Vou construir um pipeline ETL, limpar seus dados e configurar seu banco de dados SQL

Dados ruins são caros. Um pipeline que quebra silenciosamente é pior.

Eu já criei pipelines ETL em Python em ambientes de produção na Renault, extraindo dados de custo e defeito do SAP para o Google BigQuery em cinco oficinas de manufatura, automatizando e rodando diariamente sem intervenção manual. Para as autoridades fiscais regionais no Marrocos, criei um pipeline que processa dados de imposto territorial em mais de 200 lotes, estruturados em um banco de dados PostgreSQL e entregues como relatórios limpos.

O que você recebe:

• Scripts em Python que extraem, limpam e transformam seus dados brutos automaticamente
• Banco de dados estruturado em PostgreSQL ou BigQuery com arquitetura em camadas: bruto, limpo e agregado
• Verificações de qualidade de dados integradas ao pipeline para que erros apareçam antes de chegar aos seus relatórios
• Documentação completa para que sua equipe possa manter após a entrega

Eu trabalho com dados de Excel, CSV, APIs, exportações do SAP e bancos de dados SQL. Se seus dados estiverem confusos ou com formatos inconsistentes, isso é tratado antes de qualquer carga.

O pacote básico cobre limpeza e preparação de dados. O padrão inclui o pipeline ETL completo. O premium inclui arquitetura de banco de dados, agendamento automatizado e um relatório de recomendação de plataforma.

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