Módulos do sistema
Trabalhos selecionados entre dados, tooling e automação.
Um conjunto enxuto de projetos em torno de ETL, tooling com foco em privacidade, experiência de desenvolvimento e sistemas práticos construídos para problemas reais de operação.
Sinal atual
Python, Polars, automação e developer tooling guiados por confiabilidade, clareza e restrições reais de produção.
Ler mais sobre mimCloakData transforma privacidade em um pipeline de dados repetível.
Biblioteca de anonimização baseada em Polars para workflows ETL que precisam de regras explícitas, transformações rápidas e comportamento de privacidade revisável.
- Mascaramento orientado por regras para bases operacionais sensíveis.
- Transformações Polars-first para execução rápida localmente e em pipelines.
- Criado como tooling reutilizável para ETL, notebooks e fluxos de validação.
prévia de privacidade
Campos sensíveis antes e depois do mascaramento
telefone
cliente_id
Browser de módulos
Filemindr
CLI em Python para automação local de arquivos com modo watch e organização por regras.
Problema
Pastas locais viram limpeza manual e manipulação repetitiva de arquivos.
Decisão
Uma CLI orientada por regras mantém a organização transparente e scriptável.
Resultado
Ferramenta prática para automações recorrentes no ambiente local.
CloakData
Biblioteca de anonimização com Polars para workflows de ETL focados em privacidade.
Problema
Campos sensíveis costumam entrar em pipelines como scripts pontuais de mascaramento.
Decisão
Regras explícitas, revisáveis e construídas em torno de transformações Polars.
Resultado
Tooling de privacidade reutilizável para ETL, notebooks e validações.
Editorial
Blog CodeCraftPython
Escrita técnica sobre Python, Polars, engenharia de dados e tooling prático.
Problema
Boas decisões de engenharia ganham confiança quando o raciocínio é público.
Decisão
Artigos focados em Python prático, dados e trade-offs reais.
Resultado
Canal técnico que reforça o posicionamento do portfólio em dados.
TabuLynx
Ferramenta em Python criada para inspecionar dados tabulares com mais clareza em workflows no Ubuntu.
Problema
Inspecionar arquivos tabulares localmente pode ser lento e cheio de troca de contexto.
Decisão
Uma interface Python focada mantém a revisão de tabelas perto do fluxo.
Resultado
Inspeção local mais clara para rotinas de dados no Ubuntu.