Beach Recommender

Inspiración

Somos un grupo de estudiantes del Grado en Ciencia e Ingeniería de Datos y el reto propuesto por Gradiant nos pareció muy interesante porque es un caso real que podría resultarle útil a mucha gente

Qué hace?

A través de una API se implementa un Sistema de recomendación de arenales según preferencias de actividad y predicción meteorológica.

Se implementan diferentes capas de funcionalidad: Recomendación para 1 persona Recomendación para un grupo de personas Recomendación para día y hora concretos Recomendación considerando la distancia máxima especificada por el usuario

Cómo lo hicimos

Utilizando el lenguaje de programación Python, especialmente la librería Pandas, filtramos la información de las bases de datos en función de las diferentes actividades por las que se pueden escoger playas y ordenamos las posibles salidas de mejor a peor para mostrarlas al usuario.

Para el desarrollo del proyecto se utiliza una base de datos con información de las playas obtenida en: https://opendata.esri.es/datasets/ComunidadSIG::playas-espa%C3%B1olas/about .

Además, se amplía la información a través de las siguientes APIs: http://api.weatherapi.com/ y https://marine-api.open-meteo.com/, de donde se obtienen datos meteorológicos y marítimos de las diferentes playas, respectivamente.

Qué aprendimos

Aprendimos un poco acerca del funcionamiento y el uso de las APIs.

Qué es lo siguiente para Beach Recommender

Para continuar con este proyecto, se podría realizar una interfaz más visual e interactiva con el usuario. Además, se podrían ofrecer filtros más detallados y se podrían tener en cuenta valoraciones de los usuarios, para mejorar los resultados.