Ich werde eine Python-Datenpipeline mit Tests und Planung aufbauen

Deine Daten kommen in Dateien, APIs und Exporten an, die nicht miteinander übereinstimmen, und jemand fügt sie jeden Monat manuell zusammen.

Ich baue das stattdessen als eine Pipeline: ein wiederholbarer Job, der deine Quellen einliest, sie auf ein einheitliches Schema normalisiert und das Ergebnis liefert, das du wirklich brauchst – nach einem festen Zeitplan, ohne dass jemand ständig dabei sein muss.

So arbeite ich:

Jede Quellzeile wird berücksichtigt. Zeilen, die nicht gemappt werden können, werden MARKIERT, niemals stillschweigend gelöscht. Du bekommst eine Abstimmung, die die Zählungen vor und nach zeigt.

Fehlerfälle werden zuerst behandelt: Wiederholungen bei temporären Fehlern und eine Benachrichtigung, wenn eine Quelle nicht verfügbar ist, anstatt einen leeren Bericht zu erzeugen.

Zugangsdaten liegen in Umgebungsgeheimnissen, die du kontrollierst, niemals im Code.

Tests sind inklusive, damit Änderungen im Format eines Anbieters erkannt werden, bevor sie drei Wochen später entdeckt werden.

Ich baue diese mit CI, Typüberprüfung, automatischer Bereitstellung und geplanter Ausführung als Standard. Deine Lieferung umfasst den projektspezifischen Code, seine Tests und Dokumentation, entsprechend deinem Paketumfang.

Schreib mir mit deinen Quellen und was das Ergebnis aussehen soll, und ich sage dir ehrlich, ob das passt, bevor du bestellst.