Top 10 des idées et des sujets de projet R

R est un langage de programmation populaire de niveau débutant. Il s'agit d'un logiciel gratuit développé pour la première fois par Robert Gentleman et Ross Ihaka en 1993. R possède un catalogue détaillé de stratégies graphiques et de mathématiques appliquées qui fait également bon usage de la régression simple et linéaire, des algorithmes d'apprentissage automatique, des mathématiques appliquées et des statistiques. La plupart des bibliothèques R sont programmées en R, à l'exception des tâches machine plus complexes et des codes de langage algébrique.

En tant que programmeur en herbe, vous devez travailler sur divers projets pour acquérir une bonne base de connaissances sur l'utilisation industrielle des langages de programmation. Travailler sur des projets de science des données ne peut qu'augmenter vos connaissances et votre capacité à mettre en valeur vos compétences en analyse de données. Vous pouvez perfectionner vos compétences en codage et travailler avec de grands ensembles de données en travaillant sur des projets de science des données en temps réel.

Apprenez la science des données pour prendre l'avantage sur vos concurrents

Cet article abordera les meilleurs sujets de projets R pour vous aider à construire une base solide en science des données.

Les meilleures idées de projet R

Voici une liste compilée des dix meilleures idées de projets R pour les programmeurs en herbe afin d'acquérir une expérience pratique : -

• Détection de fraude par carte de crédit

Avec le nombre croissant de fraudes à la carte bancaire, vous pouvez facilement créer une application pour détecter une transaction frauduleuse effectuée avec une carte bancaire via la programmation R. Différents algorithmes d'apprentissage automatique peuvent être conçus pour identifier la différence entre une transaction authentique et une transaction frauduleuse. Dans ce projet, vous devez utiliser des algorithmes tels que les régressions, les arbres de décision, les réseaux de neurones artificiels, etc.

Le système de détection de fraude utilise l'ensemble de données nommé « transaction par carte ». Il comprend à la fois des transactions authentiques et frauduleuses. Pour ce projet, vous devez suivre des étapes telles que l'exploration des données, l'importation de l'ensemble de données de transaction, la structuration, la manipulation, la modélisation, l'ajustement et la mise en œuvre d'algorithmes.

• Analyse des sentiments

Avec l'analyse des sentiments, vous analyserez des mots pour découvrir des sentiments et des opinions avec différentes polarités allant du positif, du négatif et du neutre. La méthode est aussi souvent appelée exploration d'opinion et détection de polarité. Dans ce type de classification, les données qui comprennent lesdits sentiments sont divisées en différentes classes qui peuvent être neutres, binaires, c'est-à-dire positives ou négatives, voire multiples émotions comme la tristesse, la joie, la colère, etc.

Ce processus d'analyse des sentiments est principalement utilisé pour déterminer le type d'opinions reflétées dans les sites Web, les documents, les flux de médias sociaux, etc. Vous pouvez créer ce projet relativement simple en utilisant la programmation R et les ensembles de données du package "janeaustenr".

• Analyse des données Uber

Le data storytelling est l'un des principaux composants du Machine Learning utilisé par de nombreuses entreprises pour déchiffrer le contexte et l'arrière-plan de nombreuses opérations. D'autre part, la visualisation des données aide également les entreprises à comprendre des ensembles de données complexes qui influencent la prise de décision.

L'un des meilleurs projets de visualisation de données est le projet d'analyse Uber. Dans ce projet, la programmation R et les bibliothèques sont essentielles pour analyser des variables et des paramètres tels que les trajets d'une journée, les trajets mensuels et les trajets annuels. Les visualisations pour différentes périodes annuelles sont construites à l'aide de "Uber Pickups in New York City Dataset". Vous devrez importer des packages et des bibliothèques R, notamment "ggthemes", -"ggplot2", "dplyr", "lubridate", "DT", "tidyr" et "scales".

• Prédiction de la qualité du vin

Avec l'aide de la modélisation prédictive, l'idée d'améliorer la qualité du vin peut être exécutée efficacement. Dans ce projet, vous devrez accéder à l'ensemble de données "vin rouge" pour déterminer la qualité du vin. L'objectif principal de ce projet est d'explorer les propriétés chimiques du vin rouge.

Pour commencer, vous devez utiliser les variables d'entrée pour prédire la qualité du vin et classer les vins aux attributs exceptionnels. Ensuite, vous devez déterminer la relation unique au sein des données via l'ensemble de données et rafraîchir les tracés pour la mettre en évidence. Vous en apprendrez plus sur l'exploration de données, la visualisation de données et les modèles de régression dans ce projet.

• Système de recommandation musicale

Vous pouvez facilement configurer un système de lecture automatique de musique en utilisant le langage R. Il s'agit d'un projet où vous apprendrez à utiliser le moteur de recommandation musicale pour déterminer votre intérêt musical et faire jouer les chansons en conséquence.

Ce projet est similaire à un système qui facilite les recommandations de films où vous devez créer un système qui suggère des chansons au lieu de films et de séries Web. Ce projet utilise l'ensemble de données de KKBOX, l'un des meilleurs services de streaming musical avec une bibliothèque de millions de morceaux de musique. Ici, vous devrez créer un système d'apprentissage automatique à l'aide de Python et R. Vous pouvez détecter la fréquence à laquelle un utilisateur écoute une chanson après l'avoir écoutée pour la première fois, en lançant le premier événement d'écoute dans une période particulière.

• Identification des lots de produits

Le regroupement de produits est une stratégie marketing infaillible qui utilise divers produits pour les vendre comme un seul produit à un prix réduit. Les entreprises utilisent cette stratégie pour encourager les clients à acheter plus de produits chez elles. Un bon exemple est le combo repas de Pizza Hut et Dominos.

Dans ce projet, vous devez utiliser la technique de regroupement et la segmentation subjective pour regrouper les produits afin de réaliser de bonnes ventes. Vous pouvez également utiliser des ensembles de données comme la « transaction de vente hebdomadaire » qui se compose des quantités d'achat de divers produits.

• Classification des ensembles de données

L'ensemble des pratiques d'apprentissage automatique pour construire un ensemble de classificateurs et classer les points de données en prenant note de leurs prédictions est appelé un algorithme d'ensemble. La méthode d'assemblage la plus élémentaire s'appelle la moyenne bayésienne, qui a été mise à jour avec des algorithmes plus récents, tels que le bagging, le boosting et le codage de sortie avec correction d'erreurs. L'apprentissage automatique et les méthodes d'ensemble sont les nouvelles normes qui composent la dynamique de la variabilité des données dans cette ère numérique basée sur l'IA.

Avec l'aide de cette méthode d'ensemble utilisée pour la classification et la prédiction des données, vous pouvez participer à l'un des meilleurs projets pour débutants avec la programmation R.

• Prédiction du taux de désabonnement pour les entreprises de télécommunications avec régression logistique

Le motif de chaque entreprise est d'augmenter ses bénéfices et ses revenus en acquérant de nouveaux clients et en veillant à ce que les clients existants reviennent toujours. Il est également essentiel que les entreprises déterminent au préalable si les clients souhaitent cesser d'utiliser leurs services pour éviter des conséquences négatives. Vous devez créer un modèle chur pour activer cette fonctionnalité. Le modèle de chur suggère la sortie qui indique l'avertissement concernant les clients qui souhaitent interrompre ou, en d'autres termes, "churn". Pour ce projet, vous devez utiliser le modèle de régression logistique de programmation R que vous devez intégrer aux ensembles de données client.

• Reconnaissance des émotions de la parole

Ce projet, vous apprendrez à identifier les émotions humaines via des échantillons de voix ou un discours direct. Il repose principalement sur l'extraction d'émotions à partir d'un enregistrement. Dans ce projet, vous aurez besoin de la bibliothèque Librosa, souvent utilisée pour analyser l'audio et la musique. Avec R, en outre, vous utiliserez des algorithmes de réseau de neurones, des machines vectorielles de support et des réseaux de neurones à convolution.

• Système de recommandation de films

Ce projet est similaire au système de recommandation de musique. La seule différence est qu'il suit le schéma de visionnage des téléspectateurs et suggère des films et des vidéos en conséquence. Dans ce projet, vous devez utiliser les données de l'historique de navigation de l'utilisateur. Le plus grand avantage de la construction de ce système de recommandation de films dès le départ est que vous apprendrez le fonctionnement interne d'un moteur de recommandation. Vous devez utiliser le langage R et des packages tels que recommender lab, ggplot2, reshape2 et data.table.

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Conclusion

Travailler sur des idées de projets R est un excellent moyen de développer une solide compréhension de la science des données. Dans chacun de ces projets, vous devez créer des modèles précis. Au cours du processus d'apprentissage, vous acquerrez des compétences pertinentes pour l'industrie. Si vous souhaitez en savoir plus sur les idées de projets R et la science des données, vous pouvez vous inscrire au programme premium de certificat avancé en science des données disponible dans upGrad.