Vou limpar dados, automatizar fluxos de trabalho, construir pipelines ETL em python
Especialista em PowerBI e Analista de Dados
Sobre este Serviço
Cansado de passar horas consertando planilhas bagunçadas e executando processos manuais de dados?
Oi! Eu sou Narmeen, uma Engenheira de Dados e Desenvolvedora de Software especializada em limpeza automatizada de dados, scripts de fluxo de trabalho e design de pipelines ETL. Transformo dados não estruturados e brutos em esquemas de banco de dados limpos e prontos para produção e conjuntos de dados.
Serviços Oferecidos:
- Limpeza e Organização de Dados: Remover duplicatas, reformular esquemas, lidar com valores nulos e analisar arquivos de texto desorganizados.
- Automação de Dados em Python: Escrever scripts personalizados e repetíveis usando Pandas e NumPy para automatizar tarefas manuais de relatórios.
- Pipelines ETL: Extrair dados de CSVs, Excel ou APIs Web, transformar e carregar em bancos de dados PostgreSQL ou SQL.
- Migração e Análise de Dados: Converter arquivos complexos JSON, XML ou Excel com várias planilhas em tabelas relacionais estruturadas.
Por que escolher meu serviço?
- Código Python bem documentado, modular (.py ou .ipynb)
- Execução rápida e tratamento de erros robusto
- Comunicação clara e suporte técnico contínuo
Por favor, envie uma mensagem com detalhes do seu conjunto de dados antes de fazer seu pedido para que possamos revisar sua estrutura de dados e requisitos do projeto!
Tecnologia:
BigQuery
•
Excel
•
Python
•
SAS
•
SQL
•
Outros
Meu portfólio
Perguntas frequentes
Tradução automática
Eu recebo o código fonte original em Python?
Sim! Os pacotes Standard e Premium incluem scripts Python totalmente comentados (.py ou Jupyter Notebook .ipynb) junto com seu output de dados limpos.
Quais formatos de arquivo de entrada você trabalha?
Trabalho com CSV, Excel (.xlsx), JSON, XML, dumps de bancos de dados SQL e endpoints de REST API.
Você pode configurar meus dados para carregar diretamente em um banco de dados PostgreSQL?
Com certeza! Meu pacote Premium inclui a configuração de pipelines de ponta a ponta que transformam arquivos brutos e os transmitem diretamente para seu banco de dados SQL usando Python e scripts SQL.

