Las 10 mejores ideas y temas de proyectos R

R es un popular lenguaje de programación para principiantes. Es un software gratuito desarrollado por primera vez por Robert Gentleman y Ross Ihaka en 1993. R tiene un catálogo detallado de estrategias gráficas y matemáticas aplicadas que además hace un buen uso de regresión simple y lineal, algoritmos de aprendizaje automático, matemáticas aplicadas y estadísticas. La mayoría de las bibliotecas de R están programadas en R, a excepción de las tareas de máquina más complejas y los códigos de lenguaje algebraico.

Como programador en ciernes, debe trabajar en varios proyectos para obtener una buena base de conocimientos sobre cómo los lenguajes de programación se utilizan industrialmente. Trabajar en proyectos de ciencia de datos seguramente aumentará su conocimiento y la capacidad de mostrar sus habilidades de análisis de datos. Puede perfeccionar sus habilidades de codificación y trabajar con grandes conjuntos de datos trabajando en proyectos de ciencia de datos en tiempo real.

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Este artículo discutirá los mejores temas de proyectos R para ayudarlo a construir una base sólida en Data Science.

Las mejores ideas de proyectos R

Aquí hay una lista compilada de las diez mejores ideas de proyectos R para que los programadores en ciernes obtengan una experiencia práctica:

• Detección de fraude con tarjetas de crédito

Con el creciente número de fraudes con tarjetas de crédito, puede crear fácilmente una aplicación para detectar una transacción fraudulenta realizada con una tarjeta de crédito a través de la programación R. Se pueden diseñar diferentes algoritmos de Machine Learning para identificar la diferencia entre una transacción genuina y una transacción fraudulenta. En este proyecto, debe utilizar algoritmos como regresiones, árboles de decisión, redes neuronales artificiales y similares.

El sistema de detección de fraude utiliza el conjunto de datos denominado "transacción con tarjeta". Comprende tanto transacciones auténticas como fraudulentas. Para este proyecto, debe seguir pasos como explorar datos, importar el conjunto de datos de transacciones, estructurar, manipular, modelar, ajustar e implementar algoritmos.

• Análisis de los sentimientos

Con el análisis de sentimientos, analizará palabras para descubrir sentimientos y opiniones con diferentes polaridades que van desde positivo, negativo y neutral. El método también suele denominarse minería de opiniones y detección de polaridad. En este tipo de clasificación, los datos que componen dichos sentimientos se dividen en varias clases que pueden ser neutras, binarias, es decir, positivas o negativas, o incluso múltiples emociones como tristeza, alegría, enfado, etc.

Este proceso de análisis de sentimientos se utiliza principalmente para determinar el tipo de opiniones reflejadas en sitios web, documentos, fuentes de redes sociales y más. Puede construir este proyecto relativamente fácil utilizando la programación R y los conjuntos de datos del paquete "janeaustenr".

• Análisis de datos de Uber

La narración de datos es uno de los principales componentes de Machine Learning que utilizan muchas empresas para descifrar el contexto y el trasfondo de numerosas operaciones. Por otro lado, la visualización de datos también ayuda a las empresas a comprender conjuntos de datos complicados que influyen en la toma de decisiones.

Uno de los mejores proyectos en visualización de datos es el Proyecto de análisis de Uber. En este proyecto, la programación R y las bibliotecas son esenciales para analizar variables y parámetros como los viajes de un día, viajes mensuales y viajes anuales. Las visualizaciones para varios marcos de tiempo anuales se construyen con la ayuda de 'Uber Pickups in New York City Dataset'. Deberá importar paquetes y bibliotecas de R, incluidos "ggthemes", -"ggplot2", "dplyr", "lubridate", "DT", "tidyr" y "scales".

• Predicción de la calidad del vino

Con la ayuda de modelos predictivos, la idea de mejorar la calidad del vino se puede ejecutar de manera eficiente. En este proyecto, deberá acceder al conjunto de datos de "vino tinto" para determinar la calidad del vino. El objetivo principal de este proyecto es explorar las propiedades químicas del vino tinto.

Para empezar, debe utilizar las variables de entrada para predecir la calidad del vino y clasificar los vinos con atributos excepcionales. Luego, debe determinar la relación única dentro de los datos a través del conjunto de datos y repasar las gráficas para resaltarla. Aprenderá más sobre exploración de datos, visualización de datos y modelos de regresión en este proyecto.

• Sistema de recomendación musical

Puede configurar fácilmente un sistema de música de reproducción automática utilizando el lenguaje R. Este es un proyecto en el que aprenderá a usar el motor de recomendación de música para determinar el interés musical de uno y hacer que las canciones se reproduzcan en consecuencia.

Este proyecto es similar a un sistema que ayuda en las recomendaciones de películas donde necesita construir un sistema que sugiera canciones en lugar de películas y series web. Este proyecto utiliza el conjunto de datos de KKBOX, uno de los principales servicios de transmisión de música con una biblioteca de millones de pistas de música. Aquí, deberá crear un sistema de aprendizaje automático con la ayuda de Python y R. Puede detectar con qué frecuencia un usuario escucha una canción después de escucharla por primera vez, iniciando el primer evento de escucha en un período particular.

• Identificación de paquetes de productos

La agrupación de productos es una estrategia de marketing infalible que utiliza varios productos para venderlos como un solo producto a un precio con descuento. Las empresas utilizan esta estrategia para animar a los clientes a comprarles más productos. Un buen ejemplo es el combo de comida de Pizza Hut y Dominos.

En este proyecto, debe utilizar la técnica de agrupamiento y la segmentación subjetiva para agrupar productos y generar buenas ventas. También puede usar conjuntos de datos como la "transacción de ventas semanales" que consta de las cantidades de compra de varios productos.

• Clasificación de conjuntos de datos

El conjunto de prácticas de aprendizaje automático para construir un conjunto de clasificadores y clasificar puntos de datos tomando nota de sus predicciones se denomina algoritmo de conjunto. El método más básico de ensamblaje se llama promedio bayesiano, que se ha actualizado con algoritmos más nuevos, como ensacado, aumento y codificación de salida de corrección de errores. El aprendizaje automático y los métodos de conjunto son las nuevas normas que conforman la dinámica de la variabilidad de los datos en esta era digital basada en la IA.

Con la ayuda de este método de conjunto utilizado para la clasificación y predicción de datos, puede participar en uno de los mejores proyectos para principiantes con programación R.

• Predicción de churn para empresas de telecomunicaciones con regresión logística

El motivo de cada empresa es aumentar las ganancias y los ingresos adquiriendo nuevos clientes y asegurándose de que los existentes siempre regresen. También es fundamental que las empresas determinen de antemano si los clientes quieren dejar de usar sus servicios para evitar consecuencias negativas. Debe crear un modelo chur para habilitar esta característica. El modelo chur sugiere la salida que indica la advertencia sobre los clientes que quieren descontinuar o, en otras palabras, “churn”. Para este proyecto, debe usar el modelo de regresión logística de programación R que necesita integrar con conjuntos de datos de clientes.

• Reconocimiento de emociones del habla

En este proyecto, aprenderá a identificar las emociones humanas a través de muestras de voz o discurso directo. Se basa principalmente en la extracción de emociones de una grabación. En este proyecto, necesitará la biblioteca Librosa, que a menudo se usa para analizar audio y música. Con R, además, utilizará algoritmos de redes neuronales, máquinas de vectores de soporte y redes neuronales de convolución.

• Sistema de recomendación de películas

Este proyecto es similar al sistema de recomendación de música. La única diferencia es que rastrea el patrón de visualización de los espectadores y sugiere películas y videos de acuerdo. En este proyecto, debe utilizar los datos del historial de navegación del usuario. La mayor ventaja de construir este sistema de recomendación de películas desde el principio es que aprenderá el funcionamiento interno de un motor de recomendación. Debes usar el lenguaje R y paquetes como recomendación lab, ggplot2, reshape2 y data.table.

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Conclusión

Trabajar en ideas de proyectos R es una excelente manera de desarrollar una sólida comprensión de la ciencia de datos. En cada uno de estos proyectos, debe crear modelos precisos. En el proceso de aprendizaje, adquirirá habilidades relevantes para la industria. Si desea obtener más información sobre las ideas de proyectos R y la ciencia de datos, puede inscribirse en el Programa de certificado avanzado premium en ciencia de datos disponible en upGrad.