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O Orange Portfólio é uma aplicação web para hospedagem de projetos e portfólios. Visa atender a profissionais voltados para área de desenvolvimento e diversas áreas, permitindo a exibição de seus trabalhos e a descoberta de outros projetos.

• Registro de usuários novos
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• Explorar projetos

O site está disponível online. Você pode acessá-lo através do seguinte URL:

Orange Portfólio

• Protótipo: Figma
• Organização da SQUAD 2: Trello

• Linguagem de Programação: [Python]
• Framework: [Django][Django REST Framework][REACT.JS][django-allauth]
• Biblioteca:[django.contrib.auth][rest_framework_simplejwt][django.core.validators][rest_framework.serializers]

• Linguagem de Programação: [JavaScript] [HTML] [CSS]
• Framework: [REACT.JS]
• Biblioteca: [react-router-dom] [@testing-library/react] [ReactDOM]

• Banco de Dados: [MySQL]
• Cloud: [boto3]
• Documentação: [drf_yasg]
• Serviços Cloud: [EC2] [RDS] [S3] [SNS]

1. Instale o Python através do [python.org]
2. Abra o terminal do Windows
3. Execute o comando pip install seguido do nome da biblioteca
4. Caso não funcione, garanta a instalação do pip usando: python -m ensurepip --default-pip

• Django: pip install django

• Django REST Framework: pip install djangorestframework

• django-allauth: pip install django-allauth

• rest_framework_simplejwt: pip install djangorestframework-simplejwt

• boto3: pip install boto3 Documentação:

• drf_yasg: pip install drf-yasg

• google-auth: pip install google-auth

• React e React Router Dom: Pré-requisitos: Node.js e npm instalados. Instalação: Abra o terminal na raiz do seu projeto. Execute o seguinte comando para instalar as dependências: npm install

Para garantir a integridade e a funcionalidade do projeto, são fornecidos testes automatizados. Siga as instruções abaixo para executar os testes.

python manage.py test

Nesta seção, destacamos alguns dos desafios que enfrentamos durante o desenvolvimento do projeto. Estes são pontos que requerem atenção e esforços adicionais para melhorar a qualidade e a eficiência do projeto.

1. Problema 1: Integração das bibliotecas drf-social-oauth2

   • Contexto: Primeiramente, tentamos implementar a autenticação via Google pela biblioteca [drf-social-oauth2].
   • Impacto: Perdemos alguns dias até que a parte do back-end de Login e Registro estivesse totalmente finalizada.
   • Possíveis Soluções: Migramos para a biblioteca [django-allauth].

2. Problema 2: Obtenção do token de acesso ao logar via Google ou GitHub com a biblioteca Django-Allauth

   • Contexto: Usando a biblioteca django-allauth, não conseguimos obter o token de acesso.
   • Impacto: Isso atrapalhou a integração entre front-end e back-end.
   • Possíveis Soluções: Comentamos essa parte do código pois levaria mais tempo para implementar a função, removemos o botão de login do google que fazia parte do protótipo para não confundir o usuário.

Visto que este é um projeto relativamente curto, pensamos em algumas possíveis implementações para o futuro.

Melhoria 1: Gerar dashboards de tecnologias utilizadas e de busca por tags específicas

• Contexto: Por se tratar de uma plataforma que pode promover contratações, podemos explorar melhor algumas funcionalidades.
• Objetivo: Acompanhar as tendências de mercado e atualizar profissionais e recrutadores para um melhor desenvolvimento profissional.
• Plano de Ação: Implementar um banco de dados de registros de pesquisas, executar consultas SQL, gerar dashboards para usuários acompanharem.

Melhoria 2: Ampliar formatos de arquivos que podem ser feitos uploads

• Contexto: Em uma época de crescimento do mercado de TI, diferentes desenvolvedores podem usar formatos de arquivos diversos.
• Objetivo: Ampliar o leque de opções para formatos de arquivos.
• Plano de Ação: Preparação de um banco de dados não relacional, implementações de front-end e back-end.

Melhoria 3: Integração com IA

• Contexto: Em uma época de grande volume de dados e bibliotecas de Machine Learning, podemos integrar nosso site para otimizações.
• Objetivo: Integração com IA para recomendações de profissionais para os recrutadores aproveitarem melhor a plataforma, oferecendo recomendações para usuários cruzando dados como: perfil profissional, experiências, tendências.
• Plano de Ação: Primeiro ter um banco de dados bem estruturado, utilizar APIs que possam ser integradas. Fazer por meio da tecnologia mais adequada (Linear regression, SVM, DecisionTree ou até Deep Learning).

Se você estiver interessado em abordar algum dos problemas mencionados ou contribuir com ideias para os próximos passos, Pode entrar em contato com os desenvolvedores pelos links abaixo.

• Felipe Siqueira(LinkedIn)
• Iago Santos(LinkedIn)
• Ian Périgo(LinkedIn)
• Thaís Siqueira(LinkedIn)

A SQUAD-2 agradece a toda equipe do OrangeJuice e Fcamara que disponibilizaram profissionais gabaritados e muito gentis para nos acompanhar nesse processo. Ao nosso Padrinho Lucas Moreira sempre solícito e objetivo, à Fabiana Martins por desenvolver um protótipo lindo e bem organizado, e à Mariana Medanha do marketing que nos envolveu nessa hackathon como uma jornada épica.