Eu vou raspar, limpar e estruturar dados não estruturados usando IA avançada
Especialista em Engenharia de Dados Automatizada e IA
Sobre este Serviço
Está cansado de inserir dados manualmente, de forma lenta e cheia de erros? Você tem milhares de linhas de texto desorganizado, diretórios web confusos ou e-mails caóticos que precisam estar em uma planilha limpa de CRM?
Eu executo pipelines de extração de dados automatizados e de alta velocidade que convertem dados completamente não estruturados em planilhas Excel ou CSV limpas, verificadas e perfeitamente estruturadas. Combinando scrapers personalizados em Python com poderosos Modelos de Linguagem de 70B parâmetros (LLMs), limpo e formatei dados em uma escala que trabalhadores manuais simplesmente não conseguem alcançar.
O que posso fazer por você:
Enriquecimento de leads B2B: Transforme fragmentos de texto brutos de negócios ou cópias de diretórios em perfis estruturados (Nome, Setor, Serviços, Detalhes de Contato).
Coleta de catálogos de e-commerce: Raspe automaticamente sites de concorrentes para extrair títulos, custos e matrizes de disponibilidade.
Limpeza de dados confusos: Pegue blocos de texto corrompidos, remova ruído de conversas e force a formatação exata em JSON ou tabela.
Por que escolher meu sistema?
Sem erros de digitação: precisão de parsing 100% por computação.
Resposta rápida: o que leva dias manualmente, leva minutos com meus loops de engine acelerados na nuvem.
Manipulação dinâmica: scrapers padrão quebram com textos inconsistentes. M
Tecnologia:
Python
•
Planilhas Google
•
Excel
•
NodeJS
•
Beautiful Soup
Técnica:
Automatizado
Perguntas frequentes
Tradução automática
Como isso é diferente do scraping padrão?
Scrapers tradicionais quebram instantaneamente se um site muda seu layout ou se os dados de texto são escritos de forma informal. Meu pipeline passa o texto bruto por um Modelo de Linguagem de 70B parâmetros, o que significa que ele realmente lê, interpreta e limpa frases complexas e desorganizadas de forma nativa, como um humano faria — mas

