Vou automatizar pipelines de limpeza de dados e ETL em Python
Especialista em automação e engenheiro de dados, n8n, fluxos de trabalho com IA, Python, ETL
Sobre este Serviço
Você está enfrentando dificuldades com dados bagunçados, duplicados ou mal formatados que estão atrasando suas operações?
Eu crio scripts personalizados em Python e pipelines de ETL (Extract, Transform, Load) automatizados para transformar seus dados brutos e caóticos em conjuntos de dados limpos, estruturados e prontos para uso.
O que eu ofereço:
Limpeza e formatação de dados: Remover duplicados, corrigir valores ausentes, dividir/mesclar colunas e padronizar textos/datas.
Scripts personalizados em Python: Transformação de dados de alto desempenho usando Pandas e Polars.
Pipelines de ETL automatizados: Extrair dados de arquivos/APIs, transformá-los e carregá-los em bases de dados SQL (PostgreSQL, MySQL, BigQuery) ou Google Sheets.
Conversões de arquivos: Converter entre CSV, JSON, XML, Excel e tabelas SQL.
Automação agendada: Configurar execuções automáticas usando cron ou n8n para que seus dados se limpem automaticamente em uma programação regular.
Por que trabalhar comigo?
Código Python limpo e bem documentado
Privacidade e confidencialidade de dados 100%
Entrega rápida e suporte confiável
Pare de perder horas fazendo limpeza manual de dados no Excel. Entre em contato comigo hoje para automatizar seu fluxo de trabalho!
Meu portfólio
Perguntas frequentes
Tradução automática
Quais formatos de arquivo e bancos de dados você suporta?
Trabalho com CSV, Excel (.xlsx, .xls), JSON, XML, TXT e conexões diretas a bancos de dados SQL, incluindo PostgreSQL, MySQL, SQLite e Google BigQuery.
Meus dados são confidenciais?
Sim, com certeza. Sua privacidade e segurança dos dados estão garantidas. Todos os arquivos e conjuntos de dados de teste são excluídos permanentemente após a conclusão do projeto.
Eu recebo o código fonte em Python?
Sim, todos os pacotes incluem o código fonte completo e bem documentado em Python, juntamente com instruções de configuração para executar localmente ou em um servidor.

