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Je construirai des pipelines ETL automatisés et une intégration de données en Python
Développeur Python, ingénierie des données
Je suis une étudiante en ingénierie des données, orientée détail, avec une expérience solide dans la conception de pipelines de données de bout en bout, la modélisation dimensionnelle et la gestion de...
À propos de ce service
Vous cherchez un pipeline ETL fiable en production pour intégrer, nettoyer et automatiser vos flux de données ? Ne cherchez plus.
Je me spécialise dans la création de pipelines d’ingénierie des données personnalisés, performants, en utilisant Python, SQL et des outils modernes. Que vous ayez besoin d’un script simple ou d’un pipeline multi-source complexe, je livrerai un code propre, maintenable et bien testé.
Ce que je propose :
Ingestion multi-sources : extraction depuis REST APIs, SQL (PostgreSQL, MySQL), NoSQL (MongoDB), CSV, JSON ou Web Scraping.
Transformation et validation des données : nettoyage des données brutes, application de gates de qualité, isolement des enregistrements mal formés et mise en œuvre d’une logique métier personnalisée.
Chargement incrémental intelligent : chargements idempotents basés sur des watermark dans vos bases cibles.
Orchestration des workflows : planification et surveillance des exécutions de pipelines automatiquement via des DAGs Apache Airflow
Containerisation : packaging de votre pipeline avec Docker et Docker Compose pour une exécution sans souci partout.
Gestion robuste des erreurs : retries intégrés, mécanismes de secours et journalisation détaillée du pipeline.
Pourquoi travailler avec moi ?
Code Python modulaire, propre et optimisé (orienté objets).
Concentration sur la précision des données et la tolérance aux fautes.
Communication claire et livraison rapide
Destination Platform:
PostgreSQL
•
mySQL
•
Autres
Outils et plateformes:
Autres
Mon portfolio
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FAQ
Traduction automatique
Que dois-je fournir avant de passer une commande ?
Vous devez fournir des données d’exemple, les accès/identifiants à l’API (si Applicable), et une brève explication du résultat ou de la base de données cible attendue.
Pouvez-vous programmer le pipeline pour qu’il s’exécute automatiquement ?
Oui, je peux mettre en place une planification automatisée via des DAGs Apache Airflow ou des planificateurs de tâches conteneurisés.
Que se passe-t-il si les données sources contiennent des enregistrements manquants ou corrompus ?
Je conçois des gates de qualité des données personnalisés qui mettent en quarantaine les enregistrements mal formés sans bloquer l’exécution de l’ensemble du pipeline.
