Revise scraping instructions and resources

INSTRUCTIONS.es.md

@@ -16,19 +16,10 @@ Puedes elegir cualquier página que contenga datos visibles en el HTML y que sea
 
 - La estructura debe ser simple y repetitiva (tablas o listas).
 
-**Opción B:** Propuesta sugerida – Wikipedia: Canciones más reproducidas en Spotify 🎧
+**Opción B:** Propuesta sugerida – Scrapthissite.com
 
-Si prefieres no buscar un sitio por tu cuenta, puedes usar esta tabla de Wikipedia: [Canciones más reproducidas en Spotify](https://en.wikipedia.org/wiki/List_of_most-streamed_songs_on_Spotify)
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-Contiene información sobre:
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-- Título de la canción
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-- Artista
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-- Reproducciones
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-- Año de lanzamiento
+Si prefieres no buscar un sitio por tu cuenta, puedes usar web hecha específicamente para ello:
+(https://www.scrapethissite.com/)
 
 Es una excelente opción para practicar scraping con tablas.
 
@@ -57,7 +48,7 @@ Si usás Wikipedia y contiene una tabla, podés usar directamente `pandas.read_h
 
 ## Paso 4: Procesa el DataFrame
 
-A continuación, limpia las filas para obtener los valores limpios eliminando `$` y `B`. Elimina también aquellas que estén vacías o no tengan información.
+A continuación, limpia las filas para obtener los valores que necesites. Elimina también aquellas que estén vacías o no tengan información.
 
 
 ## Paso 5: Almacena los datos en sqlite
@@ -74,51 +65,3 @@ Crea una instancia vacía de la base de datos e incluye en ella los datos limpio
 Si aún no has revisado los conceptos y prácticas de visualización, no te preocupes. Intenta hacer que esto funcione, y exploraremos la visualización en detalle en los próximos proyectos.
 
 ¿Qué tipos de visualizaciones podemos realizar? Propón al menos 3 y muéstralos.
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-## ¿Te sientes confiado/a? 😎
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-### Monitoreo diario del ranking musical - Versión extendida para estudiantes con confianza
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-Si te sientes confiado/a y quieres profundizar en el uso de scraping y análisis temporal de datos, te proponemos realizar esta version extendida y opcional del proyecto, que te ayudará a conectar scraping, análisis de datos reales y visibilidad profesional, lo cual será ideal para mostrar en LinkedIn o un portafolio.
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-La idea es obtener información diaria del ranking musical (como el top 100 de canciones en Spotify desde Wikipedia) y estudiar tendencias reales a lo largo del tiempo.
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-### Propuesta 🚀
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-1. **Scraper diario:** Usa el scraper del proyecto original. Programalo para que se ejecute a diario (puede usarse cron en Linux/Mac o Task Scheduler en Windows).
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-    Almacena los datos en una base SQLite, agregando una columna `date` con el día de ejecución.
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-2. **Base de datos:** Crea una tabla llamada `daily_rankings` que contenga las siguientes columnas:
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-    - scraping_date
-    - rank
-    - song
-    - artist
-    - streams
-    - release_year
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-3. **Visualizaciones sugeridas:**
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-    - Evolución de una canción a lo largo de los días
-    - Tiempo promedio en el top 10, top 50 o top 100
-    - Artistas con más entradas y mayor duración promedio
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-4. **Haz visible tu trabajo:** Publica en LinkedIn tu trabajo. Haz el seguimiento por al menos 2 semanas y publica una visualización o hallazgo diariamente o cada 2-3 días; usa notebooks, dashboards o posts gráficos para compartir lo aprendido.
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-    A continuación te sugerimos una posible publicación, para tu LinkedIn:
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-    > Entre mis primeros proyectos como Data Scientist, hoy empecé a monitorear diariamente el 
-    > ranking de las canciones más escuchadas en Spotify. Revisar estos rankings es clave para 
-    > entender muchísimo sobre cómo se mueve el dinero, el marketing y las tendencias en la industria
-    > musical.
-    >
-    > Ire compartiendo mis visualizaciones e insights en los próximos días.
-    >
-    > ¡La música también se puede estudiar con datos! 🎶📊
-    >
-    > **#DataScience #Spotify #WebScraping #TendenciasMusicales**