~/projects/pppk
Data Systems: Clinic & Bird-Audio Pipeline
Two database-driven systems — a clinic manager and an ML audio pipeline.Dva sustava vođena bazama — upravljanje ordinacijom i ML audio pipeline.
This is my database & data-engineering coursework (course PPPK) — two self-contained backend projects that together cover relational databases, NoSQL, object storage, and ETL pipelines.
The first is a clinic management system in C# / .NET 8 with PostgreSQL and Entity Framework Core — a clean relational model with real entity relationships and CRUD workflows. The second is a bird-sound classification pipeline in Python: pull taxonomy, upload audio to MinIO, classify the species via an API, and write CSV reports, with metadata in MongoDB. Both run through Docker Compose. They're console/batch apps — included to show the data side of my work.
Ovo je moj rad iz baza podataka i podatkovnog inženjerstva (kolegij PPPK) — dva samostalna backend projekta koja zajedno pokrivaju relacijske baze, NoSQL, pohranu objekata i ETL pipeline-e.
Prvi je sustav za upravljanje ordinacijom u C# / .NET 8 s PostgreSQL i Entity Framework Coreom — čist relacijski model sa stvarnim odnosima entiteta i CRUD tijekovima. Drugi je pipeline za klasifikaciju zvukova ptica u Pythonu: dohvat taksonomije, učitavanje zvuka u MinIO, klasifikacija vrste preko API-ja i pisanje CSV izvještaja, uz metapodatke u MongoDB. Oba rade kroz Docker Compose. To su konzolne/batch aplikacije — uključene da pokažu podatkovnu stranu mog rada.
HighlightsIstaknuto
Clinic system: patients, medical histories, doctors, prescriptions, and specialist scheduling over a relational PostgreSQL schema with Entity Framework Core.
Bird-audio pipeline: a multi-step ETL that fetches taxonomy, uploads recordings to S3-style storage, classifies species via an external API, and emits CSV reports.
MongoDB for document data and MinIO for object storage, both spun up locally via Docker Compose.
Cloud-ready: the same code runs against Supabase (PostgreSQL) and MongoDB Atlas.
Sustav ordinacije: pacijenti, povijesti bolesti, liječnici, recepti i naručivanje na specijalističke preglede preko relacijske PostgreSQL sheme s Entity Framework Coreom.
Audio pipeline za ptice: višekoračni ETL koji dohvaća taksonomiju, učitava snimke u S3-stil pohranu, klasificira vrste preko vanjskog API-ja i piše CSV izvještaje.
MongoDB za dokumente i MinIO za pohranu objekata, oba pokrenuta lokalno preko Docker Composea.
Spremno za oblak: isti kod radi i na Supabaseu (PostgreSQL) i MongoDB Atlasu.
GalleryGalerija
GalleryGalerija
