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🐍 Sobre mim

class RaquelDaud:
    nome       = "Raquel Daud"
    stack      = ["Python", "Flask", "Django", "FastAPI", "JavaScript"]
    banco      = ["MySQL", "SQL Server", "Oracle", "DuckDB"]
    devops     = ["Git", "GitHub", "REST APIs", "ETL"]
    bi         = ["Power BI", "DAX", "Pandas", "NumPy"]
    formacao   = "Engenharia de Software — Anhanguera"

    def missao(self):
        return "Construir soluções backend robustas que resolvem problemas reais"

Desenvolvedora Backend apaixonada por Python e JavaScript.
Estudante de Engenharia de Software na Anhanguera, com forte foco em desenvolvimento prático através de diversos projetos reais:

• 🐍 Python — Flask, Django e FastAPI para APIs REST e automações
• ⚙️ Bancos de Dados — MySQL, SQL Server, Oracle e DuckDB
• 🔗 Integrações — APIs REST, webhooks e processamento de dados
• 📊 Engenharia de Dados — ETL, Power BI e análise com Pandas
• 🚀 Prática constante — Diversos projetos desenvolvidos aplicando conceitos reais

Acredito que o melhor aprendizado vem da prática — cada projeto é uma oportunidade de evoluir e criar algo que faça a diferença.

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💡 Filosofia de Desenvolvimento

Código Limpo é Respeito

Não adianta ter o conhecimento técnico mais afiado do mercado se o seu código é difícil de ler, manter ou evoluir. Código limpo é respeito — com quem vai dar manutenção depois, com o time, e com você mesma no futuro.

• ✨ Nomes autoexplicativos para variáveis e funções
• 🎯 Uma função deve fazer apenas uma coisa
• 💬 Comentários explicam o por quê, não o o quê
• 🧪 Testes como documentação viva

Mobile-First desde o Início

Interfaces precisam ser pensadas para mobile desde o início. Pequenos ajustes visuais fazem grande diferença na usabilidade, e validar em tempo real evita retrabalho. Experiência do usuário não pode ser tratada como etapa final.

Backend + Frontend: Valor Completo

Desenvolvimento vai muito além de sintaxe. Combino Python (lógica, automações, backend) com JavaScript (interface e interação) — porque, no final, desenvolvimento é sobre entregar valor completo.

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🔬 SQL + Python na Prática

Trabalhar com SQL no backend e Python (pandas/polars) na análise me mostrou que eles pensam de formas completamente diferentes. Entender isso mudou como construo pipelines de dados:

Aspecto	Python/Pandas	SQL
Filtro	.query() ou máscaras booleanas — explícito e imediato	WHERE estático — declarativo
Relacionamentos	.merge() com controle total de chave e direção	JOIN — mesma lógica, sintaxe diferente
Métricas	.assign() ou direto no DataFrame — reutilizável	CTEs ou subconsultas
Agregação	.apply(), .transform(), .agg() — vetorizado	GROUP BY + funções de agregação

Quando o backend Flask precisa retornar exatamente os mesmos números que os relatórios Python, esse entendimento é o que resolve. Dominar os dois é raro — e muito valorizado.

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🛠️ Stack Técnica

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📈 GitHub Stats

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🐍 Minhas contribuições sendo devoradas...

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