🎬 PROYECTO CINEMEXTRACT

🎥 Explorando el Séptimo Arte a través de Datos y Tecnología

👥 Equipo Film Analytics

Desarrolladoras:

• Paula Martínez
• Yael Parra

• Jacqueline Yusty

🛠️ Proyecto: Mejora del Contenido en DataStream

1. 🎯 Objetivo

El propósito principal de este proyecto es mejorar el contenido de la plataforma DataStream mediante un exhaustivo análisis de datos de películas y cortometrajes lanzados entre los años 2009 y 2024. Usando web scraping para extraer información clave de fuentes confiables, este análisis permitirá a DataStream tomar decisiones informadas sobre qué películas y cortometrajes promocionar.

Este proyecto se desarrollará siguiendo la metodología Scrum, lo que asegurará un desarrollo ágil, colaborativo y enfocado en la entrega continua de resultados.

🚀 Mejoras Clave

• Análisis de datos para identificar películas y cortometrajes relevantes.
• Facilitar decisiones estratégicas sobre qué contenido promocionar.

🤝 Desarrollo Ágil

• Scrum para garantizar un proceso eficiente y de alta calidad.
• Reuniones periódicas para evaluar avances y ajustar el desarrollo.

🗂️ 2. Fases del Proyecto

📡 Fase 1: Extracción de Datos de Películas con API

• Uso de MoviesDataset API para extraer datos de películas entre 2009 y 2024.
• Datos extraídos:
  • ID de la película
  • Título
  • Año de estreno
  • Género

🖥️ Fase 2: Web Scraping con Selenium - Detalles de Películas y Actores

• Uso de Selenium para obtener información detallada de IMDB.
• Datos de películas:
  • ID, Título, Puntuación, Dirección, Guionista, Argumento
• Datos de actores:
  • Nombre, Año de nacimiento, Popularidad, Premios

🏆 Fase 3: Web Scraping con BeautifulSoup - Premios Óscar

• Uso de BeautifulSoup para extraer información de los Premios Óscar desde Wikipedia.
• Datos extraídos:
  • Año, Mejor Película, Mejor Dirección, Mejor Actor/Actriz

🗃️ Fase 4: Organización y Almacenamiento de Datos en SQL

• Creación de la Base de Datos para almacenar la información recolectada.
• Modelo Entidad-Relación (ER) para representar las relaciones entre las tablas.

🧑‍💻 Fase 5: Análisis y Consultas de Datos

• Consultas SQL para obtener información clave:
  • ¿En qué año se estrenaron más películas?
  • ¿Qué género está mejor valorado en IMDB?
  • ¿Qué actores han ganado más de un Óscar?

📊 Modelo Entidad-Relación (ER)

📚 Recursos/Fuentes de Información

• [Adalab Cinema] - Datos de películas.
• IMDB - Base de datos de películas y actores.
• Wikipedia - Premios Óscar - Información sobre los Premios Óscar.