Ich erstelle eine data import, cleanup und migration etl pipeline in python


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Automatische Übersetzung
Ich erstelle data import, cleanup und migration Pipelines (ETL) in Python – und setze sie so ein, dass sie eigenständig laufen.
Was ich erstelle:
Import aus CSV, Excel, JSON, APIs oder einer anderen Datenbank.
Cleanup: normalisieren, duplizieren, validieren, Kodierung und Formate korrigieren.
Migration zwischen Systemen mit Feldabdeckung und Fehlerbericht.
Geplante Pipelines, die automatisch laufen und aktualisieren.
Optional ein Dashboard oder GIS-Karte über die gereinigten Daten.
So arbeite ich:
Gib mir ein Beispiel deiner Daten und das Ziel, und du bekommst eine funktionierende, getestete Pipeline zu einem festen Preis und Zeitrahmen. Quellcode und sauber kommentierter Code werden dir übergeben. Ich arbeite asynchron und textorientiert, mit klaren Meilensteinen.
Nicht geeignet für: sicherheitskritische oder regulierte Daten (Zahlungen, medizinisch) oder Fixes an großen bestehenden Codebasen.
Sieh dir mehr Beispiele in meinem Portfolio an.
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CRM Admin Panel and Web App Developer on FastAPI and Python
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- Mitglied seitSept. 2026
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Ukrainisch, Englisch
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FAQ
Automatische Übersetzung
Was kannst du importieren?
CSV, Excel, JSON, REST APIs oder eine andere Datenbank. Ausgabe in eine saubere Datenbank oder Dateien, mit einem Validierungsbericht.
Kannst du unordentliche Daten bereinigen und duplizieren?
Ja – normalisieren, duplizieren, validieren und Kodierung sowie Formate korrigieren. Fehlende Werte werden ehrlich behandelt – fehlen ist nicht gleich null.
Kannst du ein Dashboard oder eine Karte über die Daten erstellen?
Ja – ein optionales Dashboard oder eine GIS-Karte (Leaflet) über die bereinigten Daten, die so deployed wird, dass sie eigenständig läuft.
Einmaliges Skript oder eine geplante Pipeline?
Beides. Ein einmaliges Import- und Bereinigungsskript oder eine wiederverwendbare ETL-Pipeline, die automatisch läuft und aktualisiert wird, inklusive Feldabdeckungsbericht.
Wie weiß ich, dass die Zahlen richtig sind?
Jede Pipeline liefert einen Validierungs- und Feldabdeckungsbericht, und die Berechnungen werden deterministisch überprüft – nicht per Auge und nicht durch eine KI-Vermutung.
