Este projeto utiliza técnicas de ciência de dados e aprendizado de máquina para desenvolver um sistema de recomendação de músicas com base em dados reais da plataforma Spotify.
Criar um modelo inteligente capaz de recomendar faixas musicais personalizadas a partir de características como:
Gênero
Popularidade
Energia
Dançabilidade
Valência (positividade da música)
Tempo (BPM), entre outros.
Análise exploratória de dados (EDA)
Pré-processamento de dados musicais
Redução de dimensionalidade (PCA, t-SNE)
Algoritmos de recomendação:
Filtragem baseada em conteúdo
K-Nearest Neighbors (KNN)
Clustering com K-Means
Visualizações interativas com bibliotecas como Plotly, Seaborn e Matplotlib
Os dados utilizados foram pegados do Kaggle.com