Você está procurando uma maneira de melhorar suas habilidades de análise de dados em R? Nesse caso, fazer alguns projetos de R pode ser uma ótima maneira de praticar e aprender técnicas essenciais.
Nesta postagem do blog, discutirei 13 projetos de R para iniciantes que irão ajudá-lo a aumentar suas habilidades de análise de dados! Cada projeto é explicado em detalhes e inclui exemplos de como ele pode ser usado em diferentes setores.
Leia mais para descobrir tudo sobre esses empolgantes projetos R!
Quais são os melhores R Idéias de projeto?
1. Detecção de fraude de cartão de crédito
Se você deseja desenvolver suas habilidades em aprendizado de máquina em R, criar um sistema de detecção de fraude de cartão de crédito é uma ótima opção. Você desenvolverá algoritmos para detectar transações fraudulentas com cartão de crédito e usar visualizações de dados para entender padrões de fraude.
2. Sistema de Reconhecimento de Imagem para Saúde
A linguagem de programação R é conhecida por seu uso extensivo em aplicações de saúde. Um grande projeto de R para adquirir algumas habilidades de ciência de dados é ter um sistema de reconhecimento de imagem.
Na área da saúde, há muitas oportunidades inexploradas para usar a visão computacional em R.
Alguns exemplos incluem:
Reconhecimento de frascos de prescriçãoDetecção de pneumonia por raio-x
Com os conjuntos de dados corretos e alguns tutoriais de orientação no YouTube, você pode usar R para desenvolver um sistema de reconhecimento de imagem eficaz.
3. Análise de dados do mercado de ações
Um excelente exemplo de um projeto R útil para o seu portfólio será analisar dados do mercado de ações.
Neste projeto, você aprenderá a coletar dados da web APIs, processe e limpe usando R e, em seguida, desenvolva algoritmos para previsões.
Alguns lugares comuns para procurar dados do mercado de ações incluem:
Yahoo FinanceGoogle TrendsBloombergStock broker APIs
Você também pode usar visualizações e modelos estatísticos para entender as tendências do mercado de ações.
4. Projetos de processamento de linguagem natural (NLP) com mineração de texto
Neste próximo projeto de ciência de dados, você usará R para mineração de texto. Um projeto de PNL também seria um bom complemento para qualquer portfólio de cientista de dados!
Alguns exemplos comuns de projetos de PNL incluem:
Modelagem de tópicos de pesquisas qualitativasAnálise de sentimento de fórunsResumo de texto de trabalhos acadêmicos
Estes os projetos envolvem o uso de pacotes como Stringr, Quanteda e Text2vec para processar texto. Você também usará visualizações de dados como nuvens de palavras para representar os resultados dos processos de PNL usando o pacote Wordcloud.
5. Análise genética usando gráficos de rede
Este projeto R é para aqueles que pretendem aprender R para aplicações biológicas e gostariam de praticar técnicas de visualização de dados.
Uma maneira comum de dados biológicos genéticos ser analisado é gerar um gráfico de rede de genes relacionados. Isso representará uma rede genética.
Você terá que usar técnicas de manipulação de dados para preparar os conjuntos de dados para visualização. Esta etapa de pré-processamento ajudaria você a aprender a exploração básica de dados de conjuntos de dados biológicos complexos e grandes.
Em seguida, usando pacotes como Cytoscape, ggnet2 e igraph, você pode gerar plotagens de rede em R a partir de dados de microarray RNAseq.
6. Análise de rede social
Em uma análise de rede semelhante aos dados de genes, você também pode trabalhar em um projeto de aprendizado de máquina em R com foco em redes sociais.
Neste projeto, você aprenderá para coletar dados da web (Twitter, Facebook etc.) e usar visualizações para entender as relações entre as pessoas online.
Você também praticará técnicas de limpeza de dados em R para preparar conjuntos de dados para análise de rede. Dplyr é um bom pacote para ajudar a limpar todos os dados confusos.
Pacotes como igraph, ggnetwork e networkd3 podem ajudá-lo a gerar ótimas visualizações de redes sociais.
7. Criação de conteúdo técnico
Em seguida, para mostrar seu conhecimento de programação R, você pode trabalhar em algo diferente de todos os outros projetos de programação-criar conteúdo técnico.
Ter algum conteúdo técnico para dar suporte seu código é um ótimo complemento para seu portfólio.
Escreva alguns tutoriais explicando os fundamentos de R e alguns conceitos mais complexos, como a construção de modelos de aprendizado de máquina em R.
Alguns plataformas para apresentar seu código R incluem:
8. R Shiny App for Movie Recomendação
Ao trabalhar em projetos de ciência de dados em R, você também deve considerar a criação de um aplicativo R shiny.
Um aplicativo R shiny é um aplicativo interativo construído inteiramente usando código R. O aplicativo permite que os usuários interajam com seu código usando uma interface gráfica do usuário fácil de usar.
Por exemplo, você pode criar um aplicativo que forneça recomendações de filmes com base nas preferências do usuário.
A ideia é usar pacotes diferentes no back-end para processamento de dados e algoritmos de aprendizado de máquina, como ggplot2 e caret em R.
O resultado final deve ser uma interface de front-end hospedada na web que você pode usar e exiba em seu portfólio!
9. Segmentação de clientes usando clustering em R
Se você estiver interessado em aprender clustering em R, considere um projeto de segmentação de clientes também.
Este projeto envolve o uso de técnicas de aprendizado não supervisionadas, como K-significa agrupamento em conjuntos de dados do cliente.
Você aprenderá a aplicar técnicas básicas de análise exploratória de dados (EDA) em R para obter insights sobre o conjunto de dados. Em seguida, você precisará organizar e limpar os dados antes de executá-los por meio de um algoritmo de aprendizado de máquina de agrupamento K-means.
O uso de pacotes como ggplot2, FactoMineR e cluster ajudará você a gerar visualizações organizadas do segmentos de clientes.
Você também pode querer explorar outros métodos de aprendizado de máquina para fazer a segmentação de clientes, como agrupamento hierárquico, se aplicável.
10. Previsão do clima e das mudanças climáticas
O próximo projeto desta lista é para aqueles interessados em aprender sobre como as mudanças climáticas são medidas por meio de dados.
Usando dados disponíveis gratuitamente no World Climate Database, você pode extrair e explorar as tendências climáticas históricas ao longo dos anos.
Use pacotes como dplyr para organizar e limpar os conjuntos de dados. Em seguida, use ggplot2 para criar algumas visualizações de dados de tendências meteorológicas e climáticas.
Se você estiver se sentindo aventureiro, pode até tentar criar um modelo de aprendizado de máquina em R para fazer previsões de mudanças climáticas para o futuro.
Você precisará explorar e experimentar diferentes algoritmos de aprendizado supervisionado, como Random Forest e Linear Regression, para obter os melhores resultados.
11. Previsão de rotatividade usando regressão logística
A previsão de rotatividade é um problema comum na ciência de dados que envolve prever se um cliente permanecerá na empresa ou cancelará a assinatura de seus serviços.
Com base em minha experiência, a maioria dos cientistas de dados que trabalham em grandes empresas teria encontrado um projeto de previsão de rotatividade em algum momento de suas carreiras.
Você pode usar dados de clientes existentes para criar um modelo de previsão de rotatividade usando regressão logística em R.
Comece fazendo análise exploratória de dados (EDA) no conjunto de dados e, em seguida, organizando e limpando os dados para análise estatística e modelagem.
Em seguida, use a regressão logística para treinar um modelo no conjunto de dados e fazer previsões de rotatividade em dados de clientes não vistos. Você também pode explorar outros métodos de aprendizado de máquina, como árvores de decisão ou florestas aleatórias, se aplicável.
Pacotes como cursor podem ajudar na execução de seus modelos de aprendizado de máquina. Você também pode usar o ggplot2 para ajudá-lo a visualizar seus resultados.
Perguntas relacionadas
O que é R?
R é uma linguagem de programação de código aberto criada para análise estatística. É uma ferramenta popular entre os cientistas de dados por sua ampla gama de pacotes e funções para realizar análise e visualização de dados. R também tem uma extensa biblioteca de pacotes disponíveis para ajudá-lo com tarefas de aprendizado de máquina.
Quais são alguns projetos R para praticar?
Alguns projetos R que você pode usar para praticar incluem explorar conjuntos de dados públicos, criação de um aplicativo brilhante em R, segmentação de clientes usando clustering em R, previsão de clima e mudanças climáticas e previsão de rotatividade usando regressão logística.
Quais são alguns pacotes comuns usados em projetos de R?
Alguns dos pacotes comumente usados em projetos R incluem dplyr, ggplot2, FactoMineR, cluster, caret e shiny.
Quanto tempo leva para concluir um projeto R?
Um projeto R leva de algumas horas a alguns dias para ser concluído. No entanto, o tempo necessário para concluir um projeto R depende da complexidade do projeto e do seu nível de especialização. Projetos complexos com vários conjuntos de dados e algoritmos de aprendizado de máquina podem levar períodos mais longos, variando de semanas a meses.
Como faço para iniciar um projeto no R?
Para iniciar um projeto em R, você deve primeiro decidir em que tipo de projeto deseja trabalhar. Considere o tipo de dados disponíveis, bem como seu nível de habilidade ao tomar essa decisão. Em seguida, faça algumas análises exploratórias de dados (EDA) no conjunto de dados e execute as operações de organização e limpeza necessárias.
Em seguida, explore diferentes algoritmos e pacotes de aprendizado de máquina em R para criar um modelo para seu projeto. Por fim, visualize os resultados de sua análise e apresente-os em uma plataforma como o GitHub.
Você também pode consultar tutoriais ou recursos online para ajudá-lo a entender os diferentes conceitos e técnicas relacionados à ciência de dados com R.
Quais projetos podem ser feitos com R?
Os projetos que podem ser feitos com R incluem a exploração de conjuntos de dados públicos, a criação de um aplicativo R brilhante, segmentação de clientes usando clustering em R, tempo e clima previsão de mudança, previsão de churn usando regressão logística, projetos de análise de texto, projetos de análise de sentimento e projetos de web scraping.
Para que os projetos R são usados?
Os projetos R são usados para uma variedade de propósitos, incluindo análise de dados, visualização de dados, aprendizado de máquina, web scraping e criação de modelos preditivos.
Eles também podem ser usados para explorar conjuntos de dados públicos, criar um aplicativo R brilhante, segmentação de clientes usando clustering em R , previsão de tempo e mudanças climáticas, previsão de churn usando regressão logística n e projetos de análise de texto.
R é mais difícil que Python?
R é mais difícil que Python. O R tem uma curva de aprendizado mais acentuada do que o Python devido à sua sintaxe complexa. No entanto, com bastante prática e paciência, pode-se tornar proficiente em R.
Python é mais fácil de aprender do que R devido à sua sintaxe direta e ampla variedade de bibliotecas que ajudam na exploração e manipulação de dados. Além disso, Python tem uma comunidade maior e mais recursos disponíveis do que R.
Ambas as linguagens de programação de ciência de dados oferecem vantagens diferentes e são úteis para projetos diferentes. Portanto, considere suas diferenças ao selecionar um para um projeto.
R é melhor que Python?
Python é melhor para programação de propósito geral, enquanto R é mais adequado para análise de dados e computação estatística. Ambas as linguagens oferecem vantagens diferentes, e qual você escolherá dependerá do tipo de projeto em que está trabalhando.
Portanto, ao trabalhar em análise estatística, R é melhor e ao trabalhar em outros projetos gerais , Python é melhor.
Pensamentos finais
Tudo bem, esses são todos os projetos R que todo iniciante deve tentar incluir em seu portfólio!
Espero que este artigo tem sido útil para se tornar um cientista de dados profissional por meio desses projetos de programação R.