti agli utenti, in base alla cronologia degli acquisti precedenti o alla cronologia delle visualizzazioni.

L'obiettivo principale di questo progetto R è progettare un sistema di raccomandazione che consiglierà i film agli utenti. Il set di dati utilizzato per questo progetto è il set di dati MovieLens. Questi dati includono 105339 valutazioni per oltre 10329 film. In questo progetto creerai un filtro collaborativo basato sugli articoli.

La parte migliore della creazione di questo motore di suggerimenti per i film da zero è che ti aiuterà a comprendere il funzionamento interno e il meccanismo di un motore di suggerimenti. Imparerai come implementare le tue abilità di programmazione R insieme alle abilità di apprendimento automatico in un progetto live.

5. Progetto di raccomandazione musicale

Un sistema di raccomandazione di musica funziona in modo simile a un sistema di raccomandazione di film, l'unica differenza è che al posto dei film, consiglierà la musica agli utenti. Questo è un progetto Python + R. Il set di dati utilizzato per questo progetto proviene da KKBOX, il servizio di streaming musicale leader in Asia, che vanta una libreria contenente oltre 30 milioni di brani musicali .

In questo progetto, costruirai un sistema ML utilizzando Python e R in grado di prevedere le possibilità che un utente ascolti un brano in loop dopo che il primo evento di ascolto è stato attivato entro una specifica finestra di tempo. Qui, i set di dati di addestramento e test vengono scelti dalla cronologia di ascolto di diversi utenti in un determinato periodo di tempo.

Quindi, ad esempio, se uno o più eventi di ascolto ricorrenti si attivano entro un mese dal primo evento di ascolto osservabile di un utente, il sistema contrassegna l'obiettivo come 1 nel set di addestramento e, in caso contrario, contrassegna 0. Viene quindi applicata la stessa regola al set di prova. Questo progetto è l'occasione perfetta per imparare come eseguire l'EDA di base per ricavare approfondimenti dai dati.

6. Progetto di segmentazione della clientela

Proprio come l'analisi del sentimento viene utilizzata per ottenere informazioni più approfondite sulle opinioni e le emozioni dei clienti su diversi prodotti/servizi, la segmentazione dei clienti viene utilizzata per un marketing più mirato. Classificando il pubblico di destinazione in diverse persone dell'acquirente in base alle loro esigenze, preferenze, età, posizione, lavoro, comportamento di acquisto, ecc., i marchi possono creare prodotti personalizzati, strategie di marketing e offerte/sconti per uno specifico segmento di clienti. Ciò consente una maggiore soddisfazione del cliente che alla fine aumenta le vendite e le entrate.

La segmentazione dei clienti è una delle applicazioni più utilizzate dell'apprendimento non supervisionato (ML). In questo progetto, utilizzerai l'algoritmo K-means per il clustering di un set di dati senza etichetta. L'algoritmo di clustering K-means può visualizzare efficacemente le distribuzioni di età e genere nel set di dati. Inoltre, analizzerà anche i redditi annuali e i modelli di spesa. In sostanza, questo progetto R offrirà un'analisi descrittiva dei dati implementando varie versioni dell'algoritmo K-means.

7. Progetto di identificazione del pacchetto di prodotti

Il concetto di raggruppamento di prodotti non è una novità nel campo del marketing. Nell'approccio del raggruppamento di prodotti, prodotti diversi vengono raggruppati insieme e venduti come una singola unità a un prezzo specifico (di solito prezzo scontato). Ciò consente agli esperti di marketing di incoraggiare i clienti ad acquistare più prodotti. Forse il miglior esempio di pacchetto di prodotti è l'Happy Meal di McDonald's.

In questo progetto di Data Science, l'obiettivo principale sarà la segmentazione soggettiva, una tecnica di clustering che può aiutare a identificare i migliori bundle di prodotti nei dati di vendita. Qui, prenderemo un set di dati sulle transazioni di vendita settimanali contenente le quantità acquistate di diversi prodotti nell'arco di alcune settimane.

Il set di dati includerà anche valori normalizzati. Utilizzando questo set di dati, l'obiettivo è scoprire quali prodotti possono essere raggruppati insieme per creare combinazioni eccellenti per i clienti. Sebbene l'approccio tradizionale utilizzi l'analisi del paniere di mercato per identificare i pacchetti di prodotti, in questo progetto il nostro obiettivo è confrontare e analizzare l'importanza relativa del raggruppamento delle serie temporali nel determinare i pacchetti di prodotti dai dati di vendita.

8. Progetto di previsione della qualità del vino

L'idea qui è di migliorare la qualità del vino utilizzando la modellazione predittiva. In questo progetto di Data Science, analizzeremo un set di dati di vino rosso per valutare la qualità del vino. L'obiettivo di questo progetto è esplorare le proprietà chimiche che influenzano la qualità del vino rosso.

Nel progetto, la prima considerazione è utilizzare le variabili di input per prevedere la qualità del vino, mentre la seconda considerazione è classificare i vini che hanno attributi eccellenti. Creerai e perfezionerai grafici per illustrare le relazioni univoche nei dati man mano che vengono scoperti. Il progetto ti insegnerà l'esplorazione dei dati, la visualizzazione dei dati, la narrazione e anche come applicare i modelli di regressione e porre le domande giuste per l'analisi dei dati nelle diverse fasi del progetto.

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Conclusione

Questi sono 8 interessanti progetti di Data Science che puoi provare tu stesso! Man mano che ci lavori, acquisirai padronanza dei concetti fondamentali della scienza dei dati e della programmazione R. Soprattutto, avrai la possibilità di mostrare tutti i tuoi progetti nel tuo curriculum: cosa c'è di meglio per attirare l'attenzione del tuo potenziale datore di lavoro!

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