Data Science has become a trending research topic in Computer Science due to the growing interest in extracting knowledge from different data sources. In such a context, Jupyter Notebook has consolidated itself as one of the main tools used by data scientists to perform exploratory data analysis in a fast and straightforward way, with a high potential for code reproduction. Hence, this JAI aims to present Jupyter with reproducibility for developing Data Science projects. The content is tailored

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... for students and professionals with some programming experience. In particular, we first introduce Jupyter and its general use to develop solutions for Data Science. Then, we present Jupyter advanced topics and address ways to promote open science. Finally, this JAI overviews Data Science with Jupyter Notebooks by combining concepts and theoretical foundations with practical examples and real-world data. Resumo Ciência de Dados tornou-se um tópico de pesquisa emergente na Ciência da Computação devido ao crescente interesse em extrair conhecimento de diferentes fontes de dados. Nesse contexto, o Jupyter Notebook vem se consolidando como uma das principais ferramentas utilizadas por cientistas de dados para realizar análises exploratórias de dados de forma rápida e direta, com alto potencial de reprodução de código. Dessa forma, o objetivo deste capítulo é apresentar o Jupyter com reprodutibilidade para a realização de projetos em Ciência de Dados. O conteúdo é organizado para estudantes e profissionais com alguma experiência em programação. Em particular, primeiro apresentamos o Jupyter e seu uso geral para desenvolver soluções para Ciência de Dados. Em seguida, apresentamos tópicos avançados do Jupyter e abordamos maneiras de promover a ciência aberta. Para concluir, este JAI apresenta uma visão geral de Ciência de Dados com Jupyter Notebooks combinando conceitos e fundamentos teóricos com exemplos práticos e dados do mundo real.