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Top-Qualität – ich werde ETL-Pipeline-Data-Engineering mit Python- und Cloud-Plattformen durchführen

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Erweiterte Datenpipeline. Erstellen Sie mit den richtigen Tools eine ETL-Pipeline für mehr als 3 Datenquellen und automatisieren Sie sie

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8 Bewertungen
  • Konnektivität der Datenquelle
  • API-Integration
  • Formatieren und Reinigen
  • Quellcode

Ich habe in vielen verschiedenen Branchen gearbeitet und diese Erfahrungen gesammelt. Ich habe gelernt, ein besserer Datenwissenschaftler zu sein. In meiner aktuellen Rolle bin ich für den gesamten Datenmigrations- und Integrationsprozess verantwortlich. Mein vielfältiger Hintergrund hat mir die Möglichkeit gegeben, in vielerlei Hinsicht zu wachsen und zu lernen, was andere nicht konnten.


Außerdem konnte ich in zahlreiche Geschäfts- und Lebenserfahrungen eintauchen, wodurch ich verstehen konnte, wie jede Situation funktioniert, welche Schritte angemessen sind und was getan werden muss.


Obwohl ich über vielfältige Erfahrungen verfüge, haben alle meine Jobs eines gemeinsam: Sie erfordern eine Datenanalyse. In jeder Situation analysierte ich nicht nur die aus verschiedenen Quellen gesammelten Daten, sondern musste sie auch so interpretieren, dass sie für die Entscheidungsfindung nützlich waren (was oft bedeutete, Muster zu finden).


Im Folgenden sind die Tools und Technologien aufgeführt, für die ich Experte bin:

1. Python

2.R

3. SQL

4. Kein SQL

5. ETL- und ELT-Pipelines

6. API-Entwicklung

7. Automatisierung durch Skripte

8. Datenmigration

9.BigQuery

10. Wolke

11. Amazon Web Service (AWS)

12. Bienenstock

Top-Qualität – ich werde ETL-Pipeline-Data-Engineering mit Python- und Cloud-Plattformen durchführen

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