Je vais construire des pipelines de données ETL automatisés avec pyspark et python

Certaines informations ont été traduites automatiquement.
Naveen M

Inde

Je parle Anglais
Ingénieur en données ayant conçu et construit une plateforme de données de santé à partir de zéro, traitant aujourd’hui plus de 5 millions de dossiers patients et plus de 10 téraoctets de données clin...
Plus d’infos
À propos de ce service

Vous avez besoin d’un traitement de données évolutif et performant pour votre entreprise ?

Je suis un ingénieur en données professionnel spécialisé en PySpark, Python, SQL et architectures cloud. J’aide les entreprises à transformer des ensembles de données brutes et non structurées en pipelines de données propres, fiables et exploitables.

Ce que je peux faire pour vous :

  • Construire des pipelines ETL/ELT robustes en batch et en temps réel avec PySpark.
  • Traiter de grands ensembles de données CSV, Parquet, JSON ou SQL avec une haute performance.
  • Intégrer PySpark avec Databricks, AWS (S3, Glue, Redshift), GCP et Azure.
  • Optimiser un code PySpark lent (repartitioning, mise en cache, jointures broadcast, correction des erreurs de mémoire).
  • Nettoyer, valider et structurer des ensembles de données brutes pour l’analyse ou le Machine Learning.

Pourquoi me choisir ?

  • Code prêt pour la production, entièrement commenté.
  • Instructions d’installation complètes.
  • Sécurité et confidentialité des données garanties à 100 %.
Plus d’infos
build automated etl data pipelines using pyspark and python
Plein écran
build automated etl data pipelines using pyspark and python

Destination Platform:

PostgreSQL

•

mySQL

•

Serveur Microsoft SQL

+2

Outils et plateformes:

AWS Glue DataBrew

•

Azure Data Factory

+1

Balises associées