Este es un proyecto que nació de un trabajo final en una materia optativa del departamento de física (lugar en donde estudio). Inicialmente, yo (Fede) y 2 compañeros (Julián, Francisco) quisimos hacer un predictor de canciones que pudiesen llegar al TOP 50 Argentina (Lista popular de Spotify). El proyecto fué mutando y se convirtió en un estudio de canciones que se agrupaban de acuerdo a ciertas características propias de cada canción (estas características son definidas por Spotify). Este proyeco, más que trabajo es un juego. Jugamos a investigar y a proponer ideas. Vimos como evolucionaron los Beatles a lo largo del tiempo, estudiamos al Rock Argentino a lo largo de las décadas e hicimos clustering de canciones (bastante random la selcción de temas) y vimos como las letras de dichas canciones caían en cada cluster. Esto y mucho más hicimos acá. Pasate y chusmea!
Lo mejor de todo esto es que nos chocamos con muuuchos problemas (que en su mayoría supimos resolver) y abarcamos muchos temas de interés: desde interacción con APIs, Web scrapping, Cluster (PCA, K-means) hasta KNN.
Para ver como conectarse con la API de Spotify y como conseguir letras de musica.com ;)
Chusmea: spotify_API_and_Lyrics.ipynb
Para ver el análisis de letras del Rock Argentino
Chusmea: spotify_RockArgentino_analysis.ipynb
Para ver Clustering + KNN + un par de cosas más
Chusmea: spotify_Clustering_analysis.ipynb