Transformando dados em história!
- Estudante de Engenharia de Computação na UEPG (Universidade Estadual de Ponta Grossa);
- Atuei como Desenvolvedor Full-Stack na Prefeitura de Quatiguá, onde fui responsável pelo desenvolvimento de um sistema completo para a Secretaria de Assistência Social, otimizando processos e gerando relatórios analíticos.
- Sou apaixonado por Engenharia de Dados, por transformar dados brutos em insights valiosos e por construir pipelines de dados eficientes.
- Buscando constantemente aprimorar minhas habilidades em plataformas de nuvem como AWS e GCP, e explorando tecnologias de streaming com Kafka e Spark.
- Sempre aprendendo e pronto para novos desafios em desenvolvimento de software e dados.
- Sinta-se à vontade para me contatar para discutir sobre Java, Python, React, pipelines de dados ou potenciais colaborações!
- Como me encontrar: erickgcabral@gmail.com
Aqui estão algumas das tecnologias com as quais tenho experiência:
Aqui estão alguns projetos nos quais trabalhei e que demonstram minhas habilidades na prática:
1. Sistema para Assistência Social (Prefeitura de Quatiguá)
- Desenvolvi uma aplicação full-stack completa para a Secretaria de Assistência Social, com foco em otimizar processos e gerar relatórios analíticos. O sistema inclui autenticação segura com JWT e OAuth 2, gerenciamento de beneficiários e benefícios, controle de acesso baseado em papéis (ROLES), agendamentos e relatórios administrativos.
- Tecnologias Principais: Java, Spring Boot, Node.js, React, Tailwind CSS, PostgreSQL, Docker, Git, GitHub Actions.
2. Pipeline ETL de Notícias sobre Álcool e Acidentes
- Criei um sistema em Python que coleta notícias da web, aplica filtros e um sistema de ranking para identificar acidentes de trânsito envolvendo álcool. Os dados processados são enviados automaticamente para o Amazon S3 e Postgres.
- Tecnologias Principais: Python, Pandas, RegEx, Airflow, Docker, Postgres, SQL, AWS S3, Boto3.
4. PGCBW_Analyzer
- Desenvolvi um pipeline ELT em Python que coleta dados referente ao caminho percorrido entre as cidades de Ponta Grossa e Curitiba no Paraná, com objetivo de prever através de Machine Learning qual o melhor dia e horário para viajar durante a semana.
- Tecnologias Principais: Python, Pandas, Airflow, Docker, Postgres. 3. Leitor de Gabarito Automático
- Desenvolvi um sistema embarcado para correção automática de gabaritos, visando otimizar o tempo de correção para docentes. Utiliza uma câmera ESP32-S3 e software em Python com OpenCV para processamento de imagem e leitura das respostas.
- Tecnologias Principais: Python, OpenCV, ESP32-S3 CAM, Processamento de Imagem.
🔗 Você pode encontrar mais dos meus projetos no meu GitHub e no meu Portfólio Pessoal.
📫 Vamos nos conectar e construir soluções incríveis orientadas a dados juntos!
