Presentación.

Se estará trabajando con tres datasets de steam.

Objetivos:

• Realizar una extracción, limpieza y carga adecuada.
• Realizar un análisis de sentimientos con la variable "review" del dataset "user_reviews.json.gz".
• Realizar el desarrollo de cinco apis utilizando FastApi y Render.
• Realizar un desarrollo exploratorio de los datos.
• Realizar un sistema de recomendación, ya sea item-item o user-item.

Vistazo General.

El proyecto consta de los archivos:

• main.py: Donde se desarrolla el deploy en FastApi.
• requests.txt: Donde se enlistan las librerías utilizadas en el proyecto. Este archivo es necesario para Render.

y de las carpetas:

• Datasets: Donde se guardan todos los archivos que se crean o leen.
• ETL: En donde para cada archivo se realiza un proceso de extracción, limpieza y carga.
• Api: En donde para cada archivo se realiza la tranformación de los datasets que necesitará cada api.
• Sentiment Analysis: Donde se desarrolla el proceso de lenguaje natural.
• Sistema de Recomendación: Donde se desarrolla un sistema de recomendación item-item con similitud del coseno.