Una selezione di progetti che raccontano il mio percorso come Full-Stack Developer. Dallo sviluppo di siti web moderni alla realizzazione di applicazioni digitali, ogni progetto nasce dall'obiettivo di trasformare un'idea in una soluzione concreta, funzionale e curata nei dettagli.
Attraverso questi lavori esploro lo sviluppo frontend e backend, sperimentando tecnologie moderne e un approccio orientato alla qualità del prodotto, all'esperienza utente e alla continua crescita delle mie competenze.
Applicazione web full-stack per creare ricette, cucinare passo passo e gestire la tua lista della spesa
MamaChef nasce da un progetto universitario di Progetto e Sviluppo del Software, sviluppato inizialmente con due colleghi che mi hanno poi dato la possibilità di portare avanti il progetto in autonomia. Il progetto è stato poi migrato in Django e completato in una prima fase, diventando la consegna finale per il corso CS50 Web.
Progettazione Prima dello sviluppo è stata svolta una fase di raccolta dei requisiti e progettazione, basata sulle esigenze emerse da potenziali utenti.
Tra le funzionalità nate da questa fase ci sono la ricerca delle ricette per ingrediente, la modalità di cucina guidata e la possibilità di aggiungere direttamente gli ingredienti di una ricetta alla propria lista della spesa.
Validazione Ingredienti con NLP L'inserimento di nuovi ingredienti è uno degli aspetti in cui ho potuto applicare più direttamente le mie conoscenze di data science.
Ogni ingrediente viene sottoposto a diversi livelli di validazione per verificare che sia coerente con gli ingredienti già presenti nel database. Il sistema è in grado di individuare nomi molto simili, suggerire corrispondenze ed evitare duplicati.
Quando l'ingrediente non è già presente, viene inoltre verificato che corrisponda effettivamente a un alimento e viene normalizzato linguisticamente attraverso la lemmatizzazione, così da mantenere uniformi le informazioni nel database.
Implementazione Full-stack La struttura dell'applicazione integra un modello dati relazionale articolato, logiche backend in Django e interazioni frontend in JavaScript. Ho inoltre sviluppato funzionalità che richiedono coordinamento tra i diversi livelli dell'applicazione, come la modalità di cucina guidata con timer, l'autocomplete degli ingredienti, gli aggiornamenti asincroni della lista della spesa e l'esportazione in PDF.
Libreria Python per visualizzare e analizzare word embeddings, utile nel campo del Natural Language Processing
WordViz nasce per rendere più immediata un'attività comune nell'analisi degli embedding: esplorarne la struttura attraverso similarità, clustering e riduzione della dimensionalità.
La libreria raccoglie in un'interfaccia semplice diversi passaggi che normalmente richiederebbero implementazioni separate, trasformandoli in visualizzazioni interattive e personalizzabili accessibili attraverso poche righe di codice.
Semplicità WordViz gestisce internamente operazioni come riduzione della dimensionalità, clustering e calcolo delle distanze, lasciando all'utente la possibilità di concentrarsi sull'esplorazione dei propri embedding.
Le visualizzazioni sono configurabili attraverso metriche e parametri dedicati, così da mantenere un equilibrio tra semplicità d'uso e controllo sull'analisi.
Loading Universale L'oggetto EmbeddingLoader semplifica il caricamento degli embedding, gestendo sia il download sia il caricamento diretto da file e supportando diversi formati.
Una volta caricati, gli embedding possono essere passati direttamente al Visualizer, senza richiedere ulteriori operazioni di preparazione.
Visualizzazioni Dedicate WordViz offre visualizzazioni progettate specificamente per l'analisi degli embedding, tra cui esplorazione delle parole più simili, heatmap di similarità e distanze, dendrogrammi e rappresentazioni bidimensionali e tridimensionali.
La libreria include inoltre strumenti per personalizzare l'aspetto delle visualizzazioni attraverso palette e temi predefiniti e funzionalità dedicate alla gestione dei plot più affollati, come il posizionamento automatico delle label.
È in programma lo sviluppo di un'interfaccia grafica che permetterà di esplorare le funzionalità di WordViz anche senza utilizzare direttamente Python.
NOTONLYDESK, o NOD, è una startup innovativa che offre una piattaforma flessibile per accedere a una rete di spazi di coworking in tutta Italia e in Europa.
Collaboro con loro, supportando il CTO durante una fase di crescita e sviluppo del prodotto, occupandomi di attività che spaziano dallo sviluppo full-stack alla SEO tecnica, fino all'analisi dei dati e al machine learning.
Sviluppo Full-stack Ho contribuito allo sviluppo e all'evoluzione della piattaforma, lavorando sia sul frontend che sul backend. Ho realizzato diverse pagine statiche, sviluppato l'External Booking System in Django e costruito gran parte del nuovo gestionale dedicato agli amministratori degli spazi di coworking.
Mi sono inoltre occupata delle scelte tecniche, della manutenzione e degli interventi necessari durante il passaggio del gestionale alla produzione e alla fase di vendita.
SEO Tecnica All'interno di un sottoteam dedicato, mi occupo della SEO tecnica del sito. Il lavoro comprende analisi e risoluzione di problemi di indicizzazione, l'implementazione di dati strutturati, il miglioramento dell'accessibilità e l'evoluzione del sito verso una navigazione più adatta agli agenti AI.
Machine Learning Il mio background in statistica mi ha permesso di contribuire anche all'analisi dei dati di prenotazione. Ho iniziato un'attività di analisi previsionale che parte dall'estrazione, dalla pulizia e dall'analisi esplorativa dei dati e che proseguirà con la definizione e la validazione del modello.
Web app interattiva per analisi statistica dei dati, addestramento di modelli di machine learning, e spiegazione dei modelli
StatPilot nasce con l'obiettivo di offrire un ambiente completamente no-code per svolgere rapidamente piccole attività di data science, senza rinunciare alla possibilità di approfondire i dati e i modelli utilizzati. L'app accompagna l'utente dall'upload di un dataset alla sua analisi, fino all'addestramento e all'interpretazione di modelli di machine learning, attraverso un flusso semplice e leggero.
Analisi dei dati L'utente può caricare un dataset e ottenere una prima analisi esplorativa senza configurazioni preliminari. StatPilot identifica automaticamente il tipo delle variabili, numeriche, qualitative e testuali, e adatta le analisi disponibili di conseguenza, restituendo statistiche descrittive, distribuzioni e correlazioni sia in formato numerico che attraverso visualizzazioni.
Machine Learning La sezione Machine Learning permette di scegliere tra tre modelli di classificazione e tre di regressione, selezionare il target e addestrare il modello direttamente dall'interfaccia.
Oltre alle metriche di valutazione, è possibile utilizzare il modello su nuove osservazioni per ottenere predizioni.
Explainable AI StatPilot utilizza SHAP per analizzare il comportamento dei modelli a diversi livelli.
L'analisi globale permette di osservare l'importanza delle variabili nel comportamento complessivo del modello, mentre l'analisi locale consente di spiegare una singola predizione specificando l'indice dell'osservazione da analizzare.
Validazione dei Dataset Rendere l'applicazione utilizzabile con dataset diversi ha richiesto di gestire numerosi casi legati alla struttura e alla qualità degli input. Ho sviluppato un sistema di validazione degli input che controlla i dati forniti dall'utente e intercetta le condizioni che potrebbero compromettere le successive fasi di analisi o modellazione.
Space Admin è una piattaforma gestionale custom sviluppata per gli amministratori degli spazi di coworking di NOD.
Il pannello permette di gestire lo spazio a 360°, da prenotazioni e postazioni fino al CRM della versione gratuita, alla pipeline commerciale e alla creazione dei contratti per il piano Pro.
Il pannello non è pubblicamente accessibile, ma è possibile richiedere una demo contattando direttamente NOD.
Frontend Ho costruito gran parte delle sezioni del gestionale, traducendo le basi UX/UI definite per il prodotto nelle implementazioni frontend e intervenendo sulle soluzioni tecniche quando sono emersi dubbi o problemi durante le fasi di testing.
Backend Oltre alle logiche CRUD, ho contribuito a trasformare i flussi di business in funzionalità applicative attraverso l'ORM di Django.
In particolare, ho sviluppato la logica delle sezioni Pipeline e Contratti, permettendo di seguire un lead dal primo contatto fino all'eventuale attivazione di un piano e di gestire le informazioni associate, tra cui date, importi, utenti, servizi personalizzati e reminder.
Manutenzione Attualmente seguo la manutenzione del gestionale, correggendo bug e introducendo modifiche emerse dai primi test con gli utenti.
Il lavoro è ancora in evoluzione, con l'obiettivo di preparare il prodotto alla vendita.
Sito web per un fotografo con una forte passione per le supercar e i motori in generale
Redesign del vecchio sito web di un ginecologo specializzato in Isteroscopia
Web app interattiva che, data una playlist Spotify o una lista di 5 canzoni, ti dirà che tipo di ascoltatore sei
Sito web vetrina per un professore universitario, che lo presenta attraverso i suoi lavori e i corsi tenuti
Analisi esplorativa dei dati delle recensioni di prodotti Amazon, con analisi del sentiment utilizzando Python e tecniche di NLP
Sito web per un'organizzazione no-profit che protegge squali e tutta la vita marina in generale
Piattaforma dinamica per tracciare i trend delle criptovalute e insights del mercato in tempo reale
Sito web per un hotel 4 stelle nella Maremma toscana in Italia
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