diff --git a/README-pt.md b/README-pt.md
index cc0e136960e1264fd9090978f6658aba3e253db5..d5f944bb1e493f1cb7526d75e89325b904a40dcc 100644
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+++ b/README-pt.md
@@ -1,108 +1,267 @@
-# Administrador de base de dados SimCAQ/SMPPIR #
+# HOTMapper #
 
-Esse repositório implementa a classe DatabaseTable e funções para verificar pareamento entre
-diferentes anos inseridos no banco de dados. A ferramenta é desenvolvida em Python 3, e usa
-como base arquivos de mapeamento em formato CSV.
+Este repositório contem a ferramenta HOTMapper, o qual permite o usuário gerenciar seus dados históricos usando protocolos de mapeamento. 
 
-Para a utilização a partir da linha de comando, a CLI manage.py pode ser utilizada sem
-que se invoque manualmente as funções a partir da linha de comando Python.
+## Dados ##
+
+Os dados abertos extraídos e processados pela ferramenta podem ser encontrados no link [INEP](http://portal.inep.gov.br/web/guest/microdados) na seção "Censo Escolar" e " Censo da Educação Superior".
+
+Para facilitar a execução da ferramente, nós baixamos todos os dados de "Local Oferta" no diretório `open_data`. Desta forma não é necessário procurar os dados originais.
+
+**NOTA**: É importante verificar se existem uma coluna identificando o ano do conjunto de dados
 
 ## Requisitos ##
 
-O utilitário foi desenvolvido em Python 3 usando a biblioteca SQLAlchemy com vistas ao banco
-de dados MonetDB. Versões futuras podem ter modificações visando a compatibilidade com outros
-bancos de dados, aproveitando as capacidades da biblioteca base.
+* Python 3 (É recomendado o uso de um ambiente virtual, como o virtualenv)
+* MonetDB (Nós temos planos de expandir o suporte de bancos de dados que o HOTMapper suporta no futuro)
+
+## Installação ##
+
+----
+**IMPORTANTE:**
+Nós assumimos queo Python 3.X está instalado na máquina que executará o HOTMapper e que todos os comandos a seguir que utilizam Python serão executados com o Python 3.x.
+----
+
+
+1) Instale o virtualenv
+
+1a) No Linux/macOS
+
+```bash
+$ sudo -H pip install virtualenv
+```
+
+1b) No Windows (with administrator privilleges)
+
+```cmd
+$ pip install virtualenv
+```
 
-Para a instalação dos requisitos conforme usados durante o desenvolvimento, o arquivo
-requirements.txt pode ser usado como base (Recomenda-se o uso de um ambiente virtual).
 
+2) Clone este repositório
 ```bash
-(env) $ pip install -r requirements.txt
+$ git clone git@gitlab.c3sl.ufpr.br:tools/hotmapper.git
 ```
 
-A CLI depende do módulo manage.py. Demais dependências serão listadas a seguir.
+ou
+
+```bash
+$ git clone https://github.com/C3SL/hotmapper.git
+```
+
+3) Acesse o repositório
+
+```bash
+$ cd hotmapper
+```
+
+4) Crie um ambiente virtual
+ 
+```bash
+$ virtualenv env
+```
+
+5) Inicie o ambiente virtual
+
+5a) No Linux/macOS
+
+```bash
+$ source env/bin/activate
+```
 
-### Requisitos para a interface com a base de dados ###
+5b) No Windows (com privilégios de administrador)
 
-* pymonetdb
-* SQLAlchemy
-* sqlalchemy-monetdb
+```cmd
+$ .\env\Scripts/activate
+```
 
-### Requisitos para geração de pareamentos ###
+6) Instale as dependências
+ 
+```bash
+$ pip install -r requirements.txt
+```
 
-* numpy
-* pandas
-* xlrd
-* XlsxWriter
+## Interface de Linha de Comando (CLI) ##
 
-## Interface de linha de comando ##
 
-A invocação da CLI utiliza o padrão do pacote manage.py, que é:
+A interface de linha de comando (CLI) permite a ações fornecidas pelo manage.py. Para utilizar a CLI utiliza o seguinte formato padrão:
 
 ```bash
-$ python manage.py [commando] [argumentos posicionais] [argumentos opcionais com valor]
+$ python manage.py [COMANDO] [ARGUMENTOS POSICIONAIS] [ARGUMENTOS OPCIONAIS]
 ```
 
-Os comandos já implementados são:
+Onde comando pode ser:
 
-* create: Cria a tabela conforme definido no protocolo de mapeamento.
+* create: Cria uma tabela usando o protocolo de mapeamento.
 
 ```bash
-$ python manage.py create <nome da tabela>
+$ python manage.py create <nome_da_tabela>
 ```
 
-O único argumento usado é o nome da tabela. O script procurará por um protocolo de
-mapeamento com o mesmo nome para a busca do esquema das colunas.
+**IMPORTANTE:** O HOTMapper usará o nome do protocolo como o nome da tabela
+
 
-* insert: insere um arquivo de dados em formato CSV ou similar em uma tabela existente.
+* insert: Insere um arquivo CSV em uma tabela existente.
 
 ```bash
-$ python manage.py insert <caminho para o arquivo> <nome da tabela> <ano> [--sep separador] [--null valor_nulo]
+$ python manage.py insert <caminho/completo/para/o/arquivo> <nome_da_tabela> <ano> [--sep separador] [--null valor_null]
+```
+
 ```
+<caminho/completo/para/o/arquivo> : O caminho absoluto para o arquivo
+
+<nome_da_tabela>: O nome da tabela onde o arquivo será inserido
 
-O caminho para o arquivo deve ser absoluto. A tabela utilizada deve existir e estar
-sincronizada com o protocolo de mapeamento correspondente. O separador padrão utilizado
-é ponto e vírgula (';'); caso outros separadores sejam utilizados pelo arquivo fonte,
-devem ser especificados com --sep (por exemplo --sep \\| para pipe). O valor nulo padrão
-é string vazia. Caso outro valor seja usado, deve ser especificado com --null.
+<ano>: A coluna do protocolo de mapeamento que o HOTMapper deve usar para inserir os dados
 
-* drop: derruba uma tabela do banco de dados.
+[--sep separador]: O separador personalizado do CSV. Para mudar, você deve substituir 'separador' com o separador que seu arquivo usa.
+
+[--null valor_null]: Define o que substituirá o valor nulo. Substitua 'valor_nulo' com o que quiser que seja o valor nulo
+
+```
+
+* drop: Apaga uma tabela do banco de dados
 
 ```bash
-$ python manage.py drop <nome da tabela>
+$ python manage.py drop <nome_da_tabela>
 ```
 
-O comando não contorna chaves estrangeiras que apontem para a tabela, e o banco de dados
-pode retornar um erro caso exista alguma.
+**IMPORTANTE:** O comando não gerencia chaves estrangeiras que apontam para a tabela que está sendo excluída.
 
-* remap: sincroniza uma tabela com o protocolo de mapeamento.
+* remap: sincroniza a tabela com os mapeamentos
 
 ```bash
-$ python manage.py remap <nome da tabela>
+$ python manage.py remap <nome_da_tabela>
 ```
+Este comando deve ser executado toda vez que a definição dos mapeamentos são atualizadas.
 
-Esse comando deve ser utilizado sempre que um protocolo de mapeamento for atualizado.
+O rema permite a criação de novas colunas, a exclusão de colunas existentes, a renomeação de columnas e a modificação de tipo das colunas. Preste atenção que quanto maior a tabela sendo atualizada, maior o uso de memória RAM.
 
-O remapeamento permite a criação de novas colunas, derrubada de colunas existentes,
-renomeamento de colunas e mudança de tipo. Dependendo do tamanho da tabela, o uso de
-memória primária pode ser intenso.
+* update_from_file: Atualiza os dados em um tabela
 
-* generate_pairing_report: gera relatórios de pareamento para comparação de dados ano
-a ano.
+```bash
+$ python manage.py update_from_file <arquivo_csv> <nome_da_tabela> <ano> [--columns="column_name1","column_name2"] [--sep=separador]
+```
+
+* generate_pairing_report: gera relatórios para comparar os dados de diferentes anos.
 
 ```bash
 $ python manage.py generate_pairing_report [--output xlsx|csv]
 ```
 
-Os relatórios são criados na pasta pairing. Caso o formato não seja especificado,
-csv será utilizado (um arquivo será criado para cada tabela). Caso xlsx seja o formato
-utilizado, um arquivo será criado com todas as tabelas separadas em diferentes planilhas.
+Os relatórios serão criados no diretório "pairing"
 
-* generate_backup: Cria/Atualiza o arquivo monitorado para o backup.
+
+* generate_backup: Cria/Atualiza um arquivo de backup da base de dados.
 
 ```bash
 $ python manage.py generate_backup
 ```
 
-O arquivo é criado ou atualizado na máquina onde o banco de dados da produção está,
-o procedimento de backup da equipe de infraestrutura o monitora para realizar o procedimento.
\ No newline at end of file
+## Cenários demonstrativos ##
+
+Nesta Seção nós explicaremos como executar os cenários demonstrativos que foram enviados para a conferência EDBT 2019. No cenário 1 será utilizado o conjunto de dados de "local oferta", o qual está incluído no diretório `open_data`. O cenário 2 utiliza o conjunto de dados "matrícula", o qual pode ser baixado do [Link do INEP](http://portal.inep.gov.br/web/guest/microdados) na seção "Censo Escolar".
+
+Em ambos os cenários nós assumimos que você iniciou o ambiente virtual como explicado na Seção `Instalação - 5`;
+
+### Cenário 1 ###
+
+Esta Seção contem os comandos usados no cenário 1, os quais criam uma tabela e adicionam os dados correspondentes.
+
+
+1) Primeiro nós precisamos criar a tabela no banco de dados. Para fazer isso execute o seguinte comando:
+```bash
+$ ./manage.py create localoferta_ens_superior
+```
+
+2) Agora, que nós já temos o protocolo de mapeamento, nós precisamos inserir os dados abertos no banco de dados. Para fazer isso nós precisamos executar os seguintes comandos:
+
+**IMPORTANTE:** CAMINHO_DO_ARQUIVO é o **_caminho completo_** para o diretório que o dado aberto está localizado, por exemplo (em um ambiente Linux): `/home/c3sl/HOTMapper/open_data/DM_LOCAL_OFERTA_2010.CSV`
+
+
+a) Para inserir 2010:
+```bash
+$ ./manage.py insert CAMINHO_DO_ARQUIVO/DM_LOCAL_OFERTA_2010.CSV localoferta_ens_superior 2010 --sep="|" 
+```
+
+b) Para inserir 2011:
+```bash
+$ ./manage.py insert CAMINHO_DO_ARQUIVO/DM_LOCAL_OFERTA_2011.CSV localoferta_ens_superior 2011 --sep="|" 
+```
+
+c) Para inserir 2012:
+```bash
+$ ./manage.py insert CAMINHO_DO_ARQUIVO/DM_LOCAL_OFERTA_2012.CSV localoferta_ens_superior 2012 --sep="|" 
+```
+
+d) Para inserir 2013:
+```bash
+$ ./manage.py insert CAMINHO_DO_ARQUIVO/DM_LOCAL_OFERTA_2013.CSV localoferta_ens_superior 2013 --sep="|" 
+```
+
+e) Para inserir 2014:
+```bash
+$ ./manage.py insert CAMINHO_DO_ARQUIVO/DM_LOCAL_OFERTA_2014.CSV localoferta_ens_superior 2014 --sep="|" 
+```
+
+f) Para inserir 2015:
+```bash
+$ ./manage.py insert CAMINHO_DO_ARQUIVO/DM_LOCAL_OFERTA_2015.CSV localoferta_ens_superior 2015 --sep="|" 
+```
+
+g) Para inserir 2016:
+```bash
+$ ./manage.py insert CAMINHO_DO_ARQUIVO/DM_LOCAL_OFERTA_2016.CSV localoferta_ens_superior 2016 --sep="|" 
+```
+
+### Cenário 2 ###
+
+Esta Seção contem os comandos usados no cenário 2, os quais são uma atualização de uma tabela.
+
+
+1) Primeiro nós precisamos criar a tabela no banco de dados. Para fazer isso execute o seguinte comando:
+```bash
+$ ./manage.py create matricula
+```
+
+2) Agora, que nós já temos o protocolo de mapeamento, nós precisamos inserir os dados abertos no banco de dados. Para fazer isso nós precisamos executar os seguintes comandos:
+
+**IMPORTANTE:** CAMINHO_DO_ARQUIVO é o **_caminho completo_** para o diretório que o dado aberto está localizado, por exemplo (em um ambiente Linux): `/home/c3sl/HOTMapper/open_data/MATRICULA_2013.CSV`
+
+a) Para inserir 2013:
+```bash
+$ ./manage.py insert CAMINHO_DO_ARQUIVO/MATRICULA_2013.CSV matricula 2013 --sep="|" 
+```
+
+b) Para inserir 2014:
+```bash
+$ ./manage.py insert CAMINHO_DO_ARQUIVO/MATRICULA_2014.CSV matricula 2014 --sep="|" 
+```
+
+c) Para inserir 2015:
+```bash
+$ ./manage.py insert CAMINHO_DO_ARQUIVO/MATRICULA_2015.CSV matricula 2015 --sep="|" 
+```
+
+d) Para inserir 2016:
+```bash
+$ ./manage.py insert CAMINHO_DO_ARQUIVO/MATRICULA_2016.CSV matricula 2016 --sep="|" 
+```
+
+3) Mude o protocolo de mapeamento de matrícula. Você pode usar o protocolo `matricula_remap.csv` ( Para fazer isso, renomeie o atual `matricula.csv` para qualquer outra coisa e o `matricula_remap.csv` para `matricula.csv`). Neste caso, a única coluna que mudará é a "profissionalizante", porque agora, ao invés de `ELSE returns 0` ela retorna `9`. 
+
+4) Rode o comando remap
+
+```bash
+$ ./manage.py remap matricula
+```
+
+O comando acima atualizará a tabela `Fonte` e o esquema da tabela `matricula`
+
+5) Atualize a tabela 
+
+```bash
+$ ./manage.py update_from_file CAMINHO_DO_ARQUIVO/MATRICULA_2013.CSV matricula 2013 --columns="profissionalizante" --sep="|"
+```
+
+O comando acima atualizará os dados na tabela `matricula`.
\ No newline at end of file
diff --git a/README.md b/README.md
index 55bfa51a8ebc643170e5cc4f1b8a5bc5f74c31c1..c17fbb891f63e80f5d014b4effa625c5bf51d8d2 100644
--- a/README.md
+++ b/README.md
@@ -1,6 +1,6 @@
 # HOTMapper #
 
-This respository contains the HOTMapper tool, a tool that allows the user to manage his historical data using a mapping protocol. This specific version is freezed for demonstration purposes for the EDBT 2019 conference. 
+This respository contains the HOTMapper tool, a tool that allows the user to manage his historical data using a mapping protocol.
 
 ## Table of content ##
 
@@ -17,9 +17,9 @@ This respository contains the HOTMapper tool, a tool that allows the user to man
 
 The Open Data sources extracted and processed by the tool can be found at the link: [INEP](http://portal.inep.gov.br/web/guest/microdados) in the section "Censo Escolar" and "Censo da Educação Superior".
 
-To make it easier to execute the tool, we have dowloaded all data from "Local Oferta" is in the directory open_data. This way it is not necessary to search for the original sources.
+To make it easier to execute the tool, we have dowloaded all data from "Local Oferta" is in the directory `open_data`. This way it is not necessary to search for the original sources.
 
-**NOTE**: It's important to verify if there is a column identifying the year of the dataset;
+**NOTE**: It's important to verify if there is a column identifying the year of the dataset
 
 ## Requirements ##
 
@@ -30,7 +30,7 @@ To make it easier to execute the tool, we have dowloaded all data from "Local Of
 
 ----
 **NOTICE:**
-We assume thatPython 3.x is installed in the local computer and that all the following commands that use Python will use Python 3.x.
+We assume that Python 3.x is installed in the local computer and that all the following commands that use Python will use Python 3.x.
 --
 
 1) Install virtualenv
@@ -52,6 +52,11 @@ $ pip install virtualenv
 ```bash
 $ git clone git@gitlab.c3sl.ufpr.br:tools/hotmapper.git
 ```
+or
+
+```bash
+$ git clone https://github.com/C3SL/hotmapper.git
+```
 
 3) Go to the repository
 
@@ -85,7 +90,7 @@ $ .\env\Scripts/activate
 $ pip install -r requirements.txt
 ```
 
-## Command Line Interface ##
+## Command Line Interface (CLI) ##
 
 The CLI (Command Line Interface) uses the standard actions provided by manage.py, which means that to invoke a command it follows the following patterns:
 
@@ -101,7 +106,7 @@ Where COMMAND can be:
 $ python manage.py create <table_name>
 ```
 
-**Notice** that the HOTMapper will use the name of the protocol as the name of the table.
+**NOTICE** that the HOTMapper will use the name of the protocol as the name of the table.
 
 
 * insert: Inserts a CSV file in an existing table.
@@ -164,23 +169,23 @@ $ python manage.py generate_backup
 ```
 ## Demo scenarios ##
 
-In this Section we will explain how to execute the demo scenarios that were submitted to EDBT 2019. Demo scenario 1 uses the dataset "local oferta", which is included in the directory open_data. Demo scenario 2 uses the dataset "matricula" which can be downloaded from the [INEP's Link ](http://portal.inep.gov.br/web/guest/microdados) in the section "Censo Escolar".
+In this Section we will explain how to execute the demo scenarios that were submitted to EDBT 2019. Demo scenario 1 uses the dataset "local oferta", which is included in the directory `open_data`. Demo scenario 2 uses the dataset "matricula" which can be downloaded from the [INEP's Link ](http://portal.inep.gov.br/web/guest/microdados) in the section "Censo Escolar".
 
-In both scnearios, we assume that you started the virtual environment as explained in Section `Installation - 5`
+In both scenarios, we assume that you started the virtual environment as explained in Section `Installation - 5`
 
 ### Demo scenario 1 ###
 
-This section contains the commands used in the scenario 1, which is the creation of a new data source and the inclusion of the corresponding data.
+This Section contains the commands used in the scenario 1, which is the creation of a new table and the inclusion of the corresponding data.
 
 
-1) First we need to create the database, to do so we execute the following command:
+1) First we need to create the table in the database, to do so we execute the following command:
 ```bash
 $ ./manage.py create localoferta_ens_superior
 ```
 
-2) Now, as we already have the mapping definition, we need to insert the open data in the data base. To do it we must execute the following commands:
+2) Now, as we already have the mapping definition, we need to insert the open data in the database. To do it we must execute the following commands:
 
-**NOTE:** FILEPATH is the **_full path_** for the directory where the open data table is, for example (in a Linux environment): `/home/c3sl/HOTMapper/open_data/DM_LOCAL_OFERTA_2010`
+**NOTE:** FILEPATH is the **_full path_** for the directory where the open data table is, for example (in a Linux environment): `/home/c3sl/HOTMapper/open_data/DM_LOCAL_OFERTA_2010.CSV`
 
 
 a) To insert 2010:
@@ -220,10 +225,10 @@ $ ./manage.py insert FILEPATH/DM_LOCAL_OFERTA_2016.CSV localoferta_ens_superior
 
 ### Demo scenario 2 ###
 
-This section contains the commands used in the scenario 2, which is an update of an existing data source.
+This Section contains the commands used in the scenario 2, which is an update of an existing table.
 
 
-1) First we need to create the database, to do so execute the following command:
+1) First we need to create the table in the database, to do so we execute the following command:
 ```bash
 $ ./manage.py create matricula
 ```
@@ -252,19 +257,19 @@ d) To insert 2016:
 $ ./manage.py insert FILEPATH/MATRICULA_2016.CSV matricula 2016 --sep="|" 
 ```
 
-3) Change the matricula's mapping protocol. You can use the `matricula_remap.csv` (To do so, rename the current `matricula.csv` to something else and the `matricula_remap.csv` to `matricula.csv`). In that case, the only column that will change is the "profissionalizante", because now, instead of the ELSE returns 0 it returns 9. 
+3) Change the matricula's mapping protocol. You can use the `matricula_remap.csv` (To do so, rename the current `matricula.csv` to something else and the `matricula_remap.csv` to `matricula.csv`). In that case, the only column that will change is the "profissionalizante", because now, instead of the `ELSE returns 0` it returns `9`. 
 
 4) Run the remap command
 
 ```bash
 $ ./manage.py remap matricula
 ```
-The above command will update the table `Fonte` and the schema from the table matricula
+The above command will update the table `Fonte` and the schema from the table `matricula`
 
 5) Update the table
 
 ```bash
-$ ./manage.py update_from_file /FILEPATH/MATRICULA_2013.CSV matricula 2013 --columns="profissionalizante" --sep="|"
+$ ./manage.py update_from_file FILEPATH/MATRICULA_2013.CSV matricula 2013 --columns="profissionalizante" --sep="|"
 ```
 
-The above command will update the data in the table matricula.
+The above command will update the data in the table `matricula`.