Nomes
-https://pt.wikipedia.org/wiki/Discografia_de_Arctic_Monkeys

Letras

• https://huggingface.co/datasets/huggingartists/arctic-monkeys
• https://www.kaggle.com/datasets/ggapp1/arctic-monkeys-lyrics

Stats

• https://kworb.net/spotify/artist/7Ln80lUS6He07XvHI8qqHH.html
• https://www.reddit.com/r/arcticmonkeys/comments/agl0gq/spotify_plays_to_scale_based_off_ugrewhitgred_s/
• https://www.reddit.com/r/arcticmonkeys/comments/esbc18/20192020_arctic_monkeys_spotify_plays_to_scale/
• https://www.residualthoughts.com/2018/05/12/visualizing-arctic-monkeys-spotify-data/
• https://chartmasters.org/2018/05/cspc-arctic-monkeys-popularity-analysis/3/
• https://musicdatablog.com.ar/en/ranked-albums/arctic-monkeys-discography-charted/
• https://songstats.com/artist/mybzaotn/arctic-monkeys/tracks

Ferramenta de Documentação

• https://www.sphinx-doc.org/en/master/

1+2 elaborar um dataset limpo e formatado com informações da discografia. + detalhes, melhor

• número de listeners
• duração
• premiação de álbuns
• letras
• nomes
• +3 perguntas sobre temas e características da discografia da banda.
• utilizar ferramentas tipo Sphinx

3

• visualizações pra algumas respostas (Pandas)
• utilizar bibliotecas tipo Seaborn
• Tag Clouds de 3 outras (WordCloud)

código bem organizado, limpo e documentado no GitHub
exceções devem ser tratadas e lançadas

• entrega: 03/10, 23:55h por e-mail (O e-mail deve conter apenas o nome completo dos integrantes do grupo - por ordem alfabética, um por linha - e um link para o projeto no GitHub. O título do e-mail deve ser: A1 - Nome_Artista_ou_Banda)

• Pt 1 ~ 1 dia
• Pt 2 ~ 2 dias
• Pt 3 ~ 1 dia
• Pt 1 independe da Pt 2, dá pra duas partes trabalharem neles ao mesmo tempo
• bibliotecas de visualização: seaborn e plot.ly