Elevando a Análise de Dados a Nível de Produto Real
DataFlow é uma plataforma local-first desenvolvida para auditoria estrutural de planilhas, limpeza automatizada de dados, diagnóstico inferencial estatístico e geração de relatórios PDF executivos em segundos.
Data Quality Cockpit
Waterfall de Health Score explicável, matriz de completude visual, issues register com severidades filtráveis e cards de profiling com sparklines nativas.
Estatística Explicável
Testes inferenciais na SciPy Engine (Welch, ANOVA, Qui-quadrado) com badges verbais de evidência/magnitude, pressupostos claros e comparativos gráficos de médias.
Responsible Analytics
Guardas éticos integrados contra o preconceito algorítmico, listas de uso permitido/proibido, mascaramento LGPD de nomes/emails e log de engenharia de dados.
Como Apresentar o DataFlow em Entrevistas
Roteiros estruturados para diferentes interlocutores no processo seletivo.
"O DataFlow é uma aplicação de analytics engineering que automatiza a governança e o diagnóstico estatístico de bases brutas de recrutamento. Ele identifica duplicatas, mascaras dados pessoais para LGPD, roda testes de hipóteses de processo em SciPy (evitando decisões enviesadas) e gera relatórios executivos em PDF com quebras de página perfeitas."
"Desenvolvi o DataFlow sob uma arquitetura de monorepo moderna com Next.js 15 no front e FastAPI com Python no backend. O pipeline executa desduplicação, normalização sintática, cálculo de score de integridade explicável via penalidades, testes de hipóteses inferenciais (Welch t-test, ANOVA de uma via e Qui-quadrado) e exportações de dados mascarados. O relatório PDF é gerado via print stylesheet otimizado."
Por que isto importa para vagas de Dados?
Muitos projetos de portfólio de Ciência e Engenharia de dados resumem-se a scripts estáticos em notebooks do Jupyter. O DataFlow se sobressai ao encapsular modelos matemáticos, algoritmos de engenharia de dados e padrões avançados de design em um produto digital completo e usável.
Ele demonstra domínio prático sobre validação de integridade de dados (data validation), arquitetura monorepo moderna, comunicação assíncrona entre APIs e interfaces reativas (Next.js + Tailwind v4 + Recharts).
Stack de Engenharia Utilizada
Tailwind CSS v4
TypeScript v5
Recharts & TanStack Table
FastAPI REST Service
SciPy & statsmodels
Pandas & NumPy