Je vais faire du nettoyage de données, ETL et automatisation avec Python SQL

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Inde

Je parle Telugu, Anglais

Stagiaire en ingénierie des données

Je suis diplômée en informatique, spécialisée en intelligence artificielle, avec une expérience pratique en Python, SQL et ingénierie des données. J’ai développé des applications d’IA générative utili...
À propos de ce service

Bonjour, je suis Harshitha, ingénieure en données avec une expérience pratique dans la construction et le nettoyage de pipelines de données lors de mon stage chez Palantir Foundry (via PeopleTech Technology, une filiale de Quest Global).

J’aide les entreprises à transformer des données désordonnées et incohérentes en ensembles de données propres et prêts à l’analyse. Pendant mon stage, j’ai travaillé sur l’ingestion de données brutes provenant de plusieurs sources, la résolution des incohérences de schéma et des incompatibilités de types, ainsi que leur transformation en formats standardisés, des compétences que j’apporte à chaque service ici.

Ce que je peux faire pour vous :

  • Nettoyage et standardisation des données (Python, SQL)
  • Audits initiaux des données pour repérer les problèmes de qualité, valeurs manquantes et incohérences
  • Recommandations pour la conception de pipelines ETL
  • Scripts d’automatisation de base pour vous faire gagner du temps

Pourquoi travailler avec moi :

  • Une expérience concrète en industrie, pas seulement des cours
  • Une solide base en Python et SQL avec une exposition au cloud (AWS, Azure)
  • Une communication claire : j’expliquerai ce que je trouve en langage simple, pas seulement du jargon
  • Une livraison rapide et fiable

Je suis en train de constituer mon portfolio Fiverr, c’est pourquoi je propose une attention particulière et des tarifs compétitifs pour chaque commande. Parlons de vos données, envoyez-moi un message avec les détails et je vous répondrai rapidement.

Langue:

Anglais

Expertise technique:

Apache Spark

Databricks

Amazon S3

Expertise:

Pipelines de data

Développement ETL

Secteur:

Analyse de données