Python para automatizar rotinas. Dados para entender processos.
Em destaque · Projetos · Experiência · Tecnologias · Contato
Sou Alexandre Prestes, estudante de Engenharia Elétrica, em Manaus, e estagiário em Qualidade e Análise de Dados na Inventus Power.
Meu foco é análise de dados, Business Intelligence e automações em Python. Trabalho com extração e tratamento de bases, atualização de indicadores da qualidade e automação de planilhas, utilizando também Power Query e DAX. Estou aprofundando meus conhecimentos em Power BI e SQL.
Projetos públicos selecionados pelo foco em dados, automação e qualidade. Cada README apresenta o problema, a implementação, como experimentar e os limites da versão. As imagens vêm dos próprios repositórios.
| Prioridade | Projeto | Competências demonstradas | Por onde começar |
|---|---|---|---|
| 1 | Nexo Dados | Preparação de dados, indicadores auditáveis, Python e SQLite | Caso de qualidade industrial |
| 2 | ScrapFlow | Validação de CSV/Excel, cálculo de perdas e automação de relatórios | Resultado reproduzível |
| 3 | Portal RNC | Fluxos de qualidade, rastreabilidade, regras e indicadores | Roteiro da demonstração |
Os exemplos desses projetos usam dados fictícios ou sintéticos. As métricas das demonstrações ilustram os cálculos e são distintas dos resultados da minha experiência profissional.
|
Importação e preparação de CSV/Excel, indicadores auditáveis e investigação de mudanças, com assistência opcional de IA. Python · SQLite · JavaScript · HTML/CSS Executar a demonstração ↗ · Conferir o caso de qualidade ↗ Exemplo reproduzível: 4% de rejeição em 600 itens; comparação da linha A de 3% para 8%. Dados sintéticos e demonstração sem chave de API. |
Do registro da não conformidade à ação corretiva: cinco etapas, reinspeções, evidências, histórico e indicadores. JavaScript · Node.js · Vite · ECharts Executar a demonstração ↗ · Ver as telas ↗ Edição independente com identidade própria e 15 registros fictícios por sessão. Sem conexão com banco ou infraestrutura corporativa. |
|
Da entrada dos arquivos ao relatório Excel. Validação de CSV/Excel, indicadores de perdas, filtros por linha e histórico de processamentos. Python · Flask · SQLite · openpyxl Conferir os resultados do exemplo ↗ Captura da aplicação com dados fictícios. O exemplo reproduzível inclui 12 ordens, 400 unidades perdidas e taxa de perda de 3,13%. |
Ver SGC, DJ WASH, EletroPro e Corretor de Provas
|
Captura com clientes, empresas e valores fictícios. Vendas, estoque e recebimentos parcelados, com perfis de acesso e comprovantes em PDF. Python · Streamlit · SQLAlchemy |
Captura com atendimentos e dados de demonstração. Gestão de estética automotiva: clientes, veículos, inspeção fotográfica, serviços e recibos em PDF. Python · FastAPI · SQLAlchemy |
|
Tela real do espaço de demonstração. Aplicativo Android para eletricistas: clientes, orçamentos em PDF e acompanhamento de trabalhos, com uso sem internet. Next.js · TypeScript · Capacitor |
Folha gerada pelo aplicativo; o repositório documenta a integração ao projeto Flutter completo. Organização de turmas e provas, folhas em PDF e leitura de marcações no celular, com revisão das respostas. Flutter · Dart · Firebase |
Ver todos os meus repositórios ↗
Experiência que conecta dados e soluções
- Inventus Power · desde agosto de 2026: tratamento de dados, atualização de bases e indicadores da qualidade e participação em melhorias com planilhas automatizadas e Power BI.
- Projetos independentes · desde 2023: desenvolvimento de ferramentas em Python para estoque, vendas e organização de dados de pequenos negócios em Manaus.
- Academia STEM (Samsung) · novembro de 2022 a novembro de 2024: coordenação de uma equipe de seis pessoas na entrega de dois aplicativos, para navegação fluvial e reciclagem, além de documentação técnica e uso de Scrum e Kanban.
Formação e cursos
- Engenharia Elétrica — Faculdade Anhanguera: em andamento.
- Engenharia Elétrica — Universidade do Estado do Amazonas (UEA): seis períodos cursados.
- Google Data Analytics Professional Certificate (v.3) — Google / Coursera: outubro de 2026. Ver certificado ↗
- Introdução ao Power BI — Fundação Bradesco: 2026.
Um resultado da minha experiência
Automatizei uma rotina de planilhas com Python. O tempo de execução passou de aproximadamente 1 hora para 2 minutos.
| Antes | Com a automação |
|---|---|
| Aproximadamente 60 minutos | Aproximadamente 2 minutos |
Tempos aproximados da rotina citada na minha experiência profissional. Os projetos públicos abaixo utilizam dados de demonstração.
Dados e BI
Excel intermediário · Power Query · DAX · Power BI básico · SQL básico
Programação e automação
Python intermediário · HTML intermediário · JavaScript básico
Organização de projetos
Scrum · Kanban · documentação técnica
Onde conferir essas competências
| Competência | Evidência pública |
|---|---|
| Preparação e análise de dados | Indicadores, correções e comparação de períodos no Nexo Dados |
| Python e automação de planilhas | Pipeline e geração de relatórios do ScrapFlow |
| Modelagem relacional e regras de negócio | Modelos e serviços do SGC |
| Processos e indicadores da qualidade | Fluxo e decisões técnicas do Portal RNC |
| Documentação e testes | Os READMEs dos projetos incluem instruções de execução, testes e limites conhecidos. |
Power BI, Power Query e DAX fazem parte da experiência e dos estudos descritos acima. Os exemplos públicos desta seleção usam as tecnologias indicadas em cada repositório.
Uso documentação técnica, Scrum e Kanban para organizar o desenvolvimento e comunicar as entregas.
Busco oportunidades para crescer em dados, BI e automação, aplicando o que aprendo a problemas reais.
Entre em contato por e-mail ↗
Manaus, Amazonas · Português nativo · Inglês intermediário · Espanhol básico
