Construiré una canalización de datos ETL en python para tu negocio
Ingeniero de datos especializado en Python, SQL, Apache Kafka y ETL
Acerca de este Servicio
Construyo pipelines de ETL (Extract, Transform, Load) confiables y listos para producción usando Python para ayudar a tu negocio a mover, limpiar y estructurar datos automáticamente, sin más trabajo manual en hojas de cálculo.
Lo que ofrezco:
- Scripts personalizados en Python para extraer datos de APIs, archivos o bases de datos
- Limpieza y transformación de datos para corregir datos desordenados e inconsistentes
- Cargar datos limpios en tu base de datos (PostgreSQL, MySQL) o almacenamiento (Amazon S3)
- Programación y automatización para que tu pipeline funcione solo
- Documentación clara para que tu equipo pueda entender y mantenerlo
Por qué trabajar conmigo:
Tengo experiencia práctica construyendo pipelines de datos en tiempo real usando Apache Kafka, Python y SQL, además de exposición a sistemas de datos empresariales a gran escala. Me enfoco en escribir código limpio, bien probado, no solo algo que funcione una vez, sino algo que siga funcionando de manera confiable.
¿Tienes datos desordenados o un proceso manual que te quita tiempo? Vamos a automatizarlo. Envíame un mensaje antes de ordenar para entender tu fuente de datos y recomendarte lo mejor.
FAQ
Traducción automática
¿Qué información necesitas de mí para empezar?
Necesitaré detalles sobre tu fuente de datos (API, formato de archivo o base de datos), el destino donde quieres cargar los datos y cualquier regla específica de transformación o limpieza que necesites aplicar.
¿Puedes trabajar con fuentes de datos no listadas en tu gig?
Sí — envíame un mensaje con tu fuente y destino específicos antes de ordenar, y confirmaré si puedo soportarlo o sugeriré la opción más cercana con mis herramientas actuales.
¿Ofrecen soporte continuo después del parto?
Las revisiones básicas están incluidas en cada paquete. Para mantenimiento o monitoreo continuo más allá de la entrega, podemos discutir un acuerdo separado.

