8 proiecte uimitoare de știință a datelor în R pentru începători [2022]

Doriți să intrați în câmpul Data Science?

Doriți să dezvoltați instrumente și soluții inovatoare pentru știința datelor?

Dacă da, ați dat peste articolul perfect! În această postare, vă vom împărtăși câteva dintre cele mai interesante idei de proiecte Data Science pentru începători.

De ce să lucrezi la proiecte Data Science?

Pe măsură ce mai multe companii și organizații se alătură trenului Data Science, cererea de experți calificați și calificați în Data Science, AI și ML crește rapid. Deși aceasta este o oportunitate promițătoare pentru milioane de aspiranți și profesioniști în domeniul științei datelor, asumarea unui loc de muncă în știința datelor nu este o simplă plimbare. Companiile angajează doar candidați care au calificările educaționale potrivite, setul de abilități și, cel mai important, experiența practică.

Deci, experiența practică înseamnă experiență de muncă? Și dacă da, cum rămâne cu începătorii care tocmai și-au finalizat formarea în știința datelor?

Când spunem „experiență practică”, nu ne referim la experiență profesională. În schimb, vorbim despre construirea și crearea de proiecte de Data Science în lumea reală. Pentru fiecare aspirant la știința datelor, lucrul la proiecte live este un pas important către construirea unei cariere de succes în știința datelor.

Proiectele vă oferă oportunitatea de a vă implementa cunoștințele și abilitățile teoretice în scenarii din lumea reală. Acest lucru nu numai că vă ajută să vă consolidați baza de cunoștințe și să vă ascuțiți abilitățile, dar vă ajută și să vă construiți încrederea. Mai mult, este că, pe o piață caracterizată de concurență tare, angajatorii preferă întotdeauna candidații care au factorul „X”. Astfel, proiectele pe care le construiești te pot deosebi de mulțimea de aspiranți la fel de calificați.

Cu toate acestea, adevărata provocare vine în timp ce găsiți proiectele potrivite în funcție de calificările, abilitățile și interesele dvs. Acesta este motivul pentru care am compilat o listă de idei perfecte de proiecte Data Science în R pentru începători!

Proiecte de știință a datelor în R

1. Proiect Analiza sentimentelor

Satisfacția clienților este unul dintre cele mai importante obiective ale aproape fiecarei companii și mărci în prezent. Cea mai bună modalitate de a crea o bază de fani de clienți loiali și mulțumiți este de a intra în psihicul lor - să le înțelegeți ce le place și ce nu le plac, să le identificați modelele de preferințe și, cel mai important, nevoile lor. Analiza sentimentelor este instrumentul pe care majoritatea companiilor îl folosesc pentru a înțelege atitudinea publicului țintă față de produsele/serviciile lor.

După cum sugerează și numele, Sentiment Analysis analizează cuvintele pentru a identifica emoțiile de bază ale oamenilor care le exprimă. Analizând cuvintele, instrumentul de analiză a sentimentelor le clasifică în două binare - ca pozitive, negative și neutre. În acest proiect, veți folosi setul/pachetul de date „janeaustenR”. Alte instrumente utilizate în proiect includ lexiconele de uz general, cum ar fi AFINN, Bing și Loughran. De asemenea, veți folosi un nor de cuvinte pentru a afișa rezultatele.

2. Proiect Uber Data Analysis

Uber este un brand bazat pe date. Compania extrage și valorifică datele utilizatorilor pentru a crea cele mai potrivite soluții de taxi pentru clienții săi. Deși Uber este investit în luarea deciziilor bazate pe date, folosește și o combinație de analiză avansată a datelor și analiză predictivă pentru a-și proiecta strategiile de marketing, ofertele promoționale și politicile de preț.

În acest proiect, veți proiecta un sistem de analiză a datelor folosind biblioteca ggplot2 pentru a obține informații din datele utilizatorilor și pentru a genera previziuni aproape exacte ale clienților care vor beneficia de călătoriile și cursele Uber. Sistemul va folosi programarea R și biblioteca ggplot2 pentru a analiza diferiți parametri ai clienților, cum ar fi numărul de călătorii efectuate într-o zi, orele zilnice de călătorie ale clienților repetenți, numărul de călătorii într-o anumită lună etc.

Prin vizualizarea acestor puncte de date, sistemul poate afla numărul mediu de pasageri care beneficiază de călătorii Uber într-o zi, orele de vârf când există trafic maxim în aplicație, zilele cu cel mai mare număr de călătorii într-o lună și așa mai departe .

3. Proiect de detectare a fraudei cu cardul de credit

În ultimul timp, fraudele cu cardurile de credit au crescut vertiginos. De fapt, este una dintre cele mai răspândite amenințări ale sectorului BFSI. Ideea din spatele acestui proiect R este de a dezvolta un clasificator care poate detecta eficient tranzacțiile frauduloase cu cardul de credit.

Setul de date pentru proiect va fi un set de date privind tranzacțiile cu cardul de credit, care conține o combinație de tranzacții nefrauduloase și frauduloase. Proiectul va include numeroși algoritmi ML, cum ar fi Decision Trees, Logistic Regression, Artificial Neural Networks și Gradient Boosting Classifier.

Prin implementarea acestor algoritmi ML, sistemul va putea deosebi un apel fraudulos de unul nefraudulent. Acest proiect vă va învăța cum să aplicați algoritmi ML într-un scenariu real pentru a efectua clasificarea.

4. Proiect de recomandare film

Dacă ești un iubitor avid al Amazon, Amazon Prime sau Netflix, probabil știi că aceste platforme folosesc „motoare de recomandare”. După cum puteți ghici după nume, unicul motor de recomandare este de a „recomanda” lucruri relevante clienților – în timp ce pentru Amazon recomandă produse, pentru Prime și Netflix recomandă conținut utilizatorilor, pe baza istoricului lor anterior de achiziții sau a istoricului vizionărilor.

Scopul principal al acestui proiect R este de a proiecta un sistem de recomandare care va recomanda filme utilizatorilor. Setul de date folosit pentru acest proiect este setul de date MovieLens. Aceste date includ 105339 de evaluări pentru peste 10329 de filme. În acest proiect, veți crea un filtru colaborativ bazat pe articole.

Cea mai bună parte a construirii acestui motor de recomandare de filme de la zero este că vă va ajuta să înțelegeți funcționarea interioară și mecanismul unui motor de recomandare. Veți învăța cum să vă implementați abilitățile de programare R împreună cu abilitățile de învățare automată într-un proiect live.

5. Proiect de recomandare muzicală

Un sistem de recomandare muzicală funcționează similar cu un sistem de recomandare de filme, singura diferență fiind că, în loc de filme, va recomanda muzică utilizatorilor. Acesta este un proiect Python + R. Setul de date folosit pentru acest proiect este de la KKBOX, cel mai important serviciu de streaming muzical din Asia, care se lăuda cu o bibliotecă care conține peste 30 de milioane de melodii .

În acest proiect, veți construi un sistem ML folosind Python și R care poate prezice șansele ca un utilizator să asculte o melodie în buclă după ce primul eveniment de ascultare a fost declanșat într-o anumită fereastră de timp. Aici, seturile de date de instruire și de testare sunt alese din istoricul de ascultare al diferiților utilizatori într-o anumită perioadă de timp.

Deci, de exemplu, dacă un(e) eveniment(e) de ascultare recurent(e) se declanșează în decurs de o lună după primul eveniment de ascultare observabil al unui utilizator, sistemul marchează ținta ca 1 în setul de antrenament și, în caz contrar, marchează 0. Se aplică apoi aceeași regulă. la setul de testare. Acest proiect este oportunitatea perfectă de a învăța cum să efectuați EDA de bază pentru a obține informații din date.

6. Proiect de segmentare a clienților

La fel cum analiza sentimentelor este folosită pentru a obține o perspectivă mai profundă asupra opiniilor și emoțiilor clienților despre diferite produse/servicii, segmentarea clienților este utilizată pentru un marketing mai bine direcționat. Prin categorizarea publicului țintă în diferite persoane de cumpărător în funcție de nevoile, preferințele, vârsta, locația, locul de muncă, comportamentul de cumpărare etc., mărcile pot crea produse personalizate, strategii de marketing și oferte/reduceri, pentru un anumit segment de clienți. Acest lucru permite o mai mare satisfacție a clienților, ceea ce în cele din urmă crește vânzările și veniturile.

Segmentarea clienților este una dintre cele mai utilizate aplicații ale învățării nesupervizate (ML). În acest proiect, veți folosi algoritmul K-means pentru gruparea unui set de date neetichetat. Algoritmul de grupare K-means poate vizualiza în mod eficient distribuțiile de vârstă și sex în setul de date. În plus, va analiza, de asemenea, veniturile anuale și modelele de cheltuieli. În esență, acest proiect R va oferi o analiză descriptivă a datelor prin implementarea versiunilor variate ale algoritmului K-means.

7. Proiect de identificare a pachetului de produse

Conceptul de grupare a produselor nu este nimic nou în domeniul marketingului. În abordarea grupării de produse, diferite produse sunt combinate și vândute ca o singură unitate la un anumit preț (de obicei, preț redus). Acest lucru permite marketerilor să încurajeze clienții să cumpere mai multe dintre produsele lor. Poate cel mai bun exemplu de pachet de produse este McDonald's Happy Meal.

În acest proiect Data Science, accentul principal va fi pe segmentarea subiectivă, o tehnică de grupare care poate ajuta la identificarea celor mai bune pachete de produse în datele de vânzări. Aici, vom lua un set de date săptămânal privind tranzacțiile de vânzări care conține cantitățile achiziționate de diferite produse pe parcursul a câteva săptămâni.

Setul de date va include și valori normalizate. Prin utilizarea acestui set de date, scopul este de a afla ce produse pot fi combinate pentru a face combo-uri excelente pentru clienți. În timp ce abordarea tradițională folosește analiza coșului de piață pentru a identifica pachetele de produse, în acest proiect, accentul nostru este să comparăm și să analizăm importanța relativă a grupării seriilor de timp în determinarea pachetelor de produse din datele vânzărilor.

8. Proiectul Wine Quality Prediction

Ideea aici este de a îmbunătăți calitatea vinului folosind modelarea predictivă. În acest proiect Data Science, vom analiza un set de date de vin roșu pentru a evalua calitatea vinului. Obiectivul acestui proiect este de a explora proprietățile chimice care influențează calitatea vinului roșu.

În proiect, prima considerație este utilizarea variabilelor de intrare pentru a prezice calitatea vinului, în timp ce a doua considerație este de a clasifica vinurile cu atribute excelente. Veți crea și rafina diagrame pentru a ilustra relațiile unice din date pe măsură ce acestea sunt descoperite. Proiectul vă va învăța explorarea datelor, vizualizarea datelor, povestirea și, de asemenea, cum să aplicați modele de regresie și să puneți întrebările potrivite pentru analiza datelor în diferite etape ale proiectului.

Obțineți cursuri de știință a datelor de la cele mai bune universități din lume. Alăturați-vă programelor noastre Executive PG, Programelor de certificate avansate sau Programelor de master pentru a vă accelera cariera.

Concluzie

Acestea sunt 8 proiecte interesante de Data Science pe care le puteți încerca singur! Pe măsură ce lucrați la ele, veți stăpâni conceptele de bază ale științei datelor și programării R. Cel mai important, veți avea șansa de a vă prezenta toate proiectele în CV-ul dumneavoastră – ce mai bine să atrageți atenția potențialului dumneavoastră angajator!

Structura Programului Data Science concepută pentru a vă facilita să deveniți un adevărat talent în domeniul Data Science, ceea ce face mai ușor să trageți cel mai bun angajator de pe piață. Înregistrați-vă astăzi pentru a vă începe călătoria pe calea de învățare cu upGrad!