Notebook 1
Do zero ao gráfico: visitas da Wikipédia com Python
Escolha verbetes, baixe as visitas mês a mês e monte gráficos de linhas e de colunas com título, eixos e fonte.
Professores, 9º ano, ensino médio e cursos técnicos · 1 aula de 50 min · BNCC EF07MA36, EF09MA22, EF08CO11
Abrir no Colab Ver no GitHub
Notebook 2
Previsão de séries temporais: treino, teste e explicabilidade
Separe treino e teste, compare três modelos de previsão, veja o que cada parâmetro significa e teste se a diferença entre eles é significativa.
Professores, ensino médio, cursos técnicos e graduação · 2 aulas de 50 min · BNCC EF09MA22, EF09CO10 (ensino médio: EM13MAT406)
Abrir no Colab Ver no GitHub
Notebook 3
Detecção de picos: quando o interesse dispara
Encontre automaticamente os dias fora do padrão com média móvel e desvio robusto, e investigue o que aconteceu em cada um.
Professores, 9º ano, ensino médio e cursos técnicos · 1 a 2 aulas de 50 min · BNCC EF09MA21, EF08CO11, EF09CO10
Abrir no Colab Ver no GitHub
Notebook 4
Sazonalidade escolar: o calendário que aparece nos dados
Veja como o ano letivo e os fins de semana aparecem nas visitas a verbetes de escola e de lazer, com mapas de calor e perfis por mês.
Professores, 6º ao 9º ano e ensino médio · 1 aula de 50 min · BNCC EF06MA32, EF07MA35, EF07MA36, EF09MA22
Abrir no Colab Ver no GitHub
Notebook 5
O texto dos verbetes e como um modelo de linguagem prevê a próxima palavra
Conte palavras, compare verbetes e construa um pequeno modelo que prevê a próxima palavra, com semente e temperatura.
Professores, 8º e 9º ano, ensino médio e cursos técnicos · 2 aulas de 50 min · BNCC EF08CO11, EF09CO10, EF07MA36
Abrir no Colab Ver no GitHub