Vous cherchez un moyen d’améliorer vos compétences en analyse de données dans R ? Si c’est le cas, faire des projets R peut être un excellent moyen de pratiquer et d’apprendre des techniques essentielles.
Dans cet article de blog, je vais discuter de 13 projets R adaptés aux débutants qui vous aider à booster vos capacités d’analyse de données ! Chaque projet est expliqué en détail et comprend des exemples de la façon dont il peut être utilisé dans différentes industries.
Lisez la suite pour tout savoir sur ces projets R passionnants !
Quels sont les meilleurs R Des idées de projet ?
1. Détection de fraude par carte de crédit
Si vous cherchez à développer vos compétences en machine learning dans R, la création d’un système de détection de fraude par carte de crédit est une excellente option. Vous développerez des algorithmes pour détecter les transactions frauduleuses par carte de crédit et utiliserez des visualisations de données pour comprendre les schémas de fraude.
2. Système de reconnaissance d’images pour les soins de santé
Le langage de programmation R est connu pour son utilisation intensive dans les applications de soins de santé. Un excellent projet R pour acquérir des compétences en science des données consiste à disposer d’un système de reconnaissance d’images.
Dans le domaine de la santé, il existe de nombreuses opportunités inexploitées d’utiliser la vision par ordinateur dans R.
Quelques exemples comprennent :
Reconnaissance des bouteilles d’ordonnanceDétection de la pneumonie par rayons X
Avec les bons ensembles de données et quelques didacticiels sur YouTube, vous pouvez utiliser R pour développer un système de reconnaissance d’images efficace.
3. Analyse des données boursières
Un excellent exemple de projet R utile pour votre portefeuille consistera à analyser les données boursières.
Dans ce projet, vous apprendrez à collecter des données à partir du Web API, traitez-les et nettoyez-les à l’aide de R, puis développez des algorithmes pour les prédictions.
Certains endroits courants pour rechercher des données boursières incluent :
Yahoo FinanceGoogle TrendsBloombergAPI de courtage en valeurs mobilières
Vous pouvez également utiliser des visualisations et des modèles statistiques pour comprendre les tendances du marché boursier.
4. Projets de traitement du langage naturel (NLP) avec l’exploration de texte
Dans ce prochain projet de science des données, vous utiliserez R pour l’exploration de texte. Un projet NLP serait également un bon ajout à tout portefeuille de data scientist !
Certains exemples courants de projets NLP incluent :
Modélisation de sujets d’enquêtes qualitativesAnalyse des sentiments de forumsRésumé textuel d’articles universitaires
Ces les projets impliquent l’utilisation de packages tels que Stringr, Quanteda et Text2vec pour traiter le texte. Vous utiliserez également des visualisations de données telles que des nuages de mots pour représenter les résultats des processus NLP à l’aide du package Wordcloud.
5. Analyse génétique à l’aide de tracés en réseau
Ce projet R s’adresse à ceux qui ont l’intention d’apprendre R pour des applications biologiques et souhaitent pratiquer des techniques de visualisation de données.
Un moyen courant pour les données biologiques génétiques de être analysé consiste à générer un tracé de réseau de gènes apparentés. Cela représentera un réseau de gènes.
Vous devrez utiliser des techniques de traitement des données pour préparer les ensembles de données pour la visualisation. Cette étape de prétraitement vous aiderait à apprendre l’exploration de données de base d’ensembles de données biologiques complexes et volumineux.
Ensuite, à l’aide de packages tels que Cytoscape, ggnet2 et igraph, vous pouvez générer des tracés de réseau dans R à partir de données de puces à ADN RNAseq.
6. Analyse des réseaux sociaux
Dans une analyse de réseau similaire aux données génétiques, vous pouvez également travailler sur un projet d’apprentissage automatique en R axé sur les réseaux sociaux.
Dans ce projet, vous apprendrez pour collecter des données sur le Web (Twitter, Facebook, etc.) et utiliser des visualisations pour comprendre les relations entre les personnes en ligne.
Vous pratiquerez également des techniques de nettoyage des données dans R pour préparer des ensembles de données pour l’analyse du réseau. Dplyr est un bon package pour aider à nettoyer toutes les données désordonnées.
Des packages tels que igraph, ggnetwork et networkd3 peuvent vous aider à générer de superbes visualisations des réseaux sociaux.
7. Création de contenu technique
Ensuite, pour mettre en valeur vos connaissances en programmation R, vous pouvez travailler sur autre chose contrairement à tous les autres projets de programmation : créer du contenu technique.
Avoir du contenu technique à prendre en charge votre code est un excellent ajout à votre portefeuille.
Rédigez quelques tutoriels expliquant les bases de R et certains concepts plus complexes tels que la création de modèles d’apprentissage automatique dans R.
Quelques exemples courants les plates-formes pour présenter votre code R incluent :
8. Application R Shiny pour la recommandation de films
Lorsque vous travaillez sur des projets de science des données dans R, vous devriez également envisager de créer une application R shiny.
Une application R shiny est une application interactive entièrement conçue à l’aide Code R. L’application permet aux utilisateurs d’interagir avec votre code à l’aide d’une interface utilisateur graphique facile à utiliser.
Par exemple, vous pouvez créer une application qui fournit des recommandations de films en fonction des préférences de l’utilisateur.
L’idée est d’utiliser différents packages sur le backend pour le traitement des données et les algorithmes d’apprentissage automatique tels que ggplot2 et caret dans R.
Le résultat final devrait être une interface frontale hébergée sur le Web que vous pouvez utiliser et montrez-vous sur votre portfolio !
9. Segmentation de la clientèle à l’aide du clustering dans R
Si vous êtes intéressé par l’apprentissage du clustering dans R, envisagez également un projet de segmentation de la clientèle.
Ce projet implique l’utilisation de techniques d’apprentissage non supervisées telles que K-signifie le regroupement sur des ensembles de données client.
Vous apprendrez à appliquer des techniques de base d’analyse exploratoire des données (EDA) dans R pour mieux comprendre l’ensemble de données. Ensuite, vous devrez brouiller et nettoyer les données avant de les exécuter via un algorithme d’apprentissage automatique de clustering K-means.
L’utilisation de packages tels que ggplot2, FactoMineR et cluster vous aidera à générer des visualisations soignées du segments de clientèle.
Vous pouvez également explorer d’autres méthodes d’apprentissage automatique pour effectuer une segmentation de la clientèle, comme le clustering hiérarchique, le cas échéant.
10. Prévisions météorologiques et de changement climatique
Le prochain projet sur cette liste est destiné à ceux qui souhaitent en savoir plus sur la façon dont le changement climatique est mesuré à l’aide de données.
En utilisant des données librement disponibles à partir du World Climate Database, vous pouvez extraire et explorer les tendances météorologiques historiques au fil des ans.
Utilisez des forfaits tels que dplyr pour démêler et nettoyer les ensembles de données. Utilisez ensuite ggplot2 pour créer des visualisations de données sur les tendances météorologiques et climatiques.
Si vous vous sentez aventureux, vous pouvez même essayer de créer un modèle d’apprentissage automatique en R pour faire des prévisions de changement climatique pour l’avenir.
Vous devrez explorer et expérimenter différents algorithmes d’apprentissage supervisé tels que la forêt aléatoire et la régression linéaire pour obtenir les meilleurs résultats.
11. Prédiction de l’attrition à l’aide de la régression logistique
La prédiction de l’attrition est un problème courant en science des données qui consiste à prédire si un client restera dans l’entreprise ou se désabonnera de ses services.
Selon mon expérience, la plupart des scientifiques des données travaillant dans de grandes entreprises auraient rencontré un projet de prédiction de l’attrition quelque part dans leur carrière.
Vous pouvez utiliser les données client existantes pour créer un modèle de prédiction de l’attrition à l’aide de la régression logistique dans R.
Commencez par effectuer une analyse exploratoire des données (EDA) sur l’ensemble de données, puis traitez et nettoyez les données pour l’analyse statistique et la modélisation.
Utilisez ensuite la régression logistique pour former un modèle sur l’ensemble de données et faire des prédictions de désabonnement sur données client invisibles. Vous pouvez également explorer d’autres méthodes d’apprentissage automatique telles que les arbres de décision ou les forêts aléatoires, le cas échéant.
Des packages tels que caret peuvent vous aider à exécuter vos modèles d’apprentissage automatique. Vous pouvez également utiliser ggplot2 pour vous aider à visualiser vos résultats.
Questions connexes
Qu’est-ce que R ?
R est un langage de programmation open source conçu pour analyses statistiques. C’est un outil populaire parmi les scientifiques des données pour sa large gamme de packages et de fonctions permettant d’effectuer une analyse et une visualisation des données. R dispose également d’une vaste bibliothèque de packages disponibles pour vous aider dans les tâches d’apprentissage automatique.
Quels sont les projets R pour la pratique ?
Certains projets R que vous pouvez utiliser pour la pratique incluent l’exploration des ensembles de données publics, la création d’une application brillante R, la segmentation des clients à l’aide du regroupement dans R, les prévisions météorologiques et climatiques et la prédiction de l’attrition à l’aide de la régression logistique.
Quels sont les packages couramment utilisés dans les projets R ?
Certains des packages couramment utilisés dans les projets R incluent dplyr, ggplot2, FactoMineR, cluster, caret et shiny.
Combien de temps faut-il pour terminer un projet R ?
Un projet R prend de quelques heures à quelques jours à réaliser. Cependant, le temps nécessaire pour réaliser un projet R dépend de la complexité du projet et de votre niveau d’expertise. Les projets complexes avec plusieurs ensembles de données et des algorithmes d’apprentissage automatique peuvent prendre plus de temps, allant de semaines à des mois.
Comment démarrer un projet dans R ?
Pour démarrer un projet dans R, vous devez d’abord décider sur quel type de projet vous souhaitez travailler. Tenez compte du type de données disponibles ainsi que de votre niveau de compétence lorsque vous prenez cette décision. Ensuite, effectuez une analyse exploratoire des données (EDA) sur l’ensemble de données et effectuez les opérations de préparation et de nettoyage nécessaires.
Ensuite, explorez différents algorithmes et packages d’apprentissage automatique dans R pour créer un modèle pour votre projet. Enfin, visualisez les résultats de votre analyse et présentez-les sur une plateforme comme GitHub.
Vous pouvez également vous référer à des tutoriels ou des ressources en ligne pour vous aider à comprendre les différents concepts et techniques liés à la science des données avec R.
Quels projets peuvent être réalisés avec R ?
Les projets pouvant être réalisés avec R incluent l’exploration d’ensembles de données publics, la création d’une application brillante R, la segmentation des clients à l’aide du clustering dans R, la météo et le climat prévision des changements, prédiction de désabonnement à l’aide de la régression logistique, projets d’analyse de texte, projets d’analyse des sentiments et projets de grattage Web.
À quoi servent les projets R ?
Les projets R sont utilisés pour une variété à des fins telles que l’analyse de données, la visualisation de données, l’apprentissage automatique, le grattage Web et la création de modèles prédictifs.
Ils peuvent également être utilisés pour explorer des ensembles de données publics, créer une application brillante R, segmenter les clients à l’aide du clustering dans R , prévision des changements météorologiques et climatiques, prévision du taux de désabonnement à l’aide de la régression logistique n, et des projets d’analyse de texte.
R est-il plus difficile que Python ?
R est plus difficile que Python. R a une courbe d’apprentissage plus abrupte que Python en raison de sa syntaxe complexe. Cependant, avec suffisamment de pratique et de patience, on peut maîtriser R.
Python est plus facile à apprendre que R en raison de sa syntaxe simple et de sa large gamme de bibliothèques qui vous aident dans l’exploration et la manipulation des données. De plus, Python a une plus grande communauté et plus de ressources disponibles que R.
Ces deux langages de programmation de science des données offrent des avantages différents et sont utiles pour différents projets. Par conséquent, tenez compte de leurs différences lorsque vous en sélectionnez un pour un projet.
R est-il meilleur que Python ?
Python est meilleur pour la programmation à usage général, tandis que R est le mieux adapté à l’analyse de données et le calcul statistique. Ces deux langages offrent des avantages différents, et celui que vous choisirez dépendra du type de projet sur lequel vous travaillez.
Par conséquent, lorsque vous travaillez sur des analyses statistiques, R est meilleur et lorsque vous travaillez sur d’autres projets généraux , Python est meilleur.
Réflexions finales
D’accord, ce sont tous les projets R que chaque débutant devrait essayer d’inclure dans son portfolio !
J’espère que cet article a été utile pour devenir un data scientist professionnel grâce à ces projets de programmation R.