Bruno O.

Sobre mim:

Sou Engenheiro de Dados especializado no desenvolvimento de pipelines ETL, automação de processos e manipulação de grandes volumes de dados. Tenho experiência com Python, SQL, Apache Airflow, Docker, Kubernetes e computação em nuvem (AWS e GCP). Meu foco é estruturar dados de forma escalável e eficiente, garantindo qualidade e confiabilidade para tomada de decisões. Sempre busco inovação e aprimoramento contínuo para entregar soluções técnicas robustas e estratégicas.

Resumo da experiência profissional:

Com experiência em engenharia de dados, desenvolvi e otimizei pipelines ETL, lidando com grandes volumes de dados e garantindo a automação e escalabilidade dos processos. Tenho domínio em extração de dados via web scraping (Scrapy), além de conhecimento aprofundado em bancos de dados, computação em nuvem e ferramentas de orquestração. Minha atuação abrange desde a coleta até a modelagem e análise dos dados, sempre focando na entrega de soluções eficientes e confiáveis.

* Desenvolvimento de Pipelines de Dados

- Construção e otimização de pipelines ETL para Data Lakes e Data Warehouses.
- Integração de múltiplas fontes de dados, garantindo escalabilidade e qualidade.

* Extração e Processamento de Dados

- Web scraping com Scrapy para coleta de dados estruturados e não estruturados.
- Manipulação de grandes volumes de dados com Python, SQL e Apache Spark.
- Automação de processos para otimizar ingestão e transformação de dados.

* Computação em Nuvem e Orquestração

- Experiência com AWS e GCP para armazenamento e processamento de dados.
- Uso de Apache Airflow para agendamento e monitoramento de workflows.

* Desenvolvimento Web e Visualização

- Criação de sistemas interativos em Python (Streamlit, Plotly) para análise de dados.
- Desenvolvimento de dashboards e relatórios com Power BI.

Se o seu projeto precisa de um profissional técnico, ágil e orientado à solução de problemas, estou pronto para ajudar.

Trabalhos:

Web scraping em Python - FBREF para Excel

Nenhuma descrição informada O web scraping deve funcionar da seguinte maneira: O script procura pelo link (ex.: https://fbref.com/pt/jogadores/ecfe4300/Bruno-Uvini), acessa esse link, e em seguida extrai as seguintes informações: - nome do jogador; - idade; - clube; - tabela Relatório Completo de Observação; A extração deve ser salva em planilha no formato xlsx. Stacks: Scrapy (Python) via Sitemap

0
Scraping Ranking World Taekwondo

Nenhuma descrição informada (Real Case) World Taekwondo Rankings https://tinyurl.com/9fx85z3r Objective: - Perform scraping of the ranking on the page, as well as downloading the complete ranking. - It should access all subcategories on the page. Project: - The bot emulates human interaction to extract the ranking on each page. - The rankings are provided in CSV format with storage organized by: * date; * subcategory.

0
Automatize Extração de Dados de PDFs para Excel

Nenhuma descrição informada Desenvolvi uma aplicação que extrai dados de PDFs e os converte em planilhas Excel de forma rápida e eficiente. Ideal para automatizar a extração de informações como endereços, telefones e e-mails, organizando tudo em abas separadas. Com interface simples via Streamlit, basta fazer o upload do PDF e baixar o Excel pronto. Perfeito para otimizar processos e reduzir trabalho manual!

0