Interface do Jupyter do LabEx VM

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Pré-visualização da Interface do Jupyter

O ambiente do Jupyter é particularmente útil para:

1. Projetos de análise e visualização de dados usando bibliotecas do Python (Pandas, Matplotlib, etc.)
2. Experimentos de aprendizado de máquina e aprendizado profundo
3. Execução de código interativa com feedback imediato
4. Criação de fluxos de trabalho documentados combinando código e markdown
5. Conteúdo educacional com explicações e exemplos executáveis

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Acesse a Interface

1. Após iniciar um laboratório habilitado para Jupyter, clique na guia “Notebook” no topo da página
2. Aguarde o carregamento completo da interface do Jupyter
3. Você verá a familiar interface do Jupyter Notebook no seu navegador

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Layout da Interface

A interface do Jupyter consiste em vários componentes-chave:

1. Área de Trabalho Principal:
   • Células do notebook (código e markdown)
   • Exibição de saída
   • Barra de ferramentas com ações comuns
2. Barra de Menu Superior:
   • Operações de arquivo
   • Manipulação de células
   • Controle do kernel

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Trabalhando com Notebooks

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Tipos de Células

1. Células de Código:

   • Escreva e execute código Python
   • Visualize a saída diretamente abaixo da célula
   • Use Shift+Enter para executar

2. Células de Markdown:
   • Documente seu trabalho
   • Adicione explicações e anotações
   • Suporta equações matemáticas usando LaTeX

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Operações Comuns

1. Crie novas células:

   • Clique no botão + na barra de ferramentas
   • Use atalho de teclado B (abaixo) ou A (acima)

2. Execute células:

   • Clique no botão de reproduzir
   • Use Shift+Enter
   • Use as opções do menu Celula

3. Altere o tipo de célula:

   • Use o menu suspenso na barra de ferramentas
   • Atalhos de teclado: Y (código), M (markdown)

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Cenários de Uso

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# Leia os dados
df = pd.read_csv('data.csv')

# Crie a visualização
plt.figure(figsize=(10, 6))
df['coluna'].plot(tipo='bar')
plt.título('Visualização de Dados')
plt.show()

from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LogisticRegression

# Divida os dados
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y)

# Treine o modelo
modelo = LogisticRegression()
modelo.fit(X_train, y_train)

# Avalie
pontuação = modelo.score(X_test, y_test)
print(f"Acurácia do modelo: {pontuação:.2f}")

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Perguntas Frequentes

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