🎵 Workshop: Evaluación de Perfiles y Melodías con Python y Google Sheets

✨ Descripción del Proyecto

Este repositorio contiene un proyecto que integra análisis de datos basado en la evaluación de perfiles OCEAN (Big Five) y la preferencia musical. Utilizamos herramientas de Python y Google Sheets para analizar respuestas de formularios, generar perfiles de personalidad y evaluar su alineación con calificaciones de melodías propuestas.

🎯 Objetivo

El objetivo es enseñar a los asistentes a:

• 🖥️ Procesar datos en tiempo real desde Google Sheets utilizando APIs.
• 📊 Realizar análisis exploratorio y modelamiento para asignar perfiles basados en rasgos OCEAN.
• 🎶 Evaluar la concordancia entre los perfiles de personalidad y las calificaciones musicales.
• 🛠️ Aplicar un pipeline analítico utilizando Python, fomentando las buenas prácticas en ciencia de datos.

🛠️ Pipeline del Proyecto

🧩 Etapa	🔍 Descripción	🛠️ Herramientas
1. Sources	Obtención de datos desde Google Sheets mediante Google Cloud Console.	API Google Sheets, Python
2. Procesamiento	Limpieza y transformación de datos en un DataFrame.	Pandas
3. Modelamiento	Cálculo de puntajes OCEAN, asignación de perfiles y clustering (K-Means).	Scikit-learn, Numpy
4. Evaluación	Análisis de la alineación entre perfiles y melodías calificadas, y sugerencias de mejora.	Python, DataFrames
5. Exportación	Exportación de los resultados finales a Excel y publicación en un entorno compartido.	Pandas, Google Drive
6. Visualización	(Opcional) Generación de visualizaciones para explorar los resultados obtenidos.	Matplotlib, Seaborn

📋 Requerimientos

• Google Cloud Console configurado para la API de Google Sheets.
• Acceso a una cuenta de Google Drive.
• Librerías de Python:
  • pandas
  • numpy
  • scikit-learn
  • google-auth
  • google-auth-oauthlib
  • openpyxl

⚙️ Configuración del Entorno

1. Google Cloud Console:

   • 🔐 Configura una cuenta de servicio y genera un archivo JSON con las credenciales.
   • ✅ Habilita la API de Google Sheets.
   • 📄 Comparte el archivo Google Sheet con el correo de la cuenta de servicio.

2. Google Colab o Jupyter Notebook:

   • 📂 Monta tu Google Drive.
   • 📦 Instala las dependencias necesarias.

🛠️ Instrucciones Paso a Paso

1. 🚀 Carga de Dependencias

Asegúrate de cargar las librerías y autenticar tu cuenta con el archivo JSON de credenciales.

2. 🧹 Procesamiento de Datos

1. 📥 Lee el archivo desde Google Sheets y genera un DataFrame.
2. 🔢 Calcula puntajes OCEAN y asigna perfiles.

3. 🎵 Evaluación de Melodías

1. 🎯 Relaciona las calificaciones de melodías con los rasgos de personalidad.
2. 📈 Genera métricas de concordancia y sugiere mejoras en los prompts.

4. 💾 Exportación de Resultados

Guarda los resultados en un archivo Excel compartido.

5. 📊 (Opcional) Visualización

Genera gráficos que resalten insights clave, como la distribución de perfiles o la concordancia entre melodías y perfiles.

🗺️ Roadmap

🚦 Semana	📅 Actividad
1	Configuración inicial y procesamiento de datos.
2	Cálculo de puntajes y asignación de perfiles.
3	Evaluación de melodías y ajuste de prompts.
4	Exportación de resultados y preparación para el workshop.

🌟 Impacto

Este pipeline permite:

1. 🤖 Automatizar el análisis de datos de formularios.
2. ✅ Validar la alineación entre perfiles de personalidad y preferencias musicales.
3. 🔄 Iterar sobre prompts para mejorar la experiencia de personalización.

🤝 Contribuciones

Si tienes sugerencias o encuentras algún problema, no dudes en abrir un issue o hacer un pull request.

📝 Licencia

Este proyecto está disponible bajo la Licencia MIT.

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🔗 Enlaces Importantes

• 📄 Formulario de Evaluación de Perfiles y Melodías
• 📂 Resultados Generados en Excel

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🎉 ¡Gracias por participar en el Workshop! 🎉