Com mais de 7 anos de experiência no mercado em Administração e agora há 1 ano em Engenharia de Dados, estou me especializando em Engenharia de Dados em Cloud e Big Data. Familiarizada com uma série de tecnologias e ferramentas, sou capaz de agregar valor técnico e estratégico em ambientes orientados a dados. A inovação, o aprendizado contínuo e a diversidade são os pilares que prezo em um ambiente de trabalho, e estou sempre buscando aprender e me adaptar às novas tecnologias para construir soluções que agregam valor para o cliente.

Experiência em projetos de Engenharia de Dados : 1+ anos (Início Jan 2023)

Estou constantemente buscando aprimorar minhas habilidades e aplicá-las em projetos práticos. Aqui irei publicar meus projetos pessoais práticos e com passo-a-passo relacionados a:

• Manipulação e Transformação de Dados com Python ✅;
• Implementações de processo ETL e pipeline de transformação de dados com Python, SQL e AWS (S3 , Glue , Redshift, IAM, CloudWatch) ✅;
• Manipulação e Transformação de Dados com Spark ✅;
• Implementações de Data Lake e Data Warehouse usando serviços da AWS (S3, Glue jobs & workflow, Redshift, IAM, CloudWatch) com Spark e SQL para aplicar Modelagem de Dados (tabelas FATO e DIM) ✅;
• Processamento ETL de dados de Arquivo JSON com AWS Lambda e consulta com Amazon Athena ✅;
• Projetos relacionados à streaming de dados 🔜;
• Aplicações e infraestruturas baseadas em Docker para conteinerização e orquestração de containers com Docker Compose 🔜.

Fique atento às atualizações deste espaço!

• Linguagens: Python, SQL , Spark
• Big Data: Hadoop, Hive, Sqoop, HBase
• Bancos de Dados: MySQL, PostgreSQL, MongoDB, Redis
• Stream Processing: Kafka (incluindo KSQL, Kafka Connect)
• Elastic Stack: Elasticsearch, Logstash, Kibana
• Conteinerização: Docker, Docker Compose (orquestração de containers)
• ETL & Data Processing: Transformação e manipulação de dados , criação de pipelines , Datalake , Datawarehouse , Modelagem de Dados, Orquestração de jobs.
• Cloud : AWS (adepta a aprender outras)

Setembro 2023 - Atualmente

• Criação e implementação de projetos de Engenharia de Dados usando a Cloud da AWS.
• Projetos : https://github.com/cinthialet/cinthialet#-projetos-em-andamento
• Competências chave: Python, SQL , Spark , Cloud Data Engineering , ETL pipeline, Modelagem de Dados , DataLake , DataWarehouse, AWS ( S3, Redshift , Glue Jobs, Glue Workflow , Lambda , Athena , Cloudwatch, IAM ).

Fevereiro 2023 - Setembro 2023

• Aprovada para participar do Bootcamp prático de Big Data Engineer da Semantix, com projetos reais de mercado, focado em cenários de Big Data e uso de tecnologias para ambientes On-premise utilizando Docker e Docker-compose.
• Especialização em ferramentas de Big Data, bancos de dados relacionais e NoSQL, processamento de fluxo de dados, Elastic Stack e conteinerização.
• Competências chave: Engenharia de Dados, SQL, Spark, Apache Spark, Elasticsearch, Apache Kafka, Docker, Big Data.

Dezembro 2022 - Março 2023

• Transição de Carreira para a área de Engenharia de Dados.
• Focos em aprender Python e SQL como ferramentas fundamentais da área.
• Competências chave: Python, SQL , Modelagem de Dados , Transformação de Dados.

• Spark - Big Data Processing - Semantix (Agosto 2023)
• Elastic Essentials - Semantix (Julho 2023)
• Kafka - Básico - Semantix (Junho 2023)
• Redis - Básico - Semantix (Maio 2023)
• MongoDB - Básico - Semantix (Maio 2023)
• Big Data Foundations - Hadoop, Hive, Sqoop, HBase - Semantix (Abril 2023)
• Análise de Dados com Python - Coursera (IBM) (Março 2023)

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