Monitorar e armazenar informações meteorológicas de diversas cidades brasileiras em tempo quase real, com execução periódica e confiável. O objetivo era construir um pipeline automatizado capaz de extrair dados da API OpenWeather, registrar históricos para análises futuras e permitir fácil acesso por meio de visualizações. A solução deveria integrar múltiplos sistemas: uma API externa, armazenamento em nuvem (AWS S3), banco de dados relacional (PostgreSQL) e ferramentas de orquestração.

Coletar dados de veículos anunciados na OLX Brasil, uma vez que a plataforma não oferece uma API pública para consumo estruturado. O objetivo era montar um pipeline de dados que permitisse acompanhar tendências de preços, marcas e modelos em diferentes regiões do país, mesmo com as limitações impostas por mecanismos de segurança da web e inconsistências nos dados dos anúncios.

Extrair e analisar dados de veículos anunciados no site do Mercado Livre, mesmo sem acesso a uma API pública. O objetivo era construir uma base de dados com informações relevantes de veículos (nome, preço, ano, quilometragem, localidade) para geração de insights sobre o mercado de carros usados no Brasil, com foco em marcas, regiões e faixas de preço. Como desafio adicional, foi necessário contornar o carregamento dinâmico de conteúdo e navegação paginada.

Coletar dados estruturados sobre apartamentos à venda em São Paulo com preço de até R$ 500.000, automatizando desde o scraping até a inserção em um banco de dados PostgreSQL para posterior análise ou visualização.