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title: 2020/2 - Darclê José Fredrez
tags: Sistema de Recomendação, Emoção, Afetivo
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# Diário de Bordo Projeto Aplicado
Autor: [Darclê José Fredrez](https://www.linkedin.com/in/darcle-jose/)
Este documento tem como objetivo, documentar o desenvolvimento do projeto aplicado do curso de Especialização em Big Data, Data Science e Data Analytics com conclusão prevista para janeiro de 2021. Bem como, especificar um cronograma de tarefas e rotinas semanais para o bom andamento do mesmo.
O objetivo do projeto, é o desenvolvimento de um protótipo de sistema de recomendação musical, que além dos métodos comuns utilizados para recomendação, como gosto musical e afinidade com outros usuários, utilize o contexto emocional em que um usuário se encontra.
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## Etapas iniciais
* Contexto Emocional para Sistema de Recomendação
* Como avaliar as emoções e utilizar em um sistema de recomendação?
* TODO: (descrever a solução/método inicial)
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## Semana do dia 10/05/2020
* Dia 12/05/2020:
* Objetivo: enviar progresso das atividades propostas ao orientador através deste documento.
* Apresentações:
* Criei o notebook.
* Coursera:
* No dia 10/05/2020 iniciei o curso online Machine Learning ministrado pelo professor Andrew Ng.
* Estou na semana 1.
* Dia 13/05/2020:
* Efetuei a leitura sobre o desafio [Spotify](https://labs.spotify.com/2018/05/30/introducing-the-million-playlist-dataset-and-recsys-challenge-2018/) recomendado pelo orientador.
* Dia 14/05/2020:
* Continuidade Coursera.
* Dia 16/05/2020:
* Download da versão mini do dataset desafio Spotify e documento com descrição dos atributos utilizados.
* Dia 17/05/2020:
* Finalizado semana 01 curso Machine Learning Coursera.
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## Semana do dia 17/05/2020
* Dia 18/05/2020:
* Entrega Desenvolvimento de Atividade prática 2 - Análise de Dados, prazo 17/05/2020.
* Matéria Machine Learning, ministrada pelo professor Rafael Kunst utilizando um dataset que possui relação com o projeto aplicado.
* Dia 20/05/2020:
* Metade semana dois curso Machine Learning Coursera
* Estrutura da aplicação do projeto:
* Utilizar microserviços para cada módulo da aplicação!?
* Dia 21/05/2020:
* Fim semana 2 curso ML Coursera.
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## Semana do dia 24/05/2020
* Dia 24/05/2020:
* Início semana 3 curso ML Coursera.
* Criação api rest simples com Python e framework Flask, para conhecer um pouco do framework.
* Dia 27/05/2020:
* Fim Semana 3 curso ML Coursera.
* Dia 30/05/2020
* Desenvolvimento de Atividade prática 3 - Desenvolvimento de projeto, prazo 01/06/2020. * PRORROGADO
* Matéria Machine Learning, ministrada pelo professor Rafael Kunst utilizando um dataset que possui relação com o projeto aplicado.
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## Semana do dia 31/05/2020
* Dia 01/06/2020
* Fim Semana 4 curso ML Coursera.
* Dia 03/06/2020
* Conclusão leitura [Computação Afetiva personalizando interfaces, interações e recomendações de produtos, serviços e pessoas em ambientes computacionais](http://almanaquesdacomputacao.com.br/gutanunes/publications/NunesDCOMP2012.pdf).
* Dia 05/06/2020
* Ideia/esboço de arquitetura de projeto enviado ao orientador para avaliar viabilidade.
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## Semana do dia 07/06/2020
* Dia 10/06/2020
* Fim semana 5 curso ML Coursera.
* Dia 12/06/2020
* Leitura dos capítulos 1 a 7 do e-book [Deep Learning Book](http://deeplearningbook.com.br/o-perceptron-parte-2/), para complementar os estudos e facilitar o entendimento sobre redes neurais vistos até agora.
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## Semana do dia 14/06/2020
* Dia 16/06/2020
* Leitura dos capítulos 8 a 11 do e-book [Deep Learning Book](http://deeplearningbook.com.br/o-perceptron-parte-2/), para complementar os estudos e facilitar o entendimento sobre redes neurais vistos até agora.
* Dia 18/06/2020
* Semana 6 curso ML Coursera.
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## Semana do dia 21/06/2020
* Dia 23/06/2020
* Leitura dos capítulos 12 e 13 do e-book [Deep Learning Book](http://deeplearningbook.com.br/o-perceptron-parte-2/), para complementar os estudos e facilitar o entendimento sobre redes neurais vistos até agora.
* Dia 22/06/2020
* Semana 7 curso ML Coursera.
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## Semana do dia 28/06/2020
* Dia 02/07/2020
* Semana 8 curso ML Coursera.
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## Semana do dia 19/07/2020
* Dia 21/07/2020
* Definição simples dos métodos e procedimentos de sua pesquisa:
* *A pesquisa é de natureza aplicada, com enfoque quantitativo, onde atributos e características relacionadas aos dados musicais e dados referentes aos usuários, são tratados previamente à aplicação de técnicas de estatísticas e de aprendizado de máquina.*
*Além disso, ocorre de forma exploratória, pois há necessidade de maior conhecimento para coleta e tratamento de dados sobre contexto emocional do usuário. Público-alvo são usuários de plataforma de “streaming” musical; inicialmente Spotify.*
*Etapas:
- Pesquisa bibliográfica.
- Definição e coleta de dados em um contexto emocional de usuário.
- Coleta e tratamento de dados a partir de API da plataforma de streaming.
- Aplicação de algoritmos de aprendizado de máquina.
- Testes e avaliação dos resultados gerados como recomendação.*
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## Semana do dia 26/07/2020
* Dia 26/07/2020
* Leitura do artigo [Two-stage Model for Automatic Playlist Continuation at Scale](http://www.cs.toronto.edu/~mvolkovs/recsys2018_challenge.pdf)
* Dia 28/07/2020 e 29/07/2020
* Desenvolvimento da proposta de trabalho de conclusão de curso.
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## Semana do dia 01/08/2020
* Dia 01/08/2020
* Desenvolver "metodologia" e "cronograma" da proposta de trabalho de conclusão de curso;
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## Semana do dia 01/08/2020
* Dia 01/08/2020
* Desenvolver "metodologia" e "cronograma" da proposta de trabalho de conclusão de curso;
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## Semana do dia 23/08/2020
* Pesquisa algoritmos deep learning para projeto de disciplina e TCC
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## Semana do dia 30/08/2020
* Pesquisa outras base de dados para projeto de disciplina e TCC
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## Semana do dia 06/09/2020
* Desenvolvimento projeto de disciplina e TCC
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## Semana do dia 13/09/2020
* Dia 13/09/2020
* Entrega da disciplina
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## Semana do dia 27/09/2020
* Dia 13/09/2020
* Busca por base de dados ou links possíveis da base atual do desafio spotify com artista ou playlist de usuário
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## Semana do dia 04/10/2020
* Dia 05/10/2020
* Consulta ferramentas para dashboard para esfriar a cabeça
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## Semana do dia 18/10/2020
### TODO ALERTA!!! Bastante atrasado com desenvolvimento do projeo e correta definição sobre o mesmo
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