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Construiré una canalización ETL automatizada con python y sql
Hola, soy un Ingeniero de Datos y Especialista en Analytics con experiencia profesional en empresas nacionales e internacionales, creando soluciones de datos que respaldan decisiones comerciales reale...
Acerca de este Servicio
¿Tienes datos en bruto en CSV, Excel, API o base de datos que requieren procesamiento manual repetitivo?
Construiré un flujo de trabajo ETL confiable usando Python y SQL para extraer, limpiar, transformar, validar y cargar tus datos en una salida estructurada o base de datos SQL.
Este servicio puede incluir:
Procesamiento de datos en CSV y Excel
Integración con PostgreSQL, MySQL o SQLite
Limpieza de datos, deduplicación y formateo
Manejo de valores faltantes y transformaciones según reglas de negocio
Creación de tablas y carga en SQL
Código fuente reutilizable en Python
Validación básica, registro de errores y documentación
Automatización local con Task Scheduler o cron, cuando sea aplicable
Recibirás código organizado, legible y instrucciones claras para ejecutar el flujo de trabajo.
Por favor, contáctame antes de ordenar para revisar tus fuentes de datos, reglas de transformación, salida esperada y compatibilidad del paquete. Plataformas en la nube, APIs autenticadas o complejas, conjuntos de datos muy grandes y cambios importantes en el alcance requieren una oferta personalizada.
Tecnología:
Excel
•
Python
Mi porfolio
FAQ
Traducción automática
¿Qué paquete debo elegir?
El paquete básico está diseñado para limpiar y transformar un conjunto de datos en CSV o Excel. El estándar es adecuado para un flujo de trabajo ETL reutilizable conectado a una base de datos SQL. El premium está pensado para múltiples fuentes, integración con API, transformaciones avanzadas, validación, registro y documentación. Contáctame.
¿Qué necesitas antes de empezar?
Por favor, proporciona datos de muestra, los formatos de origen y destino, reglas de transformación, salida esperada, número aproximado de filas y columnas, y tu base de datos preferida. La información sensible puede ser reemplazada por datos de muestra anónimos durante la revisión inicial.
¿Qué fuentes de datos admitís?
Trabajo principalmente con CSV, Excel, PostgreSQL, MySQL, SQLite y APIs REST accesibles. Por favor, contáctame primero para APIs autenticadas, formatos de archivo inusuales, servicios en la nube o sistemas legados.
¿Incluyes el código fuente?
Sí. Todos los paquetes incluyen el código fuente creado para el alcance acordado. Los paquetes estándar y premium también incluyen instrucciones de ejecución y una carpeta estructurada del proyecto.
¿Qué cuenta como revisión?
Una revisión corrige el trabajo entregado para que coincida con los requisitos acordados antes del desarrollo. Nuevas fuentes de datos, transformaciones adicionales, nuevos resultados, cambios en la arquitectura o requisitos introducidos después del pedido se consideran alcance adicional.
¿Puedes automatizar la canalización?
Sí, puedo preparar el flujo de trabajo para ejecución programada local usando Windows Task Scheduler o cron cuando el entorno lo permita. La implementación en la nube, servidores, contenedores o orquestación gestionada requiere una oferta personalizada.
¿Puedes modificar o depurar un script ETL existente?
Sí. Por favor, comparte el código, detalles del error, comportamiento esperado, información del entorno y una muestra representativa de los datos para determinar si encaja en un paquete existente o requiere una oferta personalizada.
¿Cómo se manejan los datos confidenciales?
Con el máximo cuidado y responsabilidad, se recomienda encarecidamente proporcionar datos de muestra anonimizados o enmascarados siempre que sea posible. El acceso debe limitarse a los recursos necesarios para el proyecto. Por favor, no compartas contraseñas directamente en archivos o mensajes; usa credenciales temporales o con acceso restringido.
¿Trabajas con conjuntos de datos muy grandes?
El tamaño del conjunto de datos por sí solo no determina la complejidad. Por favor, contáctame con el número aproximado de filas, tamaño del archivo, fuentes de datos, frecuencia de actualización y transformaciones requeridas. Los proyectos de gran volumen o sensibles al rendimiento requieren una evaluación personalizada.
