Explorar las categorías
Explora
Fiverr Pro
Español
$
USD
Haré pipelines ETL automatizados e integración de datos en Python
Desarrollador de Python, Ingeniería de Datos
Soy estudiante de Ingeniería de Datos con enfoque en el diseño de tuberías de datos de extremo a extremo, modelado dimensional y gestión de bases de datos. Manejo Python, SQL y MongoDB, con experienci...
Acerca de este Servicio
¿Buscas un pipeline ETL confiable y listo para producción para integrar, limpiar y automatizar tus flujos de datos? ¡No busques más!
Me especializo en construir pipelines de ingeniería de datos personalizados y de alto rendimiento utilizando Python, SQL y herramientas modernas. Ya sea que necesites un simple script o un pipeline complejo con múltiples orígenes, entregaré código limpio, mantenible y bien probado.
Lo que ofrezco:
Ingesta multi fuente: extraer datos de REST APIs, SQL (PostgreSQL, MySQL), NoSQL (MongoDB), CSV, JSON o Web Scraping.
Transformación y validación de datos: limpiar datos crudos, imponer reglas de calidad de datos, aislar registros mal formados y aplicar lógica de negocio personalizada.
Carga incremental inteligente: implementar cargas idempotentes y basadas en watermark en tus bases de datos objetivo.
Orquestación de flujos: programar y monitorizar ejecuciones de pipelines automáticamente usando DAGs de Apache Airflow
Containerización: empacar tu pipeline con Docker y Docker Compose para una ejecución sin complicaciones en cualquier lugar.
Gestión robusta de errores: reintentos incorporados, fallbacks y registro detallado del pipeline.
¿Por qué trabajar conmigo?
Código Python modular, limpio y optimizado (basado en OOP).
Enfoque profundo en precisión de datos y tolerancia a fallos.
Comunicación clara y entrega rápida
Plataforma de destino:
Postgresql
•
mySQL
•
Otros
Herramientas y plataformas:
Otros
Mi porfolio
Otros servicios de Ingeniería de datos que ofrezco
FAQ
Traducción automática
¿Qué debo proporcionar antes de realizar un pedido?
Necesitas proporcionar datos de muestra, acceso/credenciales a la API (si aplica) y una breve explicación de la salida o base de datos objetivo requerida.
¿Puedes programar la canalización para que se ejecute automáticamente?
Sí, puedo configurar programación automática usando DAGs de Apache Airflow o planificadores de tareas Dockerizados.
¿Qué pasa si los datos fuente contienen registros faltantes o corruptos?
Construyo puertas de calidad de datos personalizadas que ponen en cuarentena los registros mal formados sin detener la ejecución del pipeline completo.
