//Prompt_01 utilizado no chat GPT: analise que tipos de dados contem neste arquivo
//Resultado:
Estrutura geral
Total de linhas: 999
Total de colunas: 6
Tipos de dados por coluna
Aluno
Tipo: texto (object)
Conteúdo: nomes dos alunos
Prova 1
Tipo: numérico (float)
Conteúdo: notas da primeira prova
Prova 2
Tipo: numérico (float)
Conteúdo: notas da segunda prova
Prova 3
Tipo: numérico (float)
Conteúdo: notas da terceira prova
Prova 4
Tipo: numérico (float)
Conteúdo: notas da quarta prova
Nota final
Tipo: numérico (float)
Conteúdo: vazio (sem dados preenchidos)
Observações importantes
Apesar de ter 999 linhas, apenas 20 registros possuem dados reais.
→ O restante está vazio (provavelmente linhas extras no arquivo).
A coluna “Nota final” está completamente vazia, então ainda não foi calculada ou preenchida.
Os dados são um conjunto típico de:
Dados categóricos → nomes (Aluno)
Dados numéricos contínuos → notas das provas
Conclusão
Seu arquivo contém um dataset educacional simples, com:
Identificação do aluno
Notas de avaliações
Espaço para cálculo de média final (ainda não usado)
// Prompt_02 utilizado: calcule a média aritmética das notas de cada um dos alunos.
// Resultado:
Calculei a média aritmética das quatro provas para cada aluno. Aqui estão os resultados:
Médias finais
Marcelo Barbosa → 7.80
Rafaela Santos → 6.20
Ronaldo Santos → 6.73
Lucas Gabriel Ribeiro → 7.05
Luana da Silva → 6.93
Mariana Pereira → 4.28
Maria Eduarda Farias → 7.68
Fernando Henrique Silva → 6.25
Pedro Henrique Souza → 6.33
Ana Paula Oliveira → 3.93
Natália Guimarães → 4.75
João Vitor Ferreira → 4.93
Rodrigo Almeida → 5.98
Gustavo Carvalho → 6.85
Leticia Costa → 7.03
Aline da Rocha → 6.60
Marcos Vinicius Lima → 5.73
Carla Cristina Castro → 3.05
Isabela da Costa → 6.43
Bruna Oliveira → 7.25
// Prompt_03 utilizado: gere um gráfico, como o de dispersão das médias dos estudantes
// Resultado:
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