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Automatizaré la ingesta de API en bigquery con python
Ingeniero de datos en la nube, BigQuery, Snowflake, dbt, Python, ETL
Ingeniero de datos senior especializado en plataformas de datos en la nube escalables y pipelines ETL/ELT listos para producción.
Ayudo a las empresas a construir soluciones de datos confiables usand...
Acerca de este Servicio
Construye un pipeline ETL escalable y listo para producción desde APIs, CSV, JSON, bases de datos o almacenamiento en la nube directamente en Google BigQuery.
Me especializo en pipelines de datos automatizados basados en Python para análisis, informes, Power BI, Looker Studio, Tableau y plataformas de inteligencia empresarial.
Los servicios incluyen:
Ingesta de API a BigQuery
Carga incremental de datos
Backfill histórico
Normalización de JSON / CSV
Pipelines programados automáticos
AWS Lambda / arquitectura sin servidor
Reintentos y manejo de errores
Registro y monitoreo
Deducción de datos duplicados
Tablas particionadas en BigQuery
Arquitectura de staging cruda y curada
Estructuras de almacén listas para dbt
Tecnologías:
- Python
- BigQuery
- AWS Lambda
- S3 / GCS
- Airflow / Prefect
- dbt
- APIs REST
Casos de uso típicos:
- Análisis de comercio electrónico
- Informes financieros
- Paneles de marketing
- Integraciones CRM
- Sistemas de informes automatizados
Me enfoco en arquitecturas escalables, mantenibles y listas para producción en lugar de scripts simples.
Por favor, contacta conmigo antes de hacer un pedido para proyectos personalizados o a gran escala.
Las revisiones no incluyen cambios importantes en el alcance ni integraciones adicionales.
Mi porfolio
Otros servicios de Ingeniería de datos que ofrezco
FAQ
Traducción automática
¿Soportas conjuntos de datos grandes?
Sí. Diseño pipelines escalables para millones de registros y cargas de trabajo en producción.
¿Puedes desplegar en AWS?
Sí. Puedo desplegar arquitecturas sin servidor usando Lambda, S3, Step Functions y CloudWatch.
¿Puedes optimizar los costos de BigQuery?
Sí. Uso particionado, clustering, procesamiento incremental y patrones de consulta optimizados.
¿Qué arquitectura prefieres para tu pipeline de datos?
Puedo construir el pipeline usando arquitectura nativa de AWS o GCP, dependiendo de tu infraestructura existente, presupuesto y requisitos de informes. 1. API → Cloud Run / Cloud Function → GCS Raw → BigQuery 2. API → Lambda → S3 Raw → BigQuery Data Transfer Service → BigQuery
¿Puedes construir pipelines ETL incrementales?
Sí. Prefiero fuertemente el procesamiento incremental sobre recargas completas para escalabilidad, menores costos en BigQuery y mayor fiabilidad.
¿Soportas transformaciones con dbt?
Sí. Puedo crear modelos dbt para staging, limpieza, joins, lógica de negocio y tablas analíticas curadas.
¿Puedes trabajar con almacenes de datos o pipelines existentes?
Sí. Puedo mejorar, optimizar, depurar o extender entornos existentes en BigQuery, AWS o ETL.
¿Puedes integrar Power BI u otras herramientas de BI?
Sí. Puedo preparar conjuntos de datos listos para análisis optimizados para Power BI, Looker Studio, Tableau y análisis SQL.
¿Proporcionas monitoreo y manejo de errores?
Sí. Los pipelines de producción incluyen registro, reintentos, alertas y monitoreo para mejorar la fiabilidad y estabilidad operativa.
¿Puedes manejar backfills históricos y grandes conjuntos de datos de API?
Sí. Puedo construir pipelines para sincronización histórica, APIs paginadas y conjuntos de datos a gran escala con estrategias de carga optimizadas.
