Vou construir pipelines de dados etl e soluções de engenharia de dados
Engenheiro de Análise de Dados
Sobre este Serviço
Precisa de uma solução confiável de pipeline ETL ou engenharia de dados para os dados do seu negócio?
Vou criar pipelines ETL limpos e escaláveis, transformações de dados e soluções de engenharia de dados baseadas em Python/SQL.
Com o que posso ajudar:
- pipelines ETL & ELT
- Processamento de dados com Python & SQL
- Processamento de dados com PySpark
- Limpeza e transformação de dados
- Modelagem de dados
- Ingestão de CSV, Excel e banco de dados
- PostgreSQL & MySQL
- Processamento de grandes conjuntos de dados
- pipelines de dados agendados
- Otimização de pipelines
Meu fluxo de trabalho:
- Entender suas necessidades
- Ingerir e limpar seus dados
- Construir e otimizar o pipeline
- Transformar e validar os dados
- Testar e documentar a solução
Por que trabalhar comigo?
- Especialização em Python, SQL & PySpark
- Experiência com ETL & pipelines de dados
- Soluções limpas e fáceis de manter
- Conhecimento em modelagem de banco de dados e dados
- Comunicação clara e entrega pontual
Por favor, envie uma mensagem antes de fazer o pedido se você tiver múltiplas fontes de dados, grandes conjuntos de dados ou requisitos complexos de ETL.
Meu portfólio
Perguntas frequentes
Tradução automática
Você consegue montar um pipeline ETL a partir de Excel ou CSV?
Sim, posso ingerir, limpar, transformar, validar e carregar dados de Excel ou CSV para um banco de dados ou destino adequado.
Você trabalha com bancos de dados SQL?
Sim. Posso trabalhar com PostgreSQL, MySQL, SQL Server e outros bancos de dados compatíveis.
Você consegue usar Python ou PySpark?
Sim. Posso usar Python ou PySpark dependendo do volume de dados e dos requisitos do pipeline.
Você consegue agendar pipelines ETL?
Sim, dependendo do projeto, posso configurar pipelines de dados agendados ou orquestrados.
Você consegue trabalhar com grandes conjuntos de dados?
Sim. Posso criar fluxos de processamento eficientes para grandes conjuntos de dados usando SQL, Python e PySpark.

