Ver categorias
Explorar
Fiverr Pro
Português
$
USD
Vou limpar e transformar seus dados bagunçados com python ou sql
Desenvolvedor de automação em Python e integração de IA
Seu tempo é muito valioso para tarefas repetitivas.
Eu crio scripts de automação em Python, integrações de IA e pipelines de limpeza de dados que eliminam o trabalho manual.
Mais de 3 anos desenvolv...
Sobre este Serviço
Seus dados estão cheios de duplicatas, nulos, formatos inconsistentes ou erros que tornam a análise impossível?
Eu limpo, transformo e valido seus conjuntos de dados usando Python (Pandas, Polars) e SQL, entregando dados estruturados e prontos para análise, com um relatório de qualidade.
O QUE EU CORRIGO NOS SEUS DADOS:
Remover duplicatas e registros quase duplicados
Lidar com valores nulos (preencher, marcar ou remover)
Padronizar formatos (datas, textos, categorias)
Corrigir incompatibilidades de tipos de dados e problemas de codificação
Marcar anomalias e outliers
Validar de acordo com regras de negócio
O QUE VOCÊ RECEBE:
Conjunto de dados limpo (CSV, Excel ou SQL)
Script em Python que você pode reutilizar em futuros dados
Relatório de qualidade dos dados (antes e depois)
Documentação clara de cada alteração feita
POR QUE TRABALHAR COMIGO:
Mais de 3 anos limpando pipelines de dados empresariais
Experiência com conjuntos de dados de até milhões de linhas
Comunicação clara em inglês C1
Disponível durante o horário comercial dos EUA
Perguntas frequentes
Tradução automática
Quais formatos de arquivo você aceita?
CSV, Excel (.xlsx), JSON ou consultas SQL diretas. Se você tiver outro formato, envie uma mensagem primeiro que eu confirmo.
Vou poder reutilizar o processo de limpeza em novos dados?
Sim. Cada entrega padrão e premium inclui um script em Python reutilizável para que você possa rodar a mesma limpeza em conjuntos de dados futuros.
E se meu conjunto de dados for maior do que o coberto pelo seu pacote?
Use o item extra "Itens adicionais" no checkout, ou envie uma mensagem antes de pedir que eu crie uma oferta personalizada.
