Les 8 meilleures idées de projets R pour 2024

Il ne suffit pas de rédiger un CV impressionnant pour percer sur le marché de l'emploi dans le domaine de la science des données. Si vous souhaitez entamer une carrière dans la science des données, il est essentiel de constituer un portefeuille de projets pertinents qui mettra en valeur vos compétences en matière de données lors de l'entretien.

La bonne nouvelle, c'est qu'il n'est jamais trop tôt ni trop tard pour commencer à créer un tel portefeuille. Que vous soyez totalement novice ou déjà à mi-chemin de l'apprentissage de la science des données, vous pouvez commencer à travailler sur vos projets R dès maintenant.

Il n'y a rien de mal à ce que vos premiers projets aient l'air d'un travail d'amateur. Vous pouvez toujours y revenir plus tard, les développer, les affiner ou même les supprimer lorsque vous réalisez des projets plus avancés. Le plus important est d'entamer le processus.

Dans cet article, nous présenterons quelques idées utiles pour vos projets de science des données utilisant R et nous examinerons quelques exemples pour vous aider à démarrer. Nous aborderons également le langage de programmation R et la manière dont il est utilisé pour l'analyse et la science des données.

Pourquoi utiliser R ?

R est un langage de programmation utilisé pour l'analyse de données, la science des données et l'apprentissage automatique. Il comprend également un environnement pour le calcul statistique et les graphiques. R est spécialement conçu pour le calcul statistique avancé et rapide, la modélisation de données et la création de visualisations percutantes. C'est là que cette langue démontre son véritable pouvoir.  

En outre, R :

• Fournit un accès libre et gratuit : R est accessible à tous gratuitement et son code source peut être librement modifié et distribué.
• Offre de forfaits étendus : R est équipé de près de 20 000 paquets de science des données bien documentés en juin 2024, couvrant un large éventail d'applications.
• Assure la compatibilité : R est compatible avec de nombreux systèmes d'exploitation, ce qui le rend polyvalent et accessible sur diverses plateformes.
• Il bénéficie d'un soutien important de la part de la communauté : R est soutenu par une excellente communauté en ligne qui fournit des ressources étendues, des forums et des paquets contribués par les utilisateurs.

Vous trouverez plus d'informations sur le langage de programmation R et sur la manière de l'apprendre dans nos articles Qu'est-ce que R ? - La centrale de calcul statistique et Comment débuter avec R. Vous pouvez également suivre un cours DataCamp d' introduction à R.

Pour commencer à apprendre R en partant de zéro ou pour maîtriser des compétences techniques particulières, consultez nos différentes ressources d'apprentissage, notamment les cours, les parcours de compétences et les parcours de carrière. En particulier, pour un parcours équilibré et complet d'apprentissage de R, envisagez les parcours professionnels Data Scientist with R et Machine Learning Scientist with R.

R pour les projets d'analyse de données

L'analyse des données est la première étape de tout projet de science des données. C'est logique : avant de se plonger dans la prédiction de scénarios futurs à l'aide de techniques d'apprentissage automatique et d'apprentissage profond, nous devons révéler l'état actuel (et passé) des choses.

D'autre part, l'analyse des données peut être une tâche autonome. Dans les deux cas, R nous fournit un large éventail de bibliothèques utiles spécifiquement adaptées à des fins analytiques.

Avec R, nous pouvons analyser les données des sites web, les nettoyer et les traiter, les visualiser, explorer leurs statistiques, émettre et tester des hypothèses, et extraire des informations et des modèles significatifs à partir des données initiales. Parmi ces tâches, l'analyse statistique et les visualisations étonnantes sont une véritable carte gagnante de R, et c'est là que ce langage de programmation bat généralement son principal rival, Python.

Outre les modules polyvalents courants de R, il existe un grand nombre de modules conçus pour divers problèmes analytiques appliqués. Par exemple :

• fAssets : Ce logiciel est conçu pour analyser et modéliser les actifs financiers.

• mdapack : Il s'agit d'un logiciel d'analyse de données médicales.

• GEOmap : Ce logiciel est utilisé pour la cartographie topographique et géologique.

• AeRobiologie : Cet outil de calcul est destiné aux données aérobiologiques.

• galigor : Il s'agit d'une collection de paquets pour le marketing Internet.

• lingtypologie : Ce logiciel est utilisé pour la typologie et la cartographie linguistiques.

En outre, R comprend même des bibliothèques hyperconcentrées telles que :

• nCov2019 : Ce paquetage est conçu pour explorer les statistiques COVID-19.

R pour les projets de science des données

Comme nous l'avons mentionné précédemment, R est un langage de programmation orienté vers la science des données qui offre plus de 19 000 packages de science des données. Outre les tâches purement analytiques énumérées dans la section précédente, nous pouvons utiliser R pour des problèmes plus avancés qui permettent de prévoir et de modéliser des données inconnues. L'utilisation de R nous permet de :

• Effectuez la sélection des caractéristiques : Sélection de caractéristiques pertinentes à partir de l'ensemble de données afin d'améliorer les performances du modèle.
• Exécuter des tâches d'apprentissage automatique : Exécuter tous les types de tâches d'apprentissage automatique (supervisé, semi-supervisé, non supervisé et apprentissage par renforcement) et d'apprentissage profond.
• Appliquer diverses méthodes : Appliquer diverses méthodes d'apprentissage automatique, telles que la classification, la régression, le regroupement, le traitement du langage naturel (NLP) ou les réseaux neuronaux artificiels (ANN).
• Estimer la précision du modèle : Estimer la précision des différents modèles pour en garantir la fiabilité.

Là encore, outre les packages de science des données couramment utilisés (caret pour la classification et l'entraînement à la régression, naivebayes pour l'implémentation de l'algorithme de Naive Bayes, randomForest pour la construction de modèles de forêts aléatoires, deepNN pour l'apprentissage profond, etc.), il existe de nombreuses bibliothèques hautement spécialisées, jusqu'à des bibliothèques très spécifiques. Pour n'en citer que quelques-uns :

• OenoKPM : Ce logiciel est utilisé pour modéliser la cinétique de la production de CO2 dans la fermentation alcoolique.

• fHMM : Ce logiciel est conçu pour adapter les modèles de Markov cachés aux données financières.

• paléopop : Il s'agit d'un cadre de modélisation axé sur les modèles pour les modèles paléoclimatiques couplés niche-population.

• ibdsim2 : Ce paquet est utilisé pour simuler les régions chromosomiques partagées par les membres d'une même famille.

• rSHAPE : Ce logiciel est conçu pour simuler l'évolution d'une population asexuée haploïde.

Projets R

Nous allons maintenant examiner quelques exemples de projets R et trouver des idées intéressantes pour le développement futur, à la fois pour les débutants et les utilisateurs expérimentés.

Exemples de projets R

L'une des façons les plus intéressantes de rechercher des projets R est de créer de tels exemples par vous-même !

Ne vous inquiétez pas, ce n'est pas aussi effrayant que cela en a l'air. Même si vous êtes un débutant en science des données en R, vous pouvez opter pour des projets "bac à sable" qui fournissent des données prêtes à être analysées ou modélisées, vous présentent le contexte d'un problème et vous donnent des conseils utiles sur les étapes à suivre et les raisons de ces étapes. 

Si vous êtes un apprenant plus avancé, vous pouvez toujours explorer les données plus en profondeur, sous différents angles, et aller bien au-delà des instructions suggérées pour satisfaire votre curiosité à l'égard des données. Quoi qu'il en soit, l'apprentissage actif par la pratique est une meilleure alternative à la simple lecture des projets d'autres personnes.

DataCamp propose un grand choix de projets de data science de ce type en R qui vous permettront de mettre en pratique de nombreuses compétences techniques. Ces exemples incluent l'importation et le nettoyage de données, la manipulation de données, la visualisation de données, les probabilités et les statistiques, l'apprentissage automatique, et plus encore.

Outre les sujets populaires (tels que l' exploration du marché Airbnb de New York, la visualisation de COVID-19, le regroupement de données sur les patients atteints de maladies cardiaques ou la prédiction des tarifs des taxis avec Random Forests) qui sont traditionnellement analysés dans diverses écoles de science des données, vous trouverez également ici de nombreux sujets nouveaux et curieux. N'hésitez pas à les explorer plus en profondeur :

• L'essor et le déclin des langages de programmation
• Explorez le classement des bonbons d'Halloween du 538
• Analyse textuelle des tweets de Trump
• Des diplômes qui vous rapportent
• L'impact du changement climatique sur les oiseaux
• Qu'est-ce qui fait qu'un Pokémon est légendaire ?
• Mauvais mots de passe et lignes directrices du NIST
• Une histoire visuelle des lauréats du prix Nobel

Projets R pour les débutants

Après avoir parcouru les projets R existants ou en avoir réalisé quelques-uns par vous-même, vous pouvez décider de commencer à créer vos propres projets à partir de zéro. C'est toujours une bonne idée, quel que soit le stade d'apprentissage où vous vous trouvez.

Si vous réalisez l'un de vos premiers projets non guidés, la première chose à faire est de savoir où trouver les données sur lesquelles travailler. Heureusement, il existe de nombreux dépôts en ligne populaires qui proposent d'énormes collections d'ensembles de données gratuits et bien documentés, qu'il s'agisse de données réelles ou synthétiques. Quelques exemples notables de ces ressources sont DataLab, Kaggle, UCI Machine Learning Repository, Google Dataset Search, Google Cloud Platform, FiveThirtyEight et Quandl

Maintenant que vous disposez d'un grand choix de données, que pouvez-vous faire exactement en tant que débutant en R ? Comme il s'agit de vos premiers projets de science des données en R, envisagez de procéder à un nettoyage et à une manipulation de base des données, à une exploration simple des données et à une visualisation des données.

1. Explorer les données de Spotify

Spotify est l'un des plus grands services numériques de musique, de vidéo et de médias où vous pouvez trouver des millions de chansons, de vidéos et de podcasts du monde entier. 

Vous pouvez prendre un jeu de données déjà prêt, Spotify Music Data, qui contient environ 600 chansons les plus populaires sur une période donnée, et explorer ses statistiques sous plusieurs angles. Par exemple, envisagez d'analyser les facteurs et les questions suivants, en complétant vos résultats par des graphiques significatifs si nécessaire :

• Nombre de mots prononcés
• L'intensité sonore
• Durée de la chanson
• L'énergie de chaque chanson
• Quels sont les artistes les plus populaires ?
• Quels sont les genres les plus populaires ?
• Quels ont été les changements globaux dans les préférences musicales au fil des ans ?
• Qu'est-ce qui fait une grande chanson ?

Un exemple tiré du projet R de données musicales de Spotify

2. Analyse des statistiques de tir de la NBA

La National Basketball Association (NBA) est une ligue professionnelle nord-américaine de basket-ball masculin composée de 30 équipes, l'une des plus importantes au monde.

Le jeu de données NBA Shooting Data contient les données recueillies pour quatre joueurs différents pour les play-offs 2021 de la NBA. Vous pouvez analyser et visualiser ces données et tenter de répondre aux questions suivantes :

• Quelle est la meilleure position de tir pour chaque joueur ?
• A quelle distance chaque joueur a-t-il le plus de chances de marquer un tir ?
• Qui de ces joueurs est le meilleur défenseur ?
• Sur lequel de ces joueurs mettriez-vous le meilleur défenseur ?
• Y a-t-il une corrélation entre l'efficacité d'un tireur et celle du joueur qui le défend ?
• Comment les tirs effectués et les tirs manqués sont-ils répartis dans l'espace sur le terrain ?

Un exemple tiré du projet R sur les statistiques de tir de la NBA

3. Analyse des données sur la population mondiale

Une autre idée intéressante pour un projet R de science des données pour débutants est d'étudier les tendances de la population mondiale.

Le jeu de données Données sur la population mondiale fournit des statistiques sur la population totale pour chaque pays de 1960 à 2020, ainsi que des informations supplémentaires par pays, telles que la région, le groupe de revenu et des notes spéciales (le cas échéant). De nombreuses questions peuvent être explorées ici :

• Comment la population de votre pays (ou d'un autre pays) a-t-elle évolué au fil du temps ?
• Comment la population des différentes régions du monde a-t-elle évolué au fil du temps ?
• Quel(s) pays a (ont) connu la plus forte augmentation/diminution de population au fil du temps ?
• Quel(s) pays a (ont) connu la plus forte augmentation/diminution de population au cours des cinq (ou dix) dernières années ?
• Combien de personnes sont nées dans votre pays (ou dans un autre pays) au cours de votre année de naissance ?
• Comment les catégories de revenus influencent-elles la croissance démographique d'un pays ?
• Quelles sont les tendances de la croissance démographique par région ?

N'oubliez pas d'ajouter des graphiques convaincants lorsque cela est utile : ils aideront vos lecteurs à mieux saisir les principaux éléments de votre analyse.

Projets R plus avancés

Si vous êtes à mi-chemin dans l'apprentissage de la science des données en R, vous pouvez être intéressé par la construction de projets R plus sophistiqués dans lesquels vous appliquerez à la fois vos compétences en analyse de données et certains algorithmes d'apprentissage automatique. 

Quels sujets pouvez-vous sélectionner pour eux ? Jetons un coup d'œil à quelques idées potentielles pour vos projets R avancés en science des données.

4. Prévoir l'attrition des clients des télécommunications

L'attrition de la clientèle est la tendance des clients à annuler leur abonnement à un service et, par conséquent, à cesser d'être clients de ce service. Il s'agit du pourcentage de clients désabonnés au cours d'une période donnée. 

Cet indicateur dépend de nombreux facteurs et témoigne de la santé globale de l'entreprise. Lorsqu'il est trop élevé, le taux d'attrition des clients représente un grave problème pour toute entreprise, car il entraîne une perte de revenus et nuit à la réputation de l'entreprise. Il est donc très important de pouvoir prédire le taux d'attrition des clients pour le prévenir.

Vous pouvez utiliser l'ensemble de données sur le taux d'attrition des clients des télécommunications pour élaborer un projet de science des données sur la prédiction du taux d'attrition des clients dans une entreprise de télécommunications. 

En particulier, vous devez prédire si un client va se désabonner ou non sur la base des données disponibles et quels sont les facteurs qui augmentent la probabilité qu'un client se désabonne. Techniquement, il s'agit d'un problème de classification typique de l'apprentissage automatique lorsque les clients sont étiquetés comme 1 (désabonnement) ou 0 (non-abonnement).

5. Détecter la fraude à la carte de crédit

La fraude à la carte de crédit est un problème sérieux dans le secteur bancaire, qui traite traditionnellement un grand nombre de transactions en ligne. La détection des fraudes à la carte de crédit est principalement un problème de classification supervisée où l'on peut appliquer des méthodes telles que les voisins les plus proches (KNN), la régression logistique, les machines à vecteurs de support (SVM) ou les arbres de décision. 

Cependant, il peut également être résolu en utilisant des approches de regroupement, de reconnaissance d'anomalies ou de réseaux neuronaux artificiels.

Ce problème est difficile à résoudre pour le secteur bancaire en général, car les schémas de fraude et les tactiques des fraudeurs sont en constante évolution, de sorte que les systèmes de détection de la fraude doivent s'adapter rapidement à ces changements. 

Pour un scientifique des données ou un scientifique de l'apprentissage automatique, le défi réside également dans la nature de ces ensembles de données : ils impliquent toujours un déséquilibre des classes, puisque les cas de fraude sont toujours minoritaires (heureusement) et bien dissimulés parmi les transactions réelles (malheureusement).

Le jeu de données Credit Card Fraud contient des informations sur les transactions par carte de crédit dans l'ouest des États-Unis. Envisagez de l'utiliser pour détecter les fraudes à la carte de crédit en appliquant l'approche de classification. 

En outre, le modèle devrait être plus conservateur, ce qui signifie que pour des raisons de sécurité, il n'est pas grave de qualifier des transactions de frauduleuses alors qu'elles ne le sont pas. Vous pouvez également étudier la distribution géospatiale des taux de fraude dans les différents États.

Un autre exemple de projet R de DataCamp

6. Prévoir la demande de vélos en libre-service

Alors que les deux projets précédents consistaient à classer des entrées de données dans des catégories prédéfinies, vous devez ici prédire des résultats continus sur la base de caractéristiques d'entrée. En d'autres termes, vous devez résoudre un problème de régression en appliquant des méthodes telles que la régression linéaire, la régression ridge, la régression lasso, l'arbre de décision ou les machines à vecteurs de support (SVM).

L'ensemble de données Bike Sharing Demand comprend des informations sur le nombre de vélos publics loués dans le système de partage de vélos de Séoul par heure, la météo, la date, l'heure, s'il s'agissait d'un jour férié ou non, et plus encore. Votre tâche consiste à prévoir le nombre de vélos qui seront loués sur la base de ces informations. 

Vous pouvez également utiliser ce projet pour comparer le nombre moyen de vélos loués selon le moment de la journée (matin, après-midi et soir) au cours des quatre saisons, explorer la relation entre la température et le nombre de vélos loués, etc. Le cas échéant, ajoutez des visualisations perspicaces pour étayer vos conclusions.

7. Regroupement de données sur le commerce électronique

C'est toujours une bonne idée d'avoir dans votre portfolio au moins un projet qui démontre votre capacité à appliquer des approches d'apprentissage non supervisé.

À cette fin, considérons l'ensemble de données sur le commerce électronique qui consiste en des achats effectués auprès d'un détaillant en ligne basé au Royaume-Uni par des clients de différents pays au cours d'une certaine période. 

Selon un scénario spéculatif, le détaillant souhaite faire l'inventaire des articles disponibles. En tant que scientifique des données présumé travaillant dans cette entreprise, vous devez regrouper les produits dans un petit nombre de catégories en fonction de leur similarité par rapport à certaines caractéristiques communes (prix, quantité vendue, etc.). Il s'agit d'un problème de regroupement dans le cadre de l'apprentissage non supervisé, l'algorithme le plus répandu étant celui des k-moyennes.

Vous pouvez également analyser des questions supplémentaires, telles que les cinq pays qui génèrent le plus de bénéfices ou la question de savoir si les commandes provenant de pays autres que le Royaume-Uni sont beaucoup plus importantes que les commandes provenant du Royaume-Uni.

8. Identifier le spam par SMS

Enfin, envisagez de mettre à profit vos compétences en traitement du langage naturel (NLP) en R dans le cadre de l'un de vos projets.

L'ensemble de données SMS Spam Collection contient une collection de plus de 5 500 messages anglais étiquetés comme spam ou non-spam ("ham"). 

Sur la base de ces données, créez un filtre capable de faire la distinction entre les spams et les messages normaux. Pour ce faire, vous devrez utiliser un paquet NLP de R (par exemple, koRpus) pour rechercher des modèles linguistiques et contextuels dans le texte des messages et déterminer ce qui fait qu'un message est un spam ou un ham, pour ensuite généraliser ces observations sur les nouvelles données.

En option, vous pouvez étudier quels sont les mots les plus couramment utilisés dans les spams en créant un nuage de mots.

Conclusion

Pour conclure, nous avons discuté des raisons pour lesquelles il est important de construire un portefeuille de projets pour démarrer une carrière dans la science des données, pourquoi et comment utiliser R pour l'analyse et la science des données, où trouver des données pertinentes et des exemples de projets R, et quels sujets vous pouvez développer dans ces projets, que vous soyez un débutant ou un apprenant avancé en science des données.

Bien entendu, les idées proposées pour vos projets ne sont que la partie émergée de l'iceberg. Avec R, vous pouvez faire bien plus : créer des systèmes de recommandation, effectuer une segmentation de la clientèle, prévoir les taux de change, analyser le sentiment des clients, identifier le positionnement optimal des taxis, et bien d'autres choses encore.

Que vous souhaitiez devenir Data Scientist avec R, Data Analyst avec R, Machine Learning Scientist avec R ou Statistician avec R, la mise en valeur de vos compétences à travers des projets pratiques est inestimable. La vaste bibliothèque de R et le soutien de la communauté en font un choix idéal pour l'analyse de données, l'apprentissage automatique et le calcul statistique avancé.

En commençant par des projets simples et en relevant progressivement des défis plus complexes, vous pouvez constituer un portefeuille qui démontre non seulement vos prouesses techniques, mais aussi votre capacité à tirer des enseignements significatifs des données. Cette expérience pratique impressionnera non seulement les employeurs potentiels, mais vous préparera également aux défis divers et dynamiques que vous rencontrerez dans votre carrière en science des données.

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