6 ideias interessantes de projetos R para iniciantes [2022]

Introdução

Você está buscando uma carreira na área de Data Analytics? Bem, então você veio ao lugar certo! Atualmente, o Data Analytics encontra uma ampla gama de aplicações em diversos setores; a identificação e análise de dados contribui para a melhoria da eficiência e rentabilidade dos negócios.

Os projetos em ciência de dados não apenas aprimoram seu conhecimento na área, mas também permitem que você mostre seus recursos de análise de dados em seu currículo. A capacidade de trabalhar de forma inteligente com enormes quantidades de conjuntos de dados é o que diferencia um Cientista de Dados habilidoso dos demais, e os projetos de Ciência de Dados em tempo real são a maneira perfeita de aprimorar suas habilidades de codificação. Para ganhar experiência em ciência de dados, confira nossos cursos de ciência de dados.

Neste artigo, discutiremos a linguagem de programação R – o que é R, os usos de R em Data Science e alguns tópicos do projeto R para ajudá-lo a dominar seu domínio sobre Data Science.

Introdução à programação R

Antes de falarmos sobre ideias de projetos R , vamos apresentar a programação R. R é uma linguagem de programação que foi fundada e criada em 1993 por Robert Gentleman e Ross Ihaka na Universidade de Auckland. É um software livre, ou seja, pode ser distribuído em qualquer versão adaptada, bem como pode ser executado para diversos fins como estudo e mudança.

O R pode ser empregado para vários estudos estatísticos, como testes estatísticos padrão, modelagem linear e não linear, classificação, agrupamento, análise de séries temporais e muito mais. É altamente extensível e pode ser usado para técnicas gráficas, bem como para visualização de dados. R oferece uma rota Open Source para pesquisas relacionadas à metodologia estatística. R pode ser compilado e executado em diferentes plataformas UNIX, Windows e macOS.

Por que o “R” é popular na ciência de dados?

Uma razão válida para aumentar seu conhecimento de Data Science por meio de ideias de projetos R é que a programação R se tornou popular entre vários domínios em todo o mundo. A realização de tarefas básicas como coleta de dados, análise e produção de resultados úteis através da programação R tem beneficiado tanto a empresa quanto os clientes.

A alimentação manual de dados para produzir uma saída é tediosa, demorada e principalmente propensa a erros. Mas, com a ajuda da linguagem R, os programas de análise de dados podem ser personalizados de acordo com os interesses da empresa; isso reduz o trabalho manual, aumenta a velocidade e a eficiência e fornece resultados otimizados. Clique para encontrar mais motivos para aprender R.

Além das funções como if-else, for e while, o R possui alguns recursos e pacotes embutidos que permitem aos usuários analisar diferentes tipos de conjuntos de dados. Essas funções e recursos tornaram a programação R uma ferramenta padrão e fácil de entender entre os Cientistas de Dados. Abaixo estão alguns conjuntos de dados que podem ser analisados ​​usando os conceitos de análise de dados R:

• Lista – Este conjunto de dados é um grupo de diferentes tipos de dados e pode adicionar variáveis ​​como Variáveis ​​Categóricas, Variáveis ​​Contínuas e Valores Omissos.
• A programação vetorial – R pode ser usada para estudar e analisar vetores individuais como numerais e inteiros ou uma combinação de dois ou mais tipos de vetor em um conjunto de dados.
• Matrizes – A linguagem R pode realizar análises de conjuntos de dados bidimensionais, como em uma matriz.

Como o “R” é empregado na ciência de dados?

Por que R para Ciência de Dados? O principal objetivo de usar R na análise de dados é ter um entendimento básico do conjunto de dados e sua estrutura; isso é obtido por meio da sumarização e visualização do conjunto de dados por meio da linguagem de programação R. Esse tipo de análise de dados é denominado como análise exploratória de dados. Em essência, ele nos ajuda a identificar a origem dos dados, desenvolver algoritmos para interpretação adequada dos dados e obter uma representação visual elaborada.

Portanto, R é mais frequentemente preferido para análise de dados em relação a outras linguagens de programação, dando a você outro motivo para explorar várias ideias de projeto R. As quatro partes principais de 'R' são:

• R console – para escrever os códigos
• Script R – fornece a interface para escrever códigos
• Ambiente R – dados externos como variáveis, vetores e funções podem ser adicionados aqui
• Saída gráfica – A representação gráfica dos dados pode ser visualizada aqui
• R é uma coleção integrada de recursos de software para manipulação, cálculo e visualização gráfica de dados. É um software de análise de dados bem desenvolvido, coerente e sistemático que fornece:
• Uma facilidade eficiente para manipular e armazenar dados
• Operadores para cálculos em matrizes e arrays
• Um conjunto grande, consolidado e bem organizado de ferramentas intermediárias para analisar dados
• Facilidades para a exibição gráfica dos dados analisados, tanto na tela quanto em papel
• Loops, condicionais, funções recorrentes definidas pelo usuário, recursos de entrada e saída

Um guia passo a passo para iniciar qualquer “projeto R”

• Definindo o problema – A primeira e mais crítica etapa é delinear as perguntas que você deseja abordar por meio da análise de dados e as possíveis soluções que deseja alcançar no final.
• Coleta de dados – A coleta de dados é uma etapa muito crucial e não é tão fácil quanto parece. O processo requer tempo e esforço. Nenhum conjunto de dados contém dados como você espera e envolve pesquisa, arranjos, rearranjos e montagem final.
• Limpeza de dados – Se você deseja que seus resultados sejam consistentes, você deve garantir que a limpeza de dados tenha sido feita corretamente. Em essência, a limpeza de dados remove dados desnecessários e duplicados da coleta de dados.
• Analisando os dados – Nesta fase, você deve detectar tendências e padrões na coleta de dados, agrupá-los adequadamente e entender o comportamento dos dados.
• Modelagem dos dados – Nesta etapa, os dados são divididos em duas partes – uma para treinamento e desenvolvimento do modelo e outra para teste.
• Otimização e implantação do modelo – Nesta etapa, o modelo é improvisado para precisão e eficiência, para garantir os resultados mais otimizados.

Principais ideias e tópicos de projetos R

Até agora, é bastante evidente que a linguagem de programação R tem um imenso potencial para aumentar seu conhecimento em Data Science e Analytics. Na seção a seguir, discutiremos alguns dos tópicos de projeto R mais populares que você pode utilizar para dominar suas habilidades em Machine Learning e Data Science.

1. Análise de Sentimentos

A análise de sentimentos é o processo de análise de palavras para apurar opiniões e sentimentos que possuem diferentes polaridades – positivas, negativas ou neutras. O método também atende pelos nomes de detecção de polaridade e mineração de opinião. Nesse tipo de classificação, os dados (sentimentos) são categorizados em diferentes classes; essas classes podem ser binárias (positivas e negativas), neutras ou múltiplas (feliz, triste, zangada e assim por diante).

Então, para que serve? Bem, o processo de análise de sentimentos pode ser usado para determinar a natureza das opiniões refletidas em sites, feeds de mídia social, documentos, etc. O projeto de análise de sentimentos pode ser construído em “R”, usando os conjuntos de dados do pacote “janaustenr” .

2. Análise de dados Uber

Um componente crucial do Machine Learning é a narrativa de dados; ele ajuda as empresas a entender o histórico e o contexto de várias operações. A visualização de dados ajuda as empresas a entender conjuntos de dados complexos, o que, por sua vez, as ajuda a tomar decisões.

O Uber Analysis Project é um projeto de visualização de dados, onde o R e suas bibliotecas são usados ​​para analisar parâmetros ou variáveis ​​como as viagens durante um dia, ou as viagens mensais em um ano. Essas visualizações para diferentes prazos anuais são criadas usando o 'Conjunto de dados Uber Pickups na cidade de Nova York'. As bibliotecas e pacotes essenciais do R que precisam ser importados para este projeto incluem –“ggplot2”, “ggthemes”,”lubridate”,”dplyr”, “tidyr”, “DT” e “scales”.

3. Sistema de recomendação de filmes

Você já se perguntou como a Netflix sugere filmes e séries da web dos gêneros que atraem você instantaneamente? Diferentes plataformas de streaming como Netflix e Amazon Prime usam algo conhecido como Sistema de Recomendação; ele usa um processo de filtragem para sugerir conteúdo com base nas preferências do usuário, padrões de observação e histórico de navegação. Os dados de navegação do usuário fornecem a entrada para o Sistema de Recomendação.

Enquanto um Sistema de Recomendação baseado em conteúdo sugere filmes semelhantes aos que você assistiu no passado, a Recomendação de Filtragem Colaborativa fornece sugestões com relação a outros usuários que tenham as mesmas preferências e históricos de visualização. Um Sistema de Recomendação pode ser construído em R usando o “MovieLens Dataset” e os pacotes – “ggplot2”, “recommenderlab”, ”data.table” e “reshape2”.

4. Segmentação de Clientes

A segmentação de clientes é um dos tópicos mais importantes do projeto R. Sempre que as empresas precisam identificar e direcionar a base de clientes mais potencial, o método de segmentação de clientes é útil. Nesse método, a base de clientes é dividida e agrupada de acordo com algumas características semelhantes que são relevantes para o mercado, como idade, sexo, interesses e hábitos de consumo.

É uma forma eficiente para as empresas desenvolverem suas estratégias de marketing com uma chance mínima de riscos relacionados ao investimento. Os dados coletados pelas empresas as ajudam a obter uma compreensão mais profunda das preferências e requisitos de clientes individuais que eventualmente obtêm lucros maiores. O projeto Customer Segmentation em R utiliza o algoritmo K-means clustering para agrupar os conjuntos de dados não rotulados e o “Mall Customers Dataset”.

5. Detecção de Fraude de Cartão de Crédito

A linguagem de programação R encontra outra aplicação na detecção de transações fraudulentas com cartão de crédito. Neste projeto, são usados ​​vários algoritmos de Machine Learning que podem diferenciar transações falsificadas de genuínas. O projeto de detecção de cartão de crédito em R faz uso de vários algoritmos, como Regressão Logística, Árvores de Decisão, Classificadores de Aumento de Gradiente e Redes Neurais Artificiais.

O conjunto de dados de transações de cartão é usado neste projeto de detecção de fraude de cartão de crédito em R; este conjunto de dados contém transações fraudulentas e autênticas. O projeto tem as seguintes etapas – importar os conjuntos de dados contendo as transações de cartão de crédito, explorar os dados, manipular e estruturar os dados, modelar os dados, encaixar o modelo no algoritmo de Regressão Logística e, por fim, implementar a Árvore de Decisão, Rede Neural Artificial , e modelos de aumento de gradiente.

6. Previsão de preferência de vinho

A degustação de vinhos é uma profissão única em si. Pode ser bastante desafiador prever o que o cliente pode gostar, com base em suas preferências anteriores. No entanto, seria mais fácil para os restaurantes recomendarem um vinho aos seus clientes se os seus gostos e preferências fossem previamente identificados; é aqui que o projeto de aprendizado de máquina R pode ser aplicado. As propriedades físico-químicas do vinho podem ser utilizadas para processos de mineração de dados e identificar as preferências dos clientes. Este projeto específico de aprendizado de máquina R utiliza o Wine Quality Dataset.

A abordagem adotada no projeto Wine Preference Prediction pode ser aplicada a produtos similares para modelar os gostos dos clientes, auxiliando assim no marketing-alvo. Outra aplicação do R pode ser na previsão da qualidade do vinho, tomando parâmetros físico-químicos como variáveis ​​de entrada para determinar a qualidade do vinho.

Resumo

Neste artigo, discutimos algumas das melhores ideias de projeto R que você pode usar para construir seus conceitos em Data Science. Uma quantidade considerável de dados é necessária para criar modelos precisos; vários pesquisadores, indivíduos e organizações compartilham seu trabalho, que está prontamente disponível e pode fornecer conjuntos de dados que você pode usar em seu projeto. Esperamos que esses tópicos do projeto R o ajudem a demonstrar suas habilidades na configuração industrial.

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