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Costruirò una pipeline ETL automatizzata con python e sql
Ciao, sono un Data Engineer e Analytics Specialist con esperienza professionale in aziende nazionali e internazionali, creando soluzioni di dati che supportano decisioni aziendali reali.
Mi specializz...
Informazioni su questo servizio
Hai dati grezzi in CSV, Excel, API o database che richiedono un'elaborazione manuale ripetitiva?
Costruirò un flusso di lavoro ETL affidabile usando Python e SQL per estrarre, pulire, trasformare, validare e caricare i tuoi dati in un output strutturato o in un database SQL.
Questo servizio può includere:
Elaborazione di dati CSV e Excel
Integrazione con PostgreSQL, MySQL o SQLite
Pulizia dei dati, deduplicazione e formattazione
Gestione di valori mancanti e trasformazioni secondo le regole di business
Creazione di tabelle e caricamento SQL
Codice sorgente Python riutilizzabile
Validazione di base, registrazione degli errori e documentazione
Automazione locale con Task Scheduler o cron, quando applicabile
Riceverai codice organizzato, leggibile e istruzioni chiare per eseguire il workflow.
Contattami prima di ordinare così posso rivedere le tue fonti di dati, le regole di trasformazione, l'output previsto e l'idoneità del pacchetto. Piattaforme cloud, API autenticati o complesse, dataset molto grandi e cambiamenti significativi di scope richiedono un'offerta personalizzata.
Tecnologia:
Excel
•
Python
Il mio portfolio
FAQ
Traduzione automatica.
Quale pacchetto devo scegliere?
Il pacchetto Basic è pensato per pulire e trasformare un dataset CSV o Excel. Standard è adatto per un workflow ETL riutilizzabile collegato a un database SQL. Premium è destinato a più fonti, integrazione API, trasformazioni avanzate, validazione, logging e documentazione. Contattami
Di cosa hai bisogno prima di iniziare?
Fornisci dati di esempio, i formati di origine e destinazione, le regole di trasformazione, l'output previsto, il numero approssimativo di righe e colonne e il tuo database preferito. Le informazioni sensibili possono essere sostituite con dati di esempio anonimizzati durante la revisione iniziale.
Quali fonti di dati supportate?
Lavoro principalmente con CSV, Excel, PostgreSQL, MySQL, SQLite e API REST accessibili. Contattami prima per API autenticati, formati di file insoliti, servizi cloud o sistemi legacy.
Includete il codice sorgente?
Sì. Tutti i pacchetti includono il codice sorgente creato per l'ambito concordato. Standard e Premium includono anche istruzioni di esecuzione e una cartella di progetto strutturata.
Cosa conta come revisione?
Una revisione corregge il lavoro consegnato affinché corrisponda ai requisiti concordati prima dello sviluppo. Nuove fonti di dati, trasformazioni aggiuntive, nuovi output, modifiche all'architettura o requisiti introdotti dopo l'ordine sono considerati scope aggiuntivo.
Puoi automatizzare la pipeline?
Sì, posso preparare il workflow per l'esecuzione programmata locale usando Windows Task Scheduler o cron quando l'ambiente lo consente. Deployment su cloud, server, container o orchestrazione gestita richiedono un'offerta personalizzata.
Puoi modificare o debugare uno script ETL esistente?
Sì. Condividi il codice, i dettagli degli errori, il comportamento atteso, le informazioni sull'ambiente e un esempio rappresentativo dei dati così posso determinare se si adatta a un pacchetto esistente o richiede un'offerta personalizzata.
Come gestite i dati riservati?
Con la massima cura e responsabilità, si consiglia vivamente di fornire dati di esempio anonimizzati o mascherati quando possibile. L'accesso dovrebbe essere limitato alle risorse necessarie per il progetto. Per favore, non condividere password direttamente in file o messaggi; usa credenziali temporanee o accesso limitato.
Lavori con dataset molto grandi?
La dimensione del dataset da sola non determina la complessità. Contattami con il numero approssimativo di righe, dimensione del file, fonti di dati, frequenza di aggiornamento e trasformazioni richieste. Progetti di grande volume o sensibili alle prestazioni richiedono una valutazione personalizzata.
