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.
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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.
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



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
: geradata_tratada/
eresultados/
. - Visualização no Power BI (dashboards de apoio ao case).
Avisos
- Todos os dados são fictícios e servem apenas para demonstração técnica.