IAA TP

How to install project

>> git clone https://github.com/JaviCeRodriguez/IAA_tpfinal.git
>> cd ./IAA_tpfinal
>> python3 -m virtualenv venv
>> venv/Scripts/activate # or source venv/bin/activate
(venv) >> pip install -r requirements.txt

Create .env file and put same keys from .env.example with his values (or get credentials from Web API Dashboard of Spotify)

Notebooks

Título	Ver notebook en colab
Genres classification (ETL + EDA + Model)
ETL for extract genres by playlist

Explanation

View PDF document about this proyect: TP IAA - Géneros de canciones en Spotify.pdf

ToDo:

✅ Hecho, ⚠️ En progreso, ❌ Sin hacer

ETL

• ✅ Conseguir playlists dado un género
• ✅ Conseguir tracks a partir de las playlists
• ✅ Conseguir audio features a partir de los tracks
• ✅ Limpiar dataframes durante todo el proceso y manipular errores (si surgen)
• ✅ Documentar procesos
• ✅ Generar script utils/etl.py con funciones usadas en la notebook (y crear las que falten)
• ✅ Ejecutar funciones de utils/etl.py para generar datasets de audio features para cada género

Preprocessing (pre EDA)

• ✅ Explorar dataframe
• ✅ Analizar y hacer decisiones sobre tracks con duplicados de géneros y/o con más de uno distintos
• ✅ Generar dataset preprocesado

EDA

• ✅ Realizar análisis en géneros seleccionados y obtener estadísticas básicas
• ✅ Analizar si hay ciertos patrones en las audio features
• ✅ Chequear posibles correlaciones
• ✅ Generar un reporte mediante gráficos

Model trainning

• ✅ Evaluar modelos de clasificación
• ✅ Implementación de modelos teniendo en cuenta los criterios definidos en el EDA
• ✅ Obtener métricas de cada modelo y elegir el mejor
• ✅ Predecir géneros a partir del modelo elegido
• ✅ Generar reporte (diapositiva)