Projetos | Roberto Lima

Projetos

Os projetos publicados nessa página foram desenvolvidos em sua totalidade pelo autor para portfólio e negócios. Os sistemas aqui apresentados, desenvolvidos por empresas, tem os direitos reservados à seus respectivos CNPJ, e os sistemas desenvolvidos por pessoas físicas, seus direitos estão destinados ao CPF ou CPFs em caso de desenvolvimento conjunto.

Os direitos do(s) sistema(s) são de propriedade do autor e sócios devidamente documentados, tendo eles total autonomia sobre a direção comercial e estratégica dos projetos.

Doca Brasil

Hub de soluções Logísticas internacionais e nacionais, o sistema da Doca Brasil foi desenvolvido para produtos de exportação (compra e venda) e transportes logísticos (clientes e transportadoras em geral).
Desenvolvido na linguagem de programação PHP Orientada à Objeto, JavaScript e MySQL como database.


Terceira Dimensão

Terceira Dimensão é um portal de artigos e notícias que aborda diversos temas. Este projeto foi desenvolvido, utilizando o framework PHP CodeIgniter, no padrão MVC. Este portal conta com uma área administrativa que dá ao colaborador, permissão e autonomia de publicar seus próprios artigos.


Personal Note

Personal Note é um sistema gratuito, para personal trainers, desenvolvido com JavaScript e PHP. Foi projetado com o conceito mobile-first para facilitar o acesso dos profissionais em suas aulas. Os principais módulos do sistema são os cadastro de alunos, cadastro de treinos, cadastro de pagamentos e atualizações dos status dos treinos e pagamentos. Conheça o sistema!

Open Source

Códigos abertos que estão disponíveis para download e utilização.

Aplicação Web em PHP

Software desenvolvido em PHP orientado a objeto com validação de cadastro e login, banco de dados e tabelas com os comandos SQLs disponíveis ao público. Como o intuito do projeto é mostrar uma das formas de desenvolver um sistema, o código está sendo disponibilizado de acordo com cada feature implementada.

Machine Learning em Python

Disponibilizei alguns exercícios de machine learning escritos em Python. Todos eles foram desenvolvidos na plataforma Jupyter notebook, utilizando as bibliotecas Pandas, Numpy, Seaborn, Matplotlib e Scikit-learn. Todos os arquivos CSVs estão disponíveis para novas predições e novos treinamentos.