Olá! Sou Alessandra Cruz, uma entusiasta da tecnologia cuja jornada me levou da curiosidade à imersão profunda na programação, através da experiência transformadora da École 42 Paris na 42|Rio.
- 🌎 Localização: Rio de Janeiro, Brasil
- 🧠 Foco Atual: Aperfeiçoando habilidades em C, C++, Python e SQL para Engenharia de Dados.
- 💼 Interesses Profissionais: Estou engajada com áreas como Engenharia de Dados, Segurança da Informação, Infraestrutura de Redes e Cloud Computing.
- 🏆 Conquistas:
- 3º lugar no Hacking.Rio 2022 com a equipe da 42|Rio, onde demonstrei minha capacidade de solucionar problemas complexos e inovar sob pressão.
- Certificações:
- GitHub Foundation - Compreensão de boas práticas, versionamento de código e ferramentas avançadas no GitHub.
- 📫 Contato: [email protected]
- ❤️ Paixões além da programação: Exploradora de novas culturas através de viagens, apaixonada por gastronomia e sempre em busca de novas experiências.
- Construção de um pipeline de dados no Azure para analisar tendências do Airbnb no Rio de Janeiro. O projeto utiliza Python, Terraform e Blob Storage para estruturar dados em camadas (Raw, Bronze, Silver, Gold) e extrair insights sobre preços, avaliações e sazonalidade. O trabalho envolveu práticas de engenharia de dados, integração com a nuvem e criação de visualizações informativas no Power BI.
- Link para o Projeto
- Desenvolvimento em equipe de um sistema no Databricks para monitorar avanços no campo da genômica. Dados extraídos da NewsAPI são processados em batches e simulados em um sistema Kafka (Producer/Consumer). O projeto combina Python com mensageria e persistência de dados, garantindo análise e consulta eficiente.
- Link para o Projeto
- Transformação de dados do Airbnb Rio usando Python e frameworks modernos como dbt e Great Expectations. O projeto carregou dados em um banco PostgreSQL, estruturando-os em camadas (bronze, silver, gold) para gerar insights de negócio. Focado em boas práticas de modelagem de dados e validação automatizada, o trabalho integrou pipelines para análises confiáveis.
- Link para o Projeto