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Eu vou automatizar o processamento de dados usando python, Pandas, pyspark e azure data factory

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Ramanagouda P
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Sobre este Serviço

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Você está lidando com processamento lento de dados, conjuntos de dados desorganizados ou scripts manuais em Python que não escalam?

Eu ajudo empresas a limpar, processar e automatizar dados de forma eficiente usando Python, PySpark e Pandas.

Com mais de 11 anos de experiência prática em Python, especializo-me em criar soluções confiáveis, escaláveis e bem estruturadas de processamento de dados, desde pequenos conjuntos até grandes cargas de trabalho distribuídas.

O que Posso Fazer por Você

  • Construir e otimizar pipelines de dados em PySpark para processamento de grandes volumes de dados
  • Desenvolver transformações de dados baseadas em Python & Pandas
  • Limpar, validar e padronizar conjuntos de dados desorganizados
  • Converter lógica de negócios em fluxos de trabalho eficientes em Python
  • Otimizar código lento em Python/Pandas para melhor desempenho
  • Trabalhar com dados estruturados e semi-estruturados (CSV, JSON, XML, Parquet)
  • Adicionar logging, tratamento de erros e validações para uso em produção
  • Preparar conjuntos de dados limpos e prontos para análise

Por que os clientes me escolhem

Mais de 11 anos de experiência prática com Python

Forte expertise em PySpark & Pandas

Foco em código limpo, legível e fácil de manter

Capacidade comprovada de reduzir esforço manual e tempo de processamento

Comunicação clara e entrega confiável

Perfeito para

  • Equipes de dados que precisam de processamento de dados baseado em Python
  • Empresas que trabalham com grande volume

Conheça mais sobre Ramanagouda P

Ramanagouda P
  • A partir deÍndia
  • Membro desdeabr. de 2021
  • Idiomas

    Canarim, Inglês, Hindi, Telugu
I am a Certified Azure Data Engineer Associate with 11+ years of specialized experience building high-performance, scalable data pipelines on the Azure and Databricks platforms. My core expertise: PySpark & Databricks: Optimizing large datasets and transforming legacy SQL into efficient PySpark solutions using AQE and partitioning. Azure: ADF, ADLS, and CLI for robust ETL/ELT orchestration. Python Automation: Developed advanced bots (OCR, JSON/XML parsing) and custom GUI tools, leading to up to 40% efficiency gains. BI: Power BI dashboard creation with complex DAX for data-driven insights.

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