Je vais construire un pipeline ETL d'importation, de nettoyage et de migration de données en python


À propos de ce service
Traduction automatique
Je crée des pipelines d'importation, de nettoyage et de migration de données (ETL) sur Python — et je les déploie pour qu'ils fonctionnent de manière autonome.
Ce que je réalise :
Importation depuis CSV, Excel, JSON, APIs ou une autre base de données.
Nettoyage : normalisation, déduplication, validation, correction de l'encodage et des formats.
Migration entre systèmes avec un rapport de couverture des champs et d'erreurs.
Pipeline programmés qui s'exécutent et se mettent à jour automatiquement.
Tableau de bord optionnel ou carte GIS sur les données nettoyées.
Ma méthode de travail :
Fournissez-moi un échantillon de vos données et la cible, et vous recevrez un pipeline fonctionnel et testé à un prix fixe et dans un délai convenu. Le code source et un code propre, commenté, vous seront remis. Je travaille de manière asynchrone et privilégie le texte, avec des étapes claires.
Ce qui n'est pas adapté : données sensibles ou réglementées (paiements, médicales), ou corrections de grandes bases de code existantes.
Voir plus d'exemples dans mon portfolio.
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Ukrainien, Anglais
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FAQ
Traduction automatique
Que pouvez-vous importer ?
CSV, Excel, JSON, API REST ou une autre base de données. Export vers une base de données propre ou des fichiers, avec un rapport de validation.
Pouvez-vous nettoyer et dédupliquer des données désordonnées ?
Oui - normaliser, dédupliquer, valider, et corriger l'encodage et les formats. Les valeurs manquantes sont traitées de manière honnête - manquer n'est pas considéré comme zéro.
Pouvez-vous ajouter un tableau de bord ou une carte sur les données ?
Oui - un tableau de bord optionnel ou une carte GIS (Leaflet) sur les données nettoyées, déployée pour fonctionner de manière autonome.
Script ponctuel ou pipeline programmé ?
Les deux. Un script d'importation et de nettoyage ponctuel, ou un pipeline ETL réutilisable qui s'exécute et se met à jour automatiquement avec un rapport de couverture des champs.
Comment puis-je être sûr que les chiffres sont corrects ?
Chaque pipeline fournit un rapport de validation et de couverture des champs, et les calculs sont vérifiés de manière déterministe - pas à l'œil ni par une supposition d'IA.
