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Alexandre Castro's Projects

assessment-python icon assessment-python

Este repositório contém um script em Python, desenvolvido durante o bloco introdutório da minha formação universitária, simulando um sistema de administração de contas bancárias.

data-lake-premises icon data-lake-premises

Este é um projeto pessoal que tem como objetivo implementar um Data Lake On-Premises, o projeto busca criar uma solução escalável e flexível para armazenar e gerenciar grandes volumes de dados, possibilitando a análise de informações de diferentes fontes e formatos. A proposta é fornecer uma base sólida para a obtenção de insights valiosos.

data-lake-serverless-aws icon data-lake-serverless-aws

Projeto de Big Data, implementando um Data Lake completo em nuvem (Cloud), Serverless, no ecossistema da AWS, utilizando as principais ferramentas (Cloud9, Kinesis, DynamoDB, IAM, S3, Lambda, Glue, Athena).

data-lakehouse-azure icon data-lakehouse-azure

Este é um projeto pessoal que tem como objetivo de criar uma solução de Data Lakehouse na plataforma de nuvem da Microsoft Azure, utilizando a ferramenta Azure Data Factory, seguindo a medallion architecture (Bronze, Silver, Gold) para armazenar dados do NNDSS do órgão CDC.

data-warehouse-premises icon data-warehouse-premises

Implementação de um Data Warehouse On-Premises, aplicando os conceitos de modelagem e utilizando as principais ferramentas do Ecossistema da Oracle (VirtualBox, Oracle Database, SQL Developer e Data Modeler) e o Pentaho (PDI) para fornecer um ambiente completo de Data Warehouse.

java-spark-regressao icon java-spark-regressao

Utilizando o Spark para o desenvolvimento de algoritmos de Machine Learning (Regressão Linear e Regressão Logistica) com Java através do HDFS, para o trabalho final do 1º semestre de Infraestrutura de Big Data.

oracle-plsql icon oracle-plsql

Este repositório contém uma variedade de scripts SQL desenvolvidos durante minha formação universitária, utilizando recursos avançados (functions, stored procedures, triggers) de Oracle PL/SQL.

pipeline-airflow icon pipeline-airflow

O projeto utiliza o Apache Airflow com o Docker para automatizar a aquisição de dados em batch, definindo as etapas necessárias e permitindo o agendamento de tarefas em intervalos regulares. O Docker garante a consistência das dependências e versões do software, aumentando a segurança e confiabilidade do processo.

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