Projetos e Sistemas

Projeto Esperança – Sistema de Gestão de Voluntariado

Stack: HTML, CSS, JavaScript, Node.js, Express, PostgreSQL

Descrição: Sistema completo para cadastro e gestão de voluntários e beneficiários de um programa social. Desenvolvido para ajudar uma iniciativa real que apoia pessoas em situação de rua e famílias de catadores de lixo.
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Funcionalidades

  • 🧍 Cadastro de Pessoas, Famílias, Visitas, Doações, Voluntários, Presenças e Atividades: Registre todos os dados relevantes de forma organizada e interligada, com preenchimento automático e integração entre módulos.
  • 📋 Perfis Detalhados: Histórico completo por pessoa: visitas, doações, presenças e atividades.
  • 📂 Exportação para Excel: Exporta tabelas com filtros aplicados e colunas visíveis.
  • 🔎 Busca Inteligente: Campos com sugestão automática e preenchimento dinâmico de endereço.
  • 🌓 Modo Claro/Escuro + Acessibilidade: Suporte a contraste e botão para aumentar a fonte.

Tecnologias Utilizadas

  • 🔙 Backend: Python, Flask, SQLite, Jinja2.
  • 🔝 Frontend: HTML, CSS, JavaScript, com foco em usabilidade e acessibilidade.

Organização e Distribuição

  • 🗃️ Modularização: Blueprints por funcionalidade (pessoa, visita, doação, etc.).
  • 📦 Distribuição Offline: Executável para Windows com banco e fotos salvos localmente e backups automáticos.

Imagens

Cadastro de Pessoas Cadastro de Famílias Lista Visitas Domiciliares Doações

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Currículo com API (Node.js)

Stack: Node.js, Express, PostgreSQL

Descrição: Aplicação backend para expor dados de currículo por meio de APIs REST. Projeto voltado ao estudo de estruturação de rotas, modelagem de banco e consumo de dados via frontend.
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Funcionalidades

  • 🧾 CRUD de Experiências: Adicione, edite e exclua experiências diretamente no card, com atualização em tempo real.
  • 📆 Seletores personalizados de Mês e Ano: Interface intuitiva para inserir datas com autocomplete e rolagem inteligente.
  • 💾 Salvamento Temporário: Armazena dados no localStorage enquanto o usuário preenche o formulário.
  • 🌓 Modo Claro/Escuro: Interface adaptável com preferências salvas no navegador.
  • 🖨️ Exportação para PDF: Geração de currículo em PDF a partir dos dados preenchidos.

Tecnologias Utilizadas

  • 🔙 Backend: Node.js, Express, PostgreSQL, Knex.
  • 🔝 Frontend: React (Vite), CSS modularizado, localStorage, fetch API.

Organização e Modularidade

  • 📁 Separação por camadas: Controllers, Models, Routes e Services organizados de forma clara e reutilizável.
  • 💡 Boas práticas de UX: Feedback visual nos campos, inputs inteligentes e layout responsivo.

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Jogo Visual com Parallax

Stack: Ren'Py (Python)

Descrição: Projeto em andamento de uma visual novel interativa com efeitos de parallax. Explora narrativa, lógica de eventos e construção de cenas dinâmicas com foco em storytelling e experiência de usuário.
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Funcionalidades e Destaques

  • 🎭 Roteiro Interativo: Diálogos com múltiplas escolhas, narrativa com loops, eventos condicionais e evolução de relacionamento entre personagens.
  • 🌌 Parallax Dinâmico: Movimento das camadas de fundo em resposta ao mouse para maior imersão.
  • 🖼️ Visual Personalizado: Imagens desenhadas sob medida, com sobreposição de camadas e transparência para simular profundidade e atmosfera.
  • 🔄 Sistema de Variáveis e Flags: Ações do jogador afetam diálogos futuros, desbloqueiam cenas ou alteram comportamentos dos personagens.
  • 🖱️ Cursor Customizado: Interface com elementos visuais adaptados ao clima do jogo.

Objetivo do Projeto

Explorar storytelling emocional com estética sombria e imersiva, integrando arte, roteiro e programação. O projeto visa desenvolver uma experiência envolvente e reflexiva sobre laços afetivos, identidade e medo.

Imagens

Cena da Cabana Personagem Mãe com Lenço Efeito Parallax

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TESTE ABC — Pipeline Analítico (Python + Power BI)

Stack: Python (Pandas, NumPy, SciPy, SQLite), Power BI

Descrição: Projeto técnico com dados fictícios e aleatórios para demonstrar qualidade técnica: limpeza/padronização, carga em SQLite, métricas de negócio (ticket médio, valor por cliente, frequência, taxas de cancelamento/pendência), testes Kruskal–Wallis (SciPy) e exportação para resultados/. Integra com Power BI.
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Destaques

  • Tratamento de dados (acentos, termos, capitalização, normalização de status).
  • Criação de banco SQLite e tabelas relacionais para consultas.
  • Métricas: ticket médio, valor médio por cliente, frequência de compra, cancelamento e pendência.
  • Estatística: teste Kruskal–Wallis com SciPy para comparar grupos/estados/categorias.
  • Orquestração via init.py: gera data_tratada/ e resultados/.
  • Visualização no Power BI (dashboards de apoio ao case).

Avisos

  • Todos os dados são fictícios e servem apenas para demonstração técnica.

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