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Construiré un almacén de datos en la nube, pipelines ETL automatizados en Python
Arquitecto de datos, ingeniero y analista, administrador de bases de datos senior
Soy un arquitecto de datos senior estratégico y líder en soluciones con más de 14 años de experiencia en TI empresarial. Me especializo en impulsar arquitecturas de datos modernas, migraciones multi-c...
Acerca de este Servicio
¿Cansado de datos desordenados, scripts frágiles y consultas que se quedan sin tiempo?
Soy Adnan, un arquitecto de datos senior con más de 14 años de experiencia en TI empresarial. Construyo infraestructura de datos de grado industrial para marcas de comercio electrónico en EE. UU., cadenas minoristas y sistemas fintech.
Lo que entrego:
- Almacenamiento en la nube: Implementación centralizada y escalable en Google BigQuery, AWS o Azure.
- Pipelines ETL en Python: Pipelines de extracción e ingestión limpias y automatizadas.
- Optimización del rendimiento: Eliminación de cuellos de botella en la red y optimización de la ejecución de consultas distribuidas para conjuntos de datos masivos.
- Seguridad empresarial: Cumplimiento estricto con encriptación de datos, RBAC y estándares de cumplimiento.
El proceso:
- Descubrimiento: Mapear fuentes de datos y objetivos.
- Arquitectura: Crear esquemas y lógica de pipelines.
- Desarrollo: Probar y desplegar scripts.
- Entrega: Configuración completa en producción y recorrido.
Deja que los datos desordenados no te ralenticen. Contáctame antes de ordenar para alinear tu stack tecnológico.
Mi porfolio
Otros servicios de Ingeniería de datos que ofrezco
FAQ
Traducción automática
P1: ¿Con qué plataformas en la nube y bases de datos trabajas?
Mi experiencia principal abarca Google Cloud (BigQuery, Cloud Storage), AWS (Glue, QuickSight, RDS), Microsoft Azure (Databricks, Synapse), Python y bases de datos relacionales/NoSQL como PostgreSQL, MySQL, SQL Server.
P2: ¿Cómo manejas grandes conjuntos de datos sin que se queden sin tiempo?
Me especializo en solucionar cuellos de botella en la red y en los conectores durante cargas masivas de datos. Afinando tamaños de lote, optimizando parámetros de consultas distribuidas y creando manejo inteligente de errores en Python, aseguro que conjuntos de datos masivos se procesen de forma segura.
P3: ¿Firmarás un NDA?
Sí, por supuesto. Respeto mucho la seguridad empresarial, la privacidad de los datos y los marcos de cumplimiento (como PCI DSS), y estoy más que dispuesto a firmar un NDA antes de revisar tu infraestructura.
P4: ¿Qué necesitas de mí para empezar?
Solo un resumen breve de dónde están actualmente tus datos (por ejemplo, CSV, PostgreSQL, APIs de terceros), hacia dónde quieres que vayan y qué tipo de informes o análisis quieres potenciar.
