{
  "fetched_at": "2026-10-19T18:55:27Z",
  "source_url": "https://www.kaggle.com/competitions/girlsgoit-competition-2020/data",
  "pages": [
    {
      "name": "data-description",
      "content": "<p> Această pagină conţine fişierele cu date necesare pentru competiţie</p>\n<p> Mai jos găsiţi descrierea fişierelor şi a coloanelor din seturile de date</p>\n\n<h2>Descrierea fişierelor</h2>\n<ul>\n<li><strong>train.csv</strong> - setul de date de antrenare </li>\n<li><strong>test.csv</strong> - setul de date de testare</li>\n<li><strong>sampleSubmission.csv</strong> -un exemplu de fisier solutie in formatul corect</li>\n</ul>\n<h2>Coloane în seturile de date</h2>\n\n<h5>Primary:</h5>\n<ul>\n<li><strong>ID </strong>(Id of track generated by Spotify)</li>\n</ul>\n<h5>Numerical:</h5>\n<ul>\n<li><strong>acousticness </strong>(Ranges from 0 to 1)</li>\n<li><strong>danceability </strong>(Ranges from 0 to 1)</li>\n<li><strong>energy</strong> (Ranges from 0 to 1)</li>\n<li><strong>duration_ms </strong>(Integer typically ranging from 200k to 300k)</li>\n<li><strong>instrumentalness </strong>(Ranges from 0 to 1)</li>\n<li><strong>valence</strong> (Ranges from 0 to 1)</li>\n<li><strong>popularity </strong>(Ranges from 0 to 100)</li>\n<li><strong>tempo </strong>(Float typically ranging from 50 to 150)</li>\n<li><strong>liveness </strong>(Ranges from 0 to 1)</li>\n<li><strong> loudness </strong>(Float typically ranging from -60 to 0)</li>\n<li><strong> speechiness </strong>(Ranges from 0 to 1)</li>\n<li><strong> year </strong>(Ranges from 1921 to 2020)</li>\n</ul>\n\n<h5>Dummy:</h5>\n<ul>\n<li><strong>mode (0 = Minor, 1 = Major)</li>\n<li><strong>explicit (0 = No explicit content, 1 = Explicit content)</li>\n</ul>\n\n<h5>Categorical:</h5>\n<ul>\n<li><strong>key</strong> (All keys on octave encoded as values ranging from 0 to 11, starting on C as 0, C# as 1 and so on…)</li>\n<li><strong> artists</strong> (List of artists mentioned)</li>\n<li><strong>release_date </strong>(Date of release mostly in yyyy-mm-dd format, however precision of date may vary)</li>\n<li><strong>name </strong>(Name of the song)</li>\n\n<li><strong>popularity</strong>(Popularity of the song to be predicted) - integer in range from 0 to 10</li>\n\n</ul>\n\n<br>\n<p>More on Spotify audio features, click <a href=\"https://developer.spotify.com/documentation/web-api/reference/tracks/get-audio-features\">here</a></p>\n<p>More on other Spotify track features, click <a href=\"https://developer.spotify.com/documentation/web-api/reference/tracks/get-track\">here</a></p>\n\n<h2>Acknowledgements</h2>\n<p>Thank you for providing the initial Spotify dataset here: <a href=\"https://www.kaggle.com/yamaerenay/spotify-dataset-19212020-160k-tracks?select=data.csv\"> \nhttps://www.kaggle.com/yamaerenay/spotify-dataset-19212020-160k-tracks?select=data.csv\n</a>\n</p>\n",
      "isPublished": false,
      "hasIsPublished": false,
      "postTitle": "",
      "hasPostTitle": false,
      "mimeType": "",
      "hasMimeType": false
    },
    {
      "name": "Description",
      "content": "<h1> Prezicerea popularităţii cântecelor de pe Spotify</h1>\n<p> În această competiţie va trebui să preziceţi popularitatea unui cântec de pe Spotify analizând datele din baza de date propusă. Pe baza a ceea ce aţi învăţat la GirlsGoIT summer camp, va trebui să creaţi un model de clasificare/regresie care să prezică pentru fiecare cântec popularitatea - de la 1 la 10</p>\n\n\n<h1>Reguli:</h1>\n<ul>\n <li>Competiţia se adresează doar participantelor la tabăra de vară GirlsGoIT 2020</li>\n<li> Codul trebuie să fie scris în **Python**, alte limbaje de programare nu se acceptă!!! </li>\n<li> Se vor utiliza doar modelele învăţate la tabăra de vară GirlsGoIT!</li>\n <li> Nu copiaţi ideile altor echipe, s-ar putea ca ideea voastră să fie mai bună!</li>\n <li> Veţi încărca doar fişierul cu predicţii predictions.csv, iar prezentările le veţi trimite separat trainerilor GirlsGoIT!</li>\n</ul>\n\n<h2>Evaluarea finala</h2>\n<p>Evaluarea finala va consta în rezultatul obţinut la această competiţie pe kaggle şi evaluarea prezentării powerpoint, în care veţi include descrierea proiectului, grafice, etc.</p>\n",
      "isPublished": false,
      "hasIsPublished": false,
      "postTitle": "",
      "hasPostTitle": false,
      "mimeType": "",
      "hasMimeType": false
    },
    {
      "name": "Evaluation",
      "content": "<h2> Modalitatea de evaluare</h2>\n<p> Pentru evaluarea rezultatelor, veţi trimite de fiecare data <b> un singur fişier .csv</b>, in formatul de mai jos. Pe durata competiţiei, veţi putea trimite <b>maxim câte 2 soluţii zilnic</b></p>\n\n<p>În leaderboard, veţi vedea clasamentul bazat pe 40% din setul de date final de evaluare. Celelalte 60% din setul de date vor fi ascunse şi soluţia vostră va fi testată doar după ce se va încheia competitţia. </p>\n\n<p> La final veţi putea alege 2 soluţii care să fie evaluate pe setul de date final</p>\n\n<h2>Submission Format</h2>\nPentru fiecare cântec din dataset, fişierul pe care îl trimiteţi (submission file) trebuie să conţină **2 coloane: SongId şi Popularity**.\n\nFişierul încărcat (submission file) trebuie să fie salvat cu extensia **.csv**, în următorul format:\n\n<pre>SongID, Popularity\n1,3\n2,1\n3,2</pre>\n\n\n<h2> Metrici de evaluare </h2>\n<p> Pentru evaliarea acestei competitii, se va folosi metrica <a href=\"https://en.wikipedia.org/wiki/Accuracy_and_precision\">\"Classification accuracy\"</a></p>\n<p>Aceasta e definita ca numarul de exemple clasificate corect impartit la numarul total de exemple din setul de date.\n</p><p>\\[ Accuracy = \\frac{nrDeExempleClasificateCorect}{nrTotalDeExemple} \\]</p>\n\n\n<h2>Evaluarea finala</h2>\n<p>Evaluarea finala va consta în rezultatul obţinut la această competiţie pe kaggle şi evaluarea prezentării powerpoint, în care veţi include descrierea proiectului, grafice, etc.</p>",
      "isPublished": false,
      "hasIsPublished": false,
      "postTitle": "",
      "hasPostTitle": false,
      "mimeType": "",
      "hasMimeType": false
    },
    {
      "name": "rules",
      "content": "Reguli:\n\n - Competiţia se adresează doar participantelor la tabăra de vară GirlsGoIT 2020\n\n - Codul trebuie să fie scris în **Python**, alte limbaje de programare nu se acceptă!!! \n\n - Se vor utiliza doar modelele învăţate la tabăra de vară GirlsGoIT!\n\n - Nu copiaţi ideile altor echipe, s-ar putea ca ideea voastră să fie mai bună!\n\n - Veţi încărca doar fişierul cu predicţii predictions.csv, iar prezentările le veţi trimite separat trainerilor GirlsGoIT!",
      "isPublished": false,
      "hasIsPublished": false,
      "postTitle": "",
      "hasPostTitle": false,
      "mimeType": "",
      "hasMimeType": false
    }
  ]
}