Yasmim Abrahão

Engenheira de Dados

Tenho experiência em soluções de engenharia de dados, pipelines ETL/ELT, Data Lakes, Data Warehouses e Big Data.

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Sobre Mim

Yasmim Abrahão

Engenheira de dados

Sou apaixonada por tecnologia, sempre em busca de aprender mais e transformar dados em soluções inteligentes. Atualmente estudo Sistemas de Computação na Universidade Federal Fluminense e, desde cedo, percebi o poder dos dados em moldar decisões. Atualmente, atuo como Assistente de BI na Licks Attorneys, onde crio dashboards interativos em Power BI e desenvolvo pipelines de dados em Python, conectando e manipulando informações com SQL e APIs. Meu maior objetivo é trabalhar como Engenheira de Dados, aplicando tudo o que aprendi em integrações e automações, ajudando empresas a escalar suas operações e tomar decisões mais estratégicas.

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Certificações

AWS Certified Solutions Architect – Associate

Amazon Web Services

Certificação que valida a capacidade de projetar arquiteturas na AWS que sejam seguras, resilientes, de alto desempenho e otimizadas em custo, seguindo as melhores práticas do AWS Well-Architected Framework.

AWS Certified Cloud Practitioner

Amazon Web Services

Certificação que valida fluência em computação em nuvem e conhecimento básico da AWS.

Certification for Apache Airflow Fundamentals

Astronomer

Certificação que valida o conhecimento em Apache Airflow para a criação e monitoramento de DAGs. Abrange a compreensão dos principais componentes do Airflow, o ciclo de vida das tarefas e a construção de pipelines de dados. Além disso, destaca as melhores práticas e a tomada de decisões estratégicas com base em diferentes arquiteturas.

Minhas Habilidades

SQL

Experiência avançada com SQL, incluindo otimização de consultas complexas, modelagem dimensional e análise de dados em ambientes de data warehouse.

Python

Desenvolvimento de scripts para automação, ETL e análise de dados com bibliotecas como BeautifulSoup, Streamlit, Scrappy e Pandas.

Apache Airflow

Orquestração e agendamento de pipelines de dados com Apache Airflow, incluindo desenvolvimento de DAGs, sensores e operadores personalizados para fluxos de dados complexos.

AWS

Experiência com serviços de dados da AWS como Redshift, S3, Glue, Athena, Lambda e criação de arquiteturas de dados escaláveis e seguras na nuvem.

Microsoft Fabric

Experiência com os serviços de dados do Microsoft Fabric, incluindo OneLake, Data Factory, Synapse, Power BI, Jupyter Notebooks e pipelines de dados. Habilidade na criação de arquiteturas escaláveis e seguras na nuvem, integrando diferentes workloads para análise, engenharia e ciência de dados.

Experiência

2024 - Presente

Analista de BI

Licks Attorneys

Responsável pela criação de dashboards interativos utilizando Power BI.
Desenvolvimento de pipelines em Python para aquisição e tratamento de dados, armazenados em um Lakehouse.
Execução de requisições à API do Power BI para obter dados relevantes, além de manipulações com SQL

2022 - 2024

Estagiária de BI

Licks Attorneys

Responsável pela criação de dashboards em Power BI, fornecendo insights sobre os dados.
Realização de conexões com SQL Server para a obtenção de dados.
Manipulação de URLs para extração de dados de APIs.

2018 - 2021

Monitora

Prefeitura Municipal de Nova Iguaçu

Responsável por ensinar informática para crianças e adultos.
Atuação na área de programação de jogos, promovendo a inclusão digital.

2018 - 2019

Monitora

CEFET-RJ

Auxiliava o professor na disciplina de desenvolvimento de aplicações, apoiando alunos com dúvidas sobre desenvolvimento web.
Contribuía para um ambiente de aprendizado colaborativo, esclarecendo conceitos e promovendo a compreensão dos conteúdos abordados.

Portfólio

Pipeline de extração e carregamento de dados

Pipeline de dados, utilizando Meltano para extração, Apache Airflow para orquestração e PostgreSQL como banco de dados, garantindo automação, rastreabilidade e reprocessamento de dados..

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Query Lakehouse na AWS

Script de Python para extração de dados de paises da API Rest Countries, após isso ele joga no AWS S3 que serve como LakeHouse e utiliza o AWS Glue para catalogar os dados e por fim utiliza o Athena para fazer consultas no S3 pelo catálogo do Glue.

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Notificador de cryptomoeda na AWS

Este projeto implementa um notificador de criptomoedas utilizando diversos serviços da AWS, com foco em automação e escalabilidade. O fluxo principal consiste em uma função Lambda que, a cada 2 horas, realiza uma requisição à API CoinGecko para obter dados sobre criptomoedas e, em seguida, envia esses dados por e-mail utilizando o Amazon SNS.

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Open Weather Data Pipeline na AWS

Este projeto consiste em um script Python que extrai dados meteorológicos da API Open Weather, processa essas informações e armazena o resultado em um arquivo CSV dentro de um bucket Amazon S3. A orquestração de todo o processo é realizada com Apache Airflow.

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