Costruirò il tuo pipeline ETL usando Python, SQL, Airflow e AWS

Hai problemi con dati disordinati e sparsi, difficili da affidare? Costruisco pipeline ETL affidabili che trasformano i dati grezzi in informazioni pulite e pronte per le query, come fanno i team di produzione dei dati.

Utilizzo Python, SQL, Apache Airflow, PySpark e AWS per spostare i tuoi dati dalla sorgente a un magazzino strutturato, con validazioni lungo il percorso per catturare i dati cattivi in anticipo.

Ecco come posso aiutarti:

Progettazione e sviluppo di pipeline ETL/ELT

Orchestrazione con Apache Airflow (DAG pianificati)

Ingestione dati da API, CSV e database

Trasformazione dati con Python/PySpark

Modellazione del magazzino dati (tabelle fact/dimensioni, PostgreSQL)

Validazione della qualità dei dati e controlli automatici

Ho realizzato pipeline end-to-end che gestiscono oltre 100.000 record provenienti da più fonti, strutturate in magazzini puliti e pronti per l'analisi.

Mi interessa scrivere codice pulito e comunicare chiaramente, così saprai sempre cosa succede in ogni fase, non solo alla fine riceverai una scatola nera.

Hai una fonte di dati diversa o bisogno di altro? Scrivimi prima, sono felice di verificare se è adatto prima di ordinare.