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Vou construir uma pipeline de ETL automatizada com python e sql
Olá, sou um Engenheiro de Dados e Especialista em Analytics com experiência profissional trabalhando em empresas nacionais e internacionais, criando soluções de dados que apoiam decisões de negócios r...
Sobre este Serviço
Você tem dados brutos em CSV, Excel, API ou banco de dados que precisam de processamento manual repetitivo?
Vou criar um fluxo de trabalho ETL confiável usando Python e SQL para extrair, limpar, transformar, validar e carregar seus dados em uma saída estruturada ou banco de dados SQL.
Este serviço pode incluir:
Processamento de dados em CSV e Excel
Integração com PostgreSQL, MySQL ou SQLite
Limpeza de dados, deduplicação e formatação
Tratamento de valores ausentes e transformações de regras de negócio
Criação de tabelas e carregamento em SQL
Código fonte reutilizável em Python
Validação básica, registro de erros e documentação
Automação local com Task Scheduler ou cron, quando aplicável
Você receberá um código organizado, legível e instruções claras para executar o workflow.
Por favor, entre em contato antes de fazer o pedido para que eu possa revisar suas fontes de dados, regras de transformação, saída esperada e adequação do pacote. Plataformas na nuvem, APIs autenticadas ou complexas, conjuntos de dados muito grandes e mudanças de escopo significativas requerem uma oferta personalizada.
Tecnologia:
Excel
•
Python
Meu portfólio
Perguntas frequentes
Tradução automática
Qual pacote devo escolher?
O pacote Básico é feito para limpar e transformar um conjunto de dados CSV ou Excel. O padrão é adequado para uma workflow de ETL reutilizável conectada a um banco de dados SQL. O Premium é destinado a múltiplas fontes, integração com API, transformações avançadas, validação, registro de logs e documentação. Entre em contato comigo.
O que você precisa antes de começar?
Por favor, forneça dados de exemplo, os formatos de origem e destino, regras de transformação, saída esperada, número aproximado de linhas e colunas, e seu banco de dados preferido. Informações sensíveis podem ser substituídas por dados de exemplo anônimos durante a revisão inicial.
Quais fontes de dados você suporta?
Trabalho principalmente com CSV, Excel, PostgreSQL, MySQL, SQLite e APIs REST acessíveis. Por favor, entre em contato primeiro para APIs autenticadas, formatos de arquivo incomuns, serviços na nuvem ou sistemas legados.
Você inclui o código fonte?
Sim. Todos os pacotes incluem o código fonte criado para o escopo acordado. Os pacotes padrão e Premium também incluem instruções de execução e uma pasta de projeto estruturada.
O que conta como uma revisão?
Uma revisão corrige o trabalho entregue para que ele atenda aos requisitos combinados antes do desenvolvimento. Novas fontes de dados, transformações adicionais, novos outputs, mudanças na arquitetura ou requisitos introduzidos após o pedido são considerados escopo adicional.
Você pode automatizar o pipeline?
Sim, posso preparar o workflow para execução agendada localmente usando Windows Task Scheduler ou cron, quando o ambiente permitir. Implantação na nuvem, servidores, containers ou orquestração gerenciada requerem uma oferta personalizada.
Você pode modificar ou depurar um script de ETL existente?
Sim. Por favor, compartilhe o código, detalhes do erro, comportamento esperado, informações do ambiente e uma amostra representativa dos dados para que eu possa determinar se ele se encaixa em um pacote existente ou requer uma oferta personalizada.
Como você lida com dados confidenciais?
Com o máximo cuidado e responsabilidade, recomenda-se fortemente fornecer dados de exemplo anonimizados ou mascarados sempre que possível. O acesso deve ser limitado aos recursos necessários para o projeto. Por favor, não compartilhe senhas diretamente em arquivos ou mensagens; use credenciais temporárias ou com acesso restrito.
Você trabalha com conjuntos de dados muito grandes?
O tamanho do conjunto de dados por si só não determina a complexidade. Por favor, entre em contato com a quantidade aproximada de linhas, tamanho do arquivo, fontes de dados, frequência de atualização e transformações necessárias. Projetos de grande volume ou sensíveis ao desempenho requerem uma avaliação personalizada.
