Uno de los retos más interesantes cuando se comienza el estudio del aprendizaje no supervisado es la creación de un sistema de recomendación. Por ende, en el desarrollo de esta evidencia harás uso de los conocimientos adquiridos para construir una solución de este tipo, basada en la popular plataforma de streaming de audio: Spotify.

Para llevar a cabo tu actividad, lee con detenimiento las siguientes instrucciones:

1. Empleando el lenguaje de programación Python, toma en cuenta lo siguiente:
1. Spotifycuenta con una API que puedes usar para recuperar datos de audio, además permite encontrar otras características como el año de lanzamiento, la clave, la popularidad, el artista, entre otros datos. Para acceder a esta API en Python, puedes usar una biblioteca llamada Spotipy.
2. Existe un conjunto de datos referente a Spotify con una cantidad considerable de filas en el repositorio https://www.kaggle.com/mrmorj/dataset-of-songs-in-spotify. Con esta información es posible construir un modelo que pueda sugerir la mejor alternativa a un artista en específico o proponer recomendaciones de canciones basadas en el contenido y género preferido de cada usuario.
2. Desarrolla un modelo de aprendizaje automático no supervisado que permita agrupar los diversos puntos de datos por su similitud.
3. A partir del modelo desarrollado en el punto anterior, elabora un sistema de recomendación de canciones que utilice la métrica de distancia mínima para sugerir los cinco elementos más parecidos al valor ingresado por el usuario. Selecciona como parámetro de entrada una cadena de caracteres que incluya el título de la canción a evaluar.

Reporte electrónico en Word con la documentación de los requisitos solicitados en las instrucciones.

Considera que tu evidencia se evaluará con esta rúbrica.