Explorar las categorías
Explora
Fiverr Pro
Español
$
USD
Construiré pipelines de datos etl y soluciones de ingeniería de datos
Acerca de este Servicio
¿Necesitas una solución confiable de ETL o ingeniería de datos para tu negocio?
Construiré pipelines de ETL limpios y escalables, transformaciones de datos y soluciones de ingeniería de datos basadas en Python/SQL.
En qué puedo ayudarte:
- pipelines de ETL y ELT
- Procesamiento de datos con Python y SQL
- Procesamiento de datos con PySpark
- Limpieza y transformación de datos
- Modelado de datos
- Ingesta de CSV, Excel y bases de datos
- PostgreSQL y MySQL
- Procesamiento de grandes conjuntos de datos
- pipelines de datos programados
- Optimización de pipelines
Mi flujo de trabajo:
- Entender tus requisitos
- Ingestar y limpiar tus datos
- Construir y optimizar el pipeline
- Transformar y validar los datos
- Probar y documentar la solución
¿Por qué trabajar conmigo?
- Experiencia en Python, SQL y PySpark
- Experiencia en ETL y pipelines de datos
- Soluciones limpias y fáciles de mantener
- Conocimiento en bases de datos y modelado de datos
- Comunicación clara y entrega puntual
Por favor, envíame un mensaje antes de ordenar si tienes múltiples fuentes de datos, grandes conjuntos de datos o requisitos complejos de ETL.
Mi porfolio
FAQ
Traducción automática
¿Puedes construir un pipeline de ETL desde Excel o CSV?
Sí, puedo ingerir, limpiar, transformar, validar y cargar datos de Excel o CSV en una base de datos o destino adecuado.
¿Puedes trabajar con bases de datos SQL?
Sí. Puedo trabajar con PostgreSQL, MySQL, SQL Server y otras bases de datos compatibles.
¿Puedes usar Python o PySpark?
Sí. Puedo usar Python o PySpark dependiendo del volumen de datos y los requisitos del pipeline.
¿Puedes programar pipelines de ETL?
Sí, dependiendo del proyecto, puedo configurar pipelines de datos programados u orchestrados.
¿Puedes trabajar con grandes conjuntos de datos?
Sí. Puedo diseñar flujos de trabajo eficientes para procesar grandes conjuntos de datos usando SQL, Python y PySpark.
