Crearé pipelines de datos en la nube usando spark sql.
Transformando datos en insights: Impulsando la innovación
Acerca de este Servicio
Construye pipelines de datos confiables y escalables que transformen tu negocio.
¿Tienes dificultades con la ingesta, transformación o procesamiento de datos? ¿Quieres migrar a la nube? Creo pipelines de extremo a extremo usando Apache Spark, Python y servicios en la nube (AWS/Azure) que automatizan flujos de trabajo y entregan insights de nivel producción.
Lo que ofrezco:
- Pipelines ETL y ELT (por lotes y streaming en tiempo real)
- Despliegue en la nube: AWS Glue, Lambda, EMR, Azure Data Factory, Databricks, Snowflake
- Procesamiento en tiempo real: Kafka, Kinesis, Event Hubs
- Arquitectura de data lake: Apache Iceberg, Apache Hudi
- Integración de API con S3, Aurora PostgreSQL, MySQL, DynamoDB
- Migración de bases de datos (sin tiempo de inactividad)
- Verificación y validación de calidad de datos
- Tableros de monitoreo personalizados
- Optimización del rendimiento (mejora del 20% o más)
- Integración con herramientas de BI (Power BI, Tableau)
Por qué elegirme:
- Certificado en AWS y Databricks
- Más de 5 años de experiencia en producción
- Millones de registros procesados diariamente
- Experiencia con clientes empresariales
- Comunicación rápida y código limpio
- Soporte durante 30 días después de la entrega
Tecnologías: Python, SQL, Spark, Kafka, AWS, Azure, Databricks, Snowflake, PostgreSQL, MySQL
¡Envía un mensaje antes de ordenar para definir perfectamente el alcance del proyecto!
Mi porfolio
Otros servicios de Ingeniería de datos que ofrezco
FAQ
Traducción automática
¿Trabajas con datos sensibles?
¡Sí! Firmo acuerdos de confidencialidad y sigo las directrices de GDPR/CCPA. No se almacena ningún dato localmente—ejecución 100% en la nube.
¿Qué pasa si mi pipeline se rompe después de la entrega?
Ofrezco 7 días de soporte gratuito para solucionar problemas. Para mayor tranquilidad, puedes agregar monitoreo extendido (+$100) con alertas en CloudWatch.
¿Cómo manejas cargas de trabajo pequeñas vs grandes?
¡La precisión es clave! Pequeñas: Lambda sin servidor (rápido, barato). Grandes: Glue (DPU optimizados en costo, particionado). Comprobado: dividir cargas ahorró a un cliente un 55% en comparación con soluciones de talla única.
¿Qué pasa si no estoy satisfecho con los resultados?
Prioritizo tu satisfacción: 🛠️ 2 revisiones gratuitas (paquetes estándar/premium). 💸 Reembolso del 100% si no cumplo con las especificaciones acordadas.
