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Teste de Nivelamento - Lara Gabrielly

Vaga para estágio em engenharia de dados

Documentação

Primeiramente é importante salientar as tecnologias utilizadas.

-> Python

-> Jupyter Notebook

Utilizado nos 2 primeiros testes que já rodam no próprio arquivo, é necessário instalar as seguintes bibliotecas caso a IDE não reconheça:

pip install requests wget zipfile tabula-py pandas

Para o terceiro teste, utilizei o

-> Postgresql

Os arquivos DemonstraçoesContabeisSQL.ipynb e OperadorasAtivasSQL.ipynb podem ser executados criando as querys no Banco de Dados.

Os outros 2 arquivos se referem as duas query analíticas, sendo a 3.5.1 referente a pergunta

Quais as 10 operadoras com maiores despesas em "EVENTOS/ SINISTROS CONHECIDOS OU AVISADOS DE ASSISTÊNCIA A SAÚDE MEDICO HOSPITALAR" no último trimestre?

❗ É importante frisar que levei em consideração a data 31-12-2023 para criar essa query, já que com current_date não obtive resultados. Engloba os meses de outubro, novembro e dezembro de 2023.

e a segunda referente a pergunta

Quais as 10 operadoras com maiores despesas nessa categoria no último ano?

-> Python com Flask

Para o último teste, utilizei Python com Flask no backend, a api possui 2 endpoints:

/api/dados - retorna todos os dados sem uma filtragem, é a requisição feita quando o usuário entra na aplicação pela primeira vez.

/api/busca/<query> - retorna resultados relevantes com a query pesquisada, que pode ser qualquer coisa relevante a pesquisa, como: Registro ANS,CNPJ, Razao Social Nome Fantasia, Modalidade, Logradouro, Número, Complemento, Bairro, Cidade, UF, CEP, DDD, Telefone, Endereco eletrônico ou Representante.

❗ Caso não possua as bibliotecas, rodar o seguinte comando dentro da pasta da api:

pip install flask flask-cors psycopg2-binary python-dotenv

Vue e Typescript

No frontend utilizei o Vue com o Vuetify para criação e customização da tabela. Também utilizei o Typescript para uma melhor tipagem dos dados e, para fazer a conexão dos dados com o backend, utilizei o Axios.

No frontend é possivel filtrar clicando no header das células Modalidade, Cidade e UF,

Escolhi apenas as colunas CNPJ, RAZÃO SOCIAL, MODALIDADE, CIDADE E UF para uma melhor visualização dos dados, porém sendo facilmente possivel adicionar outras colunas para uma visualização mais detalhada.

Variáveis de Ambiente

Para rodar o projeto, você vai precisar adicionar as seguintes variáveis de ambiente em um .env para o banco de dados da API:

DB_HOST DB_NAME DB_USER DB_PASSWORD

Demonstração

https://youtu.be/GGtOxh29lOs

Nesse link possui um vídeo mostrando as funcionalidades mencionadas.