Em vez de ler o arquivo com pandas para cada requisição faria mais sentido ter um banco de dados disponível para escalar as consultas

Atualmente os selects não são ordenados por ordem alfabética, isso é essencial para facilitar a utilização do sistema

O notebook 00 contém apenas o semestre 2022.2, seria ótimo se pudessemos utilizar os semestres dos 5 últimos anos ou os 10 últimos semestres.

Matplotlib corta um pouco da imagem quando renderizado no solara. A ideia dessa issue é evitar que esse corte ocorra

Adicionar uma página de home com a funcionalidade principal de visualizar a taxa de aprovação. E adicionar uma paǵina de sobre com informações do projeto.

Se possível também adicionar um ícone do github redirecionando para cá

Garantir que o docker realiza o download dos arquivos, mas que também realiza o cache desses dados para evitar baixar os arquivos sempre que executado

Atualmente os dados são limpos e agrupados em uma tabela em que se podem executar queries SQL, mas o custo de memória, energia pode ser melhorado através de um pre-processamento da taxa de aprovação de cada professor/disciplina. Isso tornaria a usabilidade da aplicação melhor e geraria uma tabela menor (que ocuparia menos espaço no servidor).

Vale a pena investigar o uso de object storage (S3 ou Magazine Cloud) para armazenar a versão final do dataset