MusicStream es un proyecto donde nos proponemos explorar y entender las tendencias musicales de la era digital para ayudar a nuestro cliente a mejorar la experiencia de sus usuarios. El proyecto se enfocará en analizar la popularidad de canciones y artistas de 4 géneros musicales (pop, rock, r&b y latino) desde el año 2020 hasta la fecha, utilizado para ello datos extraídos de plataformas como Spotify y last.fm mediante el uso de sus APIs.
El objetivo es identificar las canciones y artistas más populares de los últimos años, utilizando técnicas de extracción de datos desde diferentes fuentes, como la API de Spotify, y last.fm. Posteriormente, almacenamos la información en una base de datos y realizamos consultas para analizar los resultados de nuestros datos y obtener insights clave.
Este proyecto nos permitirá:
• Consolidar nuestros conocimientos de Python y SQL.
• Implementar control de versiones en equipo, usando Git y GitHub.
• Reforzar nuestras habilidades de colaboración y comunicación mediante el trabajo colaborativo.
• Hermi Morales (scrum master)
• Andrea
• Cristina Fernández
• Elisa García
• Jessica Moreaux
• Jana Raga
• Elección de la scrum master y organización de tareas.
• Creación de la infraestructura necesaria: repositorio en GitHub con acceso para todos los miembros del equipo.
• Extracción de datos con la API de Spotify para obtener información sobre canciones, álbumes, géneros, artistas y año de lanzamiento.
• Extracción de datos con la API de last.fm para obtener información sobre biografía del artista, número de reproducciones y artistas similares.
Una vez recopilada toda la información, la trasladamos a SQL para definir la estructura de nuestra base de datos y crear las tablas que necesitaremos y las conexiones entre ellas, según el siguiente diagrama:
Realizamos diversas consultas en MySQLWorkbench para responder preguntas clave sobre la popularidad de las canciones y tendencias musicales, que puedan aportar insights valiosos a nuestro cliente MusicStream.
• Script de Python para la extracción de datos mediante las APIs de Spotify y last.fm
• CSVs generados a través de dichas APIs
• Script de MySQL Workbench con la limpieza de la base de datos y las consultas.
• Bases de datos de SQL
Al finalizar este proyecto, hemos obtenido una comprensión más profunda de las tendencias musicales actuales. Los resultados de nuestro análisis no solo nos ayudarán a identificar qué canciones y álbumes son más populares, sino que también proporcionarán información valiosa para mejorar la experiencia de los usuarios de MusicStream.