Projeto: Análise de Dados de Playlists do YouTube com Python
Budget: €12 – €18 EUR
Descrição:
Desenvolvi um projeto em Python focado na coleta e análise de dados de playlists do YouTube com o objetivo de gerar insights sobre o desempenho e o conteúdo de canais. A aplicação utiliza a YouTube Data API v3 para extrair informações detalhadas de vídeos contidos em uma ou mais playlists, permitindo avaliar métricas como número de visualizações, curtidas, comentários e tempo de publicação.
Funcionalidades principais:
Extração automática dos vídeos de uma playlist via API.
Coleta de dados como: título do vídeo, data de upload, número de views, likes e comentários.
Limpeza e estruturação dos dados com pandas.
Geração de relatórios com gráficos visuais usando matplotlib e seaborn.
Análise temporal (ex: vídeos mais vistos por mês ou dia da semana).
Identificação de padrões de engajamento e conteúdo mais popular.
Exportação dos resultados em arquivos CSV e Excel.
Tecnologias utilizadas:
Python 3
YouTube Data API v3
pandas
matplotlib / seaborn
Jupyter Notebook
Google API Client
Destaques:
O projeto pode ser adaptado para criadores de conteúdo acompanharem a performance de suas playlists e entenderem melhor o comportamento da audiência.
Foi estruturado com foco em modularidade, permitindo que novos recursos (como previsão de desempenho com machine learning) sejam adicionados futuramente.
Desenvolvi um projeto em Python focado na coleta e análise de dados de playlists do YouTube com o objetivo de gerar insights sobre o desempenho e o conteúdo de canais. A aplicação utiliza a YouTube Data API v3 para extrair informações detalhadas de vídeos contidos em uma ou mais playlists, permitindo avaliar métricas como número de visualizações, curtidas, comentários e tempo de publicação.
Funcionalidades principais:
Extração automática dos vídeos de uma playlist via API.
Coleta de dados como: título do vídeo, data de upload, número de views, likes e comentários.
Limpeza e estruturação dos dados com pandas.
Geração de relatórios com gráficos visuais usando matplotlib e seaborn.
Análise temporal (ex: vídeos mais vistos por mês ou dia da semana).
Identificação de padrões de engajamento e conteúdo mais popular.
Exportação dos resultados em arquivos CSV e Excel.
Tecnologias utilizadas:
Python 3
YouTube Data API v3
pandas
matplotlib / seaborn
Jupyter Notebook
Google API Client
Destaques:
O projeto pode ser adaptado para criadores de conteúdo acompanharem a performance de suas playlists e entenderem melhor o comportamento da audiência.
Foi estruturado com foco em modularidade, permitindo que novos recursos (como previsão de desempenho com machine learning) sejam adicionados futuramente.