Top 10 R Ideias e Tópicos de Projetos

R é uma linguagem de programação popular para iniciantes. É um software livre desenvolvido pela primeira vez por Robert Gentleman e Ross Ihaka em 1993. R possui um catálogo detalhado de estratégias gráficas e matemática aplicada que, além disso, faz bom uso de regressão simples e linear, algoritmos de aprendizado de máquina, matemática aplicada e estatística. A maioria das bibliotecas R são programadas em R, exceto para tarefas de máquina mais complexas e códigos de linguagem algébrica.

Como um programador iniciante, você deve trabalhar em vários projetos para obter uma boa base de conhecimento sobre como as linguagens de programação são colocadas em uso industrial. Trabalhar em projetos de ciência de dados certamente aumentará seu conhecimento e a capacidade de mostrar suas habilidades de análise de dados. Você pode aprimorar suas habilidades de codificação e trabalhar com grandes conjuntos de dados trabalhando em projetos de ciência de dados em tempo real.

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Este artigo discutirá os melhores tópicos de projetos R para ajudá-lo a construir uma base sólida em Data Science.

As melhores ideias de projetos R

Aqui está uma lista compilada das dez melhores ideias de projeto R para programadores iniciantes para obter uma experiência prática: -

• Detecção de fraude de cartão de crédito

Com o número crescente de fraudes com cartão de crédito, você pode facilmente criar um aplicativo para detectar uma transação fraudulenta feita com cartão de crédito via programação R. Diferentes algoritmos de aprendizado de máquina podem ser projetados para identificar a diferença entre uma transação genuína e uma transação fraudulenta. Neste projeto, você deve usar algoritmos como Regressões, Árvores de Decisão, Redes Neurais Artificiais e afins.

O sistema de detecção de fraudes utiliza o conjunto de dados denominado “transação com cartão”. Inclui transações autênticas e fraudulentas. Para este projeto, você deve seguir etapas como explorar dados, importar o conjunto de dados da transação, estruturar, manipular, modelar, ajustar e implementar algoritmos.

• Análise de sentimentos

Com a análise de sentimento, você analisará palavras para descobrir sentimentos e opiniões com diferentes polaridades, variando de positivo, negativo e neutro. O método também é frequentemente chamado de mineração de opinião e detecção de polaridade. Nesse tipo de classificação, os dados que compõem os referidos sentimentos são divididos em várias classes que podem ser neutras, binárias, ou seja, positivas ou negativas, ou ainda emoções múltiplas como tristeza, alegria, raiva, etc.

Esse processo de análise de sentimentos é usado principalmente para determinar o tipo de opinião refletida em sites, documentos, feeds de mídia social e muito mais. Você pode construir este projeto relativamente fácil usando programação R e conjuntos de dados do pacote “janeaustenr”.

• Análise de dados da Uber

A narrativa de dados é um dos principais componentes do Machine Learning usado por muitas empresas para decifrar o contexto e o histórico de inúmeras operações. Por outro lado, a visualização de dados também ajuda as empresas a entender conjuntos de dados complicados que influenciam a tomada de decisões.

Um dos melhores projetos em visualização de dados é o Uber Analysis Project. Neste projeto, a programação e as bibliotecas R são essenciais para analisar variáveis ​​e parâmetros como as viagens diárias, mensais e anuais. As visualizações para vários períodos de tempo anuais são construídas com a ajuda do 'Uber Pickups in New York City Dataset'. Você precisará importar pacotes e bibliotecas do R, incluindo “ggthemes”, –“ggplot2”, ”dplyr”, ”lubridate”, “DT”, “tidyr” e “scales”.

• Previsão da Qualidade do Vinho

Com a ajuda da modelagem preditiva, a ideia de melhorar a qualidade do vinho pode ser executada com eficiência. Neste projeto, você precisará acessar o conjunto de dados “vinho tinto” para determinar a qualidade do vinho. O principal objetivo deste projeto é explorar as propriedades químicas do vinho tinto.

Para começar, você deve usar as variáveis ​​de entrada para prever a qualidade do vinho e classificar os vinhos com atributos excepcionais. Em seguida, você deve determinar o relacionamento exclusivo dentro dos dados por meio do conjunto de dados e retocar os gráficos para destacá-lo. Você aprenderá mais sobre exploração de dados, visualização de dados e modelos de regressão neste projeto.

• Sistema de Recomendação de Música

Você pode configurar facilmente um sistema de reprodução automática de música usando a linguagem R. Este é um projeto no qual você aprenderá a usar o mecanismo de recomendação de música para determinar o interesse musical de alguém e fazer as músicas tocarem de acordo.

Este projeto é semelhante a um sistema que auxilia na recomendação de filmes onde você precisa construir um sistema que sugira músicas ao invés de filmes e webséries. Este projeto usa o conjunto de dados do KKBOX, um dos principais serviços de streaming de música com uma biblioteca de milhões de faixas musicais. Aqui, você precisará construir um sistema de aprendizado de máquina com a ajuda de Python e R. Você pode detectar com que frequência um usuário ouve uma música depois de ouvi-la pela primeira vez, iniciando o primeiro evento de escuta em um determinado período.

• Identificação de Pacotes de Produtos

O agrupamento de produtos é uma estratégia de marketing infalível que usa vários produtos para vender como um único produto a um preço com desconto. As empresas usam essa estratégia para incentivar os clientes a comprar mais produtos delas. Um bom exemplo é a combinação de refeição da Pizza Hut e Dominos.

Neste projeto, você deve usar a técnica de agrupamento e segmentação subjetiva para agrupar produtos para fazer boas vendas. Você também pode usar conjuntos de dados como a “transação de vendas semanal” que consiste nas quantidades de compra de vários produtos.

• Classificando conjuntos de dados

O conjunto de práticas de aprendizado de máquina para construir um conjunto de classificadores e classificar pontos de dados anotando suas previsões é chamado de algoritmo de conjunto. O método mais básico de agrupamento é chamado de média bayesiana, que foi atualizado com algoritmos mais recentes, como bagging, boosting e codificação de saída com correção de erros. Aprendizado de máquina e métodos de conjunto são as novas normas que compõem a dinâmica da variabilidade de dados nesta era digital baseada em IA.

Com a ajuda desse método de conjunto usado para classificação e previsão de dados, você pode participar de um dos melhores projetos para iniciantes com programação R.

• Previsão de Churn para Empresas de Telecom com Regressão Logística

O motivo de toda empresa é aumentar o lucro e a receita adquirindo novos clientes e garantindo que os existentes sempre voltem. Também é essencial que as empresas determinem antecipadamente se os clientes desejam interromper o uso de seus serviços para evitar consequências negativas. Você deve construir um modelo chur para habilitar esse recurso. O modelo chur sugere a saída que indica o alerta sobre os clientes que desejam descontinuar ou, em outras palavras, “churn”. Para este projeto, você deve usar o modelo de regressão logística de programação R que precisa integrar aos conjuntos de dados do cliente.

• Reconhecimento de Emoção de Fala

Neste projeto, você aprenderá a identificar emoções humanas por meio de amostras de voz ou fala direta. Baseia-se principalmente na extração de emoções de uma gravação. Neste projeto, você precisará da biblioteca Librosa, frequentemente utilizada para análise de áudio e música. Além disso, com o R, você usará algoritmos de rede neural, máquinas de vetor de suporte e redes neurais de convolução.

• Sistema de recomendação de filmes

Este projeto é semelhante ao sistema de recomendação de música. A única diferença é que ele rastreia o padrão de visualização dos espectadores e sugere filmes e vídeos de acordo. Neste projeto, você deve usar os dados do histórico de navegação do usuário. A maior vantagem de criar esse sistema de recomendação de filmes desde o início é que você aprenderá o funcionamento interno de um mecanismo de recomendação. Você deve usar a linguagem R e pacotes como recomendador lab, ggplot2, reshape2 e data.table.

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Conclusão

Trabalhar em ideias de projeto R é uma excelente maneira de desenvolver uma forte compreensão da ciência de dados. Em cada um desses projetos, você deve criar modelos precisos. No processo de aprendizagem, você adquirirá habilidades relevantes para o setor. Se você quiser saber mais sobre ideias de projetos R e ciência de dados, inscreva-se no programa de certificação avançada premium em ciência de dados disponível em upGrad.