8 projetos surpreendentes de ciência de dados em R para iniciantes [2022]

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Se sim, você se deparou com o artigo perfeito! Neste post, compartilharemos com você algumas das ideias mais interessantes de projetos de Data Science para iniciantes.

Por que trabalhar em projetos de Data Science?

À medida que mais empresas e organizações estão se juntando ao movimento da ciência de dados, a demanda por especialistas qualificados e qualificados em ciência de dados, IA e ML está aumentando rapidamente. Embora esta seja uma oportunidade promissora para milhões de aspirantes e profissionais de Ciência de Dados, conseguir um cargo em Ciência de Dados não é moleza. As empresas só contratam candidatos que tenham as qualificações educacionais corretas, conjunto de habilidades e, mais importante, experiência prática.

Então, a experiência prática significa experiência de trabalho? E em caso afirmativo, e os iniciantes que acabaram de concluir o treinamento em Ciência de Dados?

Quando dizemos “experiência prática”, não queremos dizer experiência profissional de trabalho. Em vez disso, estamos falando sobre construir e criar projetos de ciência de dados do mundo real. Para todo aspirante a Data Science, trabalhar em projetos ao vivo é um passo importante para construir uma carreira de sucesso em Data Science.

Os projetos oferecem a você a oportunidade de implementar seus conhecimentos teóricos e habilidades em cenários do mundo real. Isso não apenas ajuda a fortalecer sua base de conhecimento e aprimorar suas habilidades, mas também ajuda a aumentar sua confiança. Além disso, em um mercado caracterizado pela concorrência acirrada, os empregadores sempre preferem candidatos que tenham o fator “X”. Assim, os projetos que você constrói podem diferenciá-lo da multidão de aspirantes igualmente qualificados.

No entanto, o verdadeiro desafio vem ao encontrar os projetos certos de acordo com suas qualificações, habilidades e interesses. É por isso que compilamos uma lista de ideias perfeitas de projetos de Data Science em R para iniciantes!

Projetos de ciência de dados em R

1. Projeto de Análise de Sentimentos

A satisfação do cliente é um dos objetivos mais importantes de quase todas as empresas e marcas atualmente. A melhor maneira de criar uma base de fãs de clientes leais e satisfeitos é entrar em sua psique – entender seus gostos e desgostos, identificar seus padrões de preferência e, o mais importante, suas necessidades. A Análise de Sentimento é a ferramenta que a maioria das empresas utiliza para entender a atitude do seu público-alvo em relação aos seus produtos/serviços.

Como o nome sugere, a Análise de Sentimentos analisa as palavras para identificar as emoções subjacentes das pessoas que as expressam. Ao analisar as palavras, a ferramenta Sentiment Analysis as categoriza em dois binários – como positivo, negativo e neutro. Neste projeto, você usará o conjunto de dados/pacote 'janaustenR'. Outras ferramentas usadas no projeto incluem léxicos de uso geral, como AFINN, Bing e Loughran. Além disso, você usará uma nuvem de palavras para exibir os resultados.

2. Projeto de Análise de Dados Uber

A Uber é uma marca totalmente orientada por dados. A empresa extrai e aproveita os dados do usuário para criar as soluções de cabine mais adequadas para seus clientes. Enquanto a Uber investe na tomada de decisões orientadas por dados, ela também aproveita uma combinação de análise avançada de dados e análise preditiva para projetar suas estratégias de marketing, ofertas promocionais e políticas de preços.

Neste projeto, você projetará um sistema de análise de dados usando a biblioteca ggplot2 para obter insights dos dados do usuário e gerar previsões quase precisas de clientes que aproveitarão viagens e corridas da Uber. O sistema usará a programação R e a biblioteca ggplot2 para analisar diferentes parâmetros do cliente, como o número de viagens feitas em um dia, as horas diárias de viagem de clientes repetidos, o número de viagens durante um determinado mês, etc.

Ao visualizar esses pontos de dados, o sistema pode descobrir o número médio de passageiros que aproveitam as viagens do Uber em um dia, os horários de pico em que há tráfego máximo no aplicativo, os dias com o maior número de viagens em um mês e assim por diante .

3. Projeto de Detecção de Fraude de Cartão de Crédito

Ultimamente, as fraudes de cartão de crédito dispararam. Na verdade, é uma das ameaças mais prevalentes do setor BFSI. A ideia por trás deste projeto R é desenvolver um classificador que possa detectar com eficiência transações fraudulentas de cartão de crédito.

O conjunto de dados para o projeto será um conjunto de dados de transações de cartão de crédito contendo uma combinação de transações não fraudulentas e fraudulentas. O projeto incluirá vários algoritmos de ML, como árvores de decisão, regressão logística, redes neurais artificiais e classificador de aumento de gradiente.

Ao implementar esses algoritmos de ML, o sistema poderá distinguir uma chamada fraudulenta de uma não fraudulenta. Este projeto ensinará como aplicar algoritmos de ML em um cenário do mundo real para realizar a classificação.

4. Projeto de recomendação de filme

Se você é um amante ávido da Amazon, Amazon Prime ou Netflix, provavelmente sabe que essas plataformas aproveitam os “mecanismos de recomendação”. Como você pode adivinhar pelo nome, um único objetivo do mecanismo de recomendação é “recomendar” coisas relevantes aos clientes – enquanto para a Amazon recomenda produtos, para Prime e Netflix recomenda conteúdo aos usuários, com base em seu histórico de compras anterior ou histórico de exibição.

O principal objetivo deste projeto R é projetar um sistema de recomendação que recomende filmes aos usuários. O conjunto de dados usado para este projeto é o conjunto de dados MovieLens. Esses dados incluem 105.339 classificações para mais de 10.329 filmes. Neste projeto, você criará um Filtro Colaborativo Baseado em Item.

A melhor parte de construir esse mecanismo de recomendação de filmes do zero é que ele ajudará você a entender o funcionamento interno e o mecanismo de um mecanismo de recomendação. Você aprenderá como implementar suas habilidades de programação R junto com as habilidades de aprendizado de máquina em um projeto ao vivo.

5. Projeto de recomendação de música

Um sistema de recomendação de música funciona de maneira semelhante a um sistema de recomendação de filmes, com a única diferença de que, em vez de filmes, ele recomendará músicas aos usuários. Este é um projeto Python + R. O conjunto de dados usado para este projeto é do KKBOX, o principal serviço de streaming de música na Ásia, ostentando uma biblioteca contendo mais de 30 milhões de faixas de música .

Neste projeto, você construirá um sistema de ML usando Python e R que pode prever as chances de um usuário ouvir uma música em loop após o primeiro evento de escuta ser acionado em uma janela de tempo específica. Aqui, os conjuntos de dados de treinamento e teste são escolhidos a partir do histórico de escuta de diferentes usuários em um determinado período de tempo.

Assim, por exemplo, se um evento de escuta recorrente é acionado dentro de um mês após o primeiro evento de escuta observável de um usuário, o sistema marca o alvo como 1 no conjunto de treinamento e, caso contrário, marca 0. A mesma regra é aplicada ao conjunto de teste. Este projeto é a oportunidade perfeita para aprender como realizar EDA básico para obter insights dos dados.

6. Projeto de segmentação de clientes

Assim como a Análise de Sentimentos é usada para obter insights mais profundos sobre as opiniões e emoções dos clientes sobre diferentes produtos/serviços, a Segmentação de Clientes é usada para um marketing mais direcionado. Ao categorizar o público-alvo em diferentes personas de compradores de acordo com suas necessidades, preferências, idade, localização, trabalho, comportamento de compra etc., as marcas podem criar produtos personalizados, estratégias de marketing e ofertas/descontos para um segmento de cliente específico. Isso permite maior satisfação do cliente, o que eventualmente aumenta as vendas e a receita.

A segmentação de clientes é uma das aplicações mais amplamente utilizadas de aprendizado não supervisionado (ML). Neste projeto, você usará o algoritmo K-means para agrupar um conjunto de dados não rotulado. O algoritmo de agrupamento K-means pode visualizar efetivamente as distribuições de idade e sexo no conjunto de dados. Além disso, também analisará os rendimentos anuais e os padrões de gastos. Essencialmente, este projeto R oferecerá uma análise descritiva dos dados implementando versões variadas do algoritmo K-means.

7. Projeto de identificação do pacote de produtos

O conceito de agrupamento de produtos não é novidade no campo do marketing. Na abordagem de agrupamento de produtos, diferentes produtos são agrupados e vendidos como uma única unidade a um preço específico (geralmente com desconto). Isso permite que os profissionais de marketing incentivem os clientes a comprar mais de seus produtos. Talvez o melhor exemplo de um pacote de produtos seja o McLanche Feliz do McDonald's.

Neste projeto de Data Science, o foco principal será a segmentação subjetiva, uma técnica de agrupamento que pode ajudar a identificar os melhores pacotes de produtos nos dados de vendas. Aqui, tomaremos um conjunto de dados de transações de vendas semanais contendo as quantidades compradas de diferentes produtos ao longo de algumas semanas.

O conjunto de dados também incluirá valores normalizados. Ao usar esse conjunto de dados, o objetivo é descobrir quais produtos podem ser agrupados para criar excelentes combinações para os clientes. Enquanto a abordagem tradicional usa a Análise de Cesta de Mercado para identificar pacotes de produtos, neste projeto, nosso foco é comparar e analisar a importância relativa do agrupamento de séries temporais na determinação de pacotes de produtos a partir de dados de vendas.

8. Projeto de Previsão da Qualidade do Vinho

A ideia aqui é melhorar a qualidade do vinho usando modelagem preditiva. Neste projeto de Data Science, analisaremos um conjunto de dados de vinho tinto para avaliar a qualidade do vinho. O objetivo deste projeto é explorar as propriedades químicas que influenciam a qualidade do vinho tinto.

No projeto, a primeira consideração é usar as variáveis ​​de entrada para prever a qualidade do vinho, enquanto a segunda consideração é classificar vinhos com excelentes atributos. Você criará e refinará gráficos para ilustrar os relacionamentos exclusivos nos dados à medida que forem descobertos. O projeto ensinará exploração de dados, visualização de dados, narrativa e também como aplicar modelos de regressão e fazer as perguntas certas para análise de dados em diferentes estágios do projeto.

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Conclusão

Estes são 8 projetos interessantes de Data Science que você pode experimentar por si mesmo! Ao trabalhar neles, você dominará os principais conceitos de Data Science e programação R. Mais importante ainda, você terá a chance de mostrar todos os seus projetos em seu currículo – nada melhor para atrair a atenção de seu potencial empregador!

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