La compañia BHO nos ha reclutado para subir el nivel del material y hacer sonreir a los usuarios con un toque de análisis de datos. 🎬 Nuestro proyecto se enfoca en aplicar técnicas avanzadas de análisis de datos para identificar las películas y cortometrajes más populares y mejor valorados desde 2010 hasta la fecha. Esto nos permitirá tomar decisiones informadas sobre qué contenido destacar y promocionar en nuestra plataforma.
Análisis de Datos: Utilizamos APIs y herramientas como Selenium y Beautiful Soup para obtener información detallada sobre películas, incluyendo calificaciones, actores principales, directores y más. Recomendaciones Personalizadas: Basándonos en preferencias de los usuarios y tendencias del mercado, ofrecemos recomendaciones específicas para mejorar la experiencia de visualización. Base de Datos Optimizada: Creamos una base de datos estructurada para almacenar y consultar eficientemente toda la información recopilada.
💻Fase 1: Extracción de Datos de API de MoviesDataset En esta fase, utilizamos la API de MoviesDataset para obtener información inicial sobre películas desde 2010. Nos enfocamos en géneros populares como Drama, Comedia y Acción, extrayendo datos como el título, año de estreno y ID de cada película.
🎞️Fase 2: Detalles de Películas con Selenium Expandimos nuestro análisis utilizando Selenium para obtener información detallada de sitios web de reseñas como - IMBD - Rotten Tomatoes. Recopilamos datos como puntuaciones, directores, guionistas, argumentos y duración de cada película.
🎭Fase 3: Detalles de Actores con Selenium Utilizando Selenium, extraemos información detallada de los 10 principales actores de cada película. Incluimos detalles como nombres, año de nacimiento, biografía y premios obtenidos.
🏆Fase 4: Extracción de Tablas de Premios Oscar con Beautiful Soup Con la biblioteca Beautiful Soup, extraemos datos relevantes de las tablas de los Premios Oscar desde el año 2000. Capturamos detalles como la fecha de la ceremonia, la Mejor Película, Mejor Director y Mejor Actor/Actriz.
📋Fase 5: Creación de una Base de Datos Diseñamos y creamos una estructura de base de datos eficiente para almacenar todos los datos recopilados durante el proyecto.
✏️Fase 6: Inserción de Datos en la Base de Datos Implementamos procesos automatizados para insertar toda la información recopilada en la base de datos diseñada en la fase anterior.
🔍Fase 7: Consultas SQL para Obtener Información Utilizamos consultas SQL para responder preguntas específicas sobre las películas almacenadas. Exploramos temas como géneros más premiados en los Oscar, género mejor valorado en IMDB y más.
Consolidación de Conocimientos: Aplicamos Python y SQL para consolidar conocimientos en análisis de datos y gestión de bases de datos. Colaboración en Equipo: Utilizamos Scrum para la gestión del proyecto, promoviendo la comunicación efectiva y la mejora continua.
** Carolina Palomero - palomero.carolina@gmail.com - GITHUB
** Laura López - laura.lpzvgs@gmail.com - GITHUB
** Maíra Pitelli - mairapitelli@hotmail.com - GITHUB
** Yamille Andrés - yamiaclavo@gmail.com - GITHUB