Projetos
Meus projetos recentesCompra e Venda
Gerenciamento de Estoque
Contas a pagar e Contas a receber
Relatórios
Comissão de vendedor
Compras do cliente
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Gerenciamento de eventos
Projeto completo FullStack para gerencimaneto de eventos com manipulação de músicos e instrumentos
Todo o projeto está em containeres, back, front e banco de dados
Código GitHub
Projeto para demonstração de conhecimento com Python e GeoPy, com adição de coordenadas para pontuação em mapa.É possível visualizar a distância de cada coordenada.
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Software para limpeza de excel com colunas desejadas
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API Rest
Criado todo back-end do zero para gerenciamento de usuário e de ordens de serviço
Tecnlogias: Javascript, NodeJs, Express, Mongodb
Código no Git
Controle de estoque
Serviço para controle de estoque
Tecnlogias: Javascript, MongoDB, GraphQL, Angular
Projeto .OS
Projeto completo FullStack para gerencimaneto de ordem de serviços, usuários e passar ordens por setores
Código GitHub
Cadastro de Produtos, Clientes e Fornecedores, Vendas, Contas a pagar e receber
Código GitHub
API Financeiro
Criado nova funcionalidade em sistema legado para emitir notas fiscais diretamente da prefeitura
Projeto implantado na empresa Tizza Tecnologia
Tecnlogias: NodeJs, Express, SOAP, Axios, JSON, XML
Central de locação
Criado sistema básico para cadastro de reservas de carro
Tecnlogias: Python, MySQL
Código no Git
Projeto que realizei com o objetivo de treinar um modelo para prever emissões de CO2 com base no tamanho do motor..
Compreendendo o processo por trás da árvore de decisão e criando um modelo utilizando um dataset disponibilizado pelo Hospital Einstein no SARS-COV-2, com informações de pacientes que tiveram entrada no hospital, fizeram o teste e se submeteram a outros exames adicionais, tais como 'Hemoglobina', 'Leucócitos', 'Basófilos', 'Proteína C reativa mg/dL'. São esses exames que utilizei para criar o modelo atual. A partir dos exames realizados, o modelo prevê se o paciente pode ter ou não o Covid-19. OBS: Este modelo foi utilizado apenas para estudos. O dataset contém quase 6 mil pacientes, porém, apenas 302 realizaram os exames adicionais, um número muito pequeno para a utilização desse modelo em produção. No entanto, para fins didáticos, o dataset é bastante adequado.
