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Obrigado por visitar meu perfil!

🎓 Sou desenvolvedor Front End, trabalhando principalmente com React.

🛠️ Minha stack atual: HTML, CSS, JavaScript, TypeScript, React, D3, Python.

🌱 Atualmente estou aprendendo NextJS.

🙏 A maior parte das minhas anotações de estudos e códigos estão organizados e disponíveis neste repositório.

📫 Você pode entrar em contato comigo pelo LinkedIn ou me enviar um e-mail.

A maioria dos meus repositórios são baseados em projetos desenvolvidos nos cursos e atividades que eu faço na Alura, uma escola online de cursos de tecnologia.

Abaixo há uma lista com meus projetos mais importantes/favoritos, que mostram a evolução do meu aprendizado. Ao clicar no nome de um projeto, você vai para o seu respectivo repositório. Caso haja uma página online, eu também coloco o link para ela.

• Alura Geek: páginas para uma empresa fictícia de e-commerce, que obtém os dados para exibição dos produtos por meio de um arquivo JSON. Feito com HTML, CSS e JavaScript puro, com uma abordagem "mobile first". Veja o projeto online.

• Jogo da memória de One Piece: um dos meus favoritos! As cartas são animadas por meio de propriedades CSS, e o controle do tabuleiro e do placar são via JavaScript. Veja (e jogue) online.

• CodeChella: atualmente, este é meu maior projeto público, para divulgação de um festival de música fictício. Desenvolvido em React, utilizei Context API, React Router e alguns hooks, além de Jest para testes. Veja o projeto online.

• Sorteador de Amigo Secreto: projeto desenvolvido em React/TypeScript, utilizando o princípio de TDD (Test-Driven Development), e gerenciamento de estados feito com a biblioteca Recoil. Faz o sorteio automático de uma lista de amigo secreto. Veja o projeto online.

• Memoteca: este é um projeto em que dei meus primeiros passos no Angular 14. Nele, o usuário pode salvar suas citações e pensamentos favoritos, e também vê-los em um mural, no qual também é possível editar e apagar pensamentos/citações.

• Gráfico de dispersão: dá pra criar gráficos com JavaScript? Dá sim! Neste projeto utilizo React e a biblioteca D3 para criar um gráfico de dispersão com os dados do dataset Iris, bem conhecido na área de visualização de dados. Veja o projeto online.

• Alura Books: resultado da minha formação avançada em React e integração com APIs, este projeto implementa novas telas para um e-commerce fictício de livros, abordando diferentes tecnologias para o fetch de dados: Axios, React Query e Apollo Client com GraphQL.

Além do Front End, tenho interesse na área de Dados. Em meus estudos de Python, criei dois repositórios bem legais:

• Introdução a Machine Learning - Classificação: aqui disponibilizo diversos Jupyter notebooks com minhas anotações sobre os fundamentos de Machine Learning voltado a problemas de classificação, passando por toda uma pipeline de obter os dados, formatá-los e análisá-los, até criar modelos, validá-los e compará-los entre si.

• Análise de churn rate: neste projeto faço uma limpeza, formatação e análise de dados completa para uma companhia fictícia de telecomunicações, baseado em dados de churn rate (taxa de evasão) de seus clientes. Além disso são criados dois modelos de Machine Learning para classificar os clientes que potencialmente poderiam vir a cancelar seus planos.

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🎓 I am a Front End developer, primarily working with React.

🛠️ My current stack: HTML, CSS, JavaScript, TypeScript, React, D3, Python.

🌱 Right now I'm learning NextJS.

📫 You can message me on LinkedIn or send me an e-mail.

Most of my repos are based on projects developed in courses I take at Alura, a brazilian online school for technology courses.

Although I'm documenting my recent projects in English, most of them are in Portuguese. If any of those in Portuguese pique your interest and you want to know more about them, please contact me.

Below, you will find a list of my most important projects, showcasing the evolution of my learning skills. By clicking on a project's name, you will be redirected to its repository. If there is an online page associated to it, I have also included the link to it.

• Alura Geek: multiple pages for a fictitious e-commerce company, with data retrieved from a JSON file. It was developed with HTML, CSS and JavaScript, using a "mobile first" approach. View it online.

• One Piece Memory Game: my favorite one! It's based on One Piece characters, and uses CSS to animate the cards and JavaScript to control the board and the score. View (and play!) it online.

• CodeChella: currently, this is my largest public project, designed to promote a fictional music festival. Developed in React, using Context API, React Router, and some hooks, along with Jest for testing. View it online.

• Secret Santa Raffler: project developed in React/TypeScript, following TDD (Test-Driven Development) principles, and Recoil for state management. It automatically performs a secret santa raffle. View it online.

• Memoteca: I've learned the basics of Angular 14 while developing this app. In it, you can save a thought/favorite quote and also view a mural with saved thoughts, which you can edit or delete.

• Iris scatter plot: is it possible to create graphics with JavaScript? It sure is! In this project I use React and the D3 library to create a scatter plot of the Iris dataset, famous in the field of data visualization. View it online.

• Alura Books: this is the result of the advanced courses I took on React and API integration. The project implements new screens for a fictional bookstore, covering different data fetching technologies: Axios, React Query and Apollo Client with GraphQL.

Besides Front End, I'm also interested in Data Science. In my studies on Python, I created two interesting repos:

• Introduction to Machine Learning - Classification: in this repository I provide several Jupyter notebooks with my notes (in Portuguese only, sorry!) on the fundamentals of Machine Learning for classification problems, covering the entire pipeline from obtaining the data, formatting and analyzing it, to creating models, validating and comparing them with other models.

• Churn rate analysis: in this project, I clean and format the data, and perform a comprehensive data analysis for a fictional telecom company based on customer churn rate data. Additionally, two machine learning models are created to classify customers who may potentially cancel their plans.