Ver categorias
Explorar
Fiverr Pro
Português
$
USD
Vou construir pipeline ETL em python e arquitetura de banco de dados postgresql
Desenvolvedor Python para web scraping, automação e APIs personalizadas
Oi, eu sou o Hanzlah, um Engenheiro de Software especializado em desenvolvimento backend com Python, automação web e engenharia de dados. Eu ajudo empresas a eliminar fluxos de trabalho manuais, criar...
Sobre este Serviço
Pare de lidar com scripts quebrados e dados desorganizados. Eu projeto infraestrutura de alto desempenho para processar seus dados de negócio de forma confiável.
Como um especialista em Engenharia de Dados, eu construo pipelines ETL robustos em Python e arquiteturas de banco de dados otimizadas. Transformo fluxos de dados brutos e caóticos de APIs, web scrapers ou sistemas legados em ativos estruturados e prontos para produção.
Serviços principais de Engenharia de Dados:
ETL automatizado: pipelines de dados personalizados de ponta a ponta, construídos em Python para extrair, transformar, limpar e carregar seus dados automaticamente.
Design de banco de dados em Python: design de esquema de alta eficiência, normalização, indexação e otimização de consultas para PostgreSQL e SQLite.
Integração de dados: coleta de pipelines de dados de forma integrada de APIs REST, web scrapers ou buckets na nuvem.
Implantação com Docker: fluxos de trabalho totalmente containerizados prontos para execução automatizada.
Elimine dívidas técnicas e garanta uma base de dados escalável. Me envie suas fontes de dados e requisitos de esquema antes de fazer o pedido para planejarmos sua infraestrutura.
Destination Platform:
PostgreSQL
•
mySQL
Ferramentas e plataformas:
Google Cloud Dataflow
Perguntas frequentes
Tradução automática
Quais tecnologias você usa para construir um pipeline ETL?
Construo cada pipeline ETL usando Python puro, aproveitando seu ecossistema robusto de manipulação de dados. Para armazenamento, projeto ambientes avançados e otimizados de PostgreSQL ou SQLite. Toda a infraestrutura é containerizada usando Docker para garantir que o pipeline funcione de forma confiável.
Como você garante que a arquitetura de banco de dados em python seja escalável?
Projetando seu banco de dados em python com integridade relacional rigorosa, indexação personalizada, normalização adequada de tabelas e caminhos de consulta otimizados. Seja usando PostgreSQL para dados de produção com alta concorrência ou SQLite para microserviços mais leves, seu banco de dados escalará suavemente sob cargas pesadas.
Seu pipeline de dados consegue lidar com agendamento automatizado?
Sim. Eu crio scripts de automação para executar de forma contínua via workers de background ou agendadores de tarefas nativos. Combinando automação em Python com containerização, seu pipeline automatizado executará fases de extração, transformação e carregamento de forma previsível na sua infraestrutura na nuvem.
Você consegue integrar isso com um web scraper ou feed de dados automatizado?
Com certeza. Se você já possui motores de scraping automatizados ou feeds de dados brutos gerando informações não estruturadas, posso construir a camada de ingestão para capturar, validar e estruturar esses dados de entrada de forma limpa direto no seu banco de dados de produção.
