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Ich arbeite vollzeit als Data Engineer mit SQL, Python, ETL, ELT
Hallo! Ich bin Tiffany M, eine Fachfrau für Data Engineering. Ich bin die Gründerin einer kleinen Firma für Datenverarbeitung. Mit einer Leidenschaft für Data Modeling und einem Talent dafür, Chaos in...
Über diesen Service
Mit 14 Jahren Erfahrung als Entwickler und Data Engineer hat meine Agentur Erfahrung mit Azure, AWS und Google. Ich kann dir dabei helfen, mit solider Architektur und Entwicklung, Observability und Governance bei deinen Daten zu gewinnen.
Unsere Firma kann auch Plattform-übergreifende Vorschläge machen, um deine Daten in der Cloud zu sichern.
Gerne erstelle ich individuelle Angebote nach Bedarf.
Firmenwebsite: trmcloudata.com
- Wenn Datensätze groß sind und komplexe Strukturen haben, kontaktiere mich bitte für ein individuelles Angebot.
- Wenn mehr Datensätze benötigt werden, können wir deine mehreren Datensätze immer evaluieren und zusätzliche Services anbieten.
FAQ
Automatische Übersetzung
Mit welchen Datenquellen können Sie arbeiten?
Ich kann eine Vielzahl von Technologien abdecken, darunter Datenbanken (SQL/NoSQL), Cloud-Speicher (S3, Azure Blob, GCS), APIs, Flat Files (CSV, JSON, Parquet) und Streaming-Plattformen wie Kafka.
Welche Programmiersprachen und Tools nutzen Sie?
Meine Hauptwerkzeuge sind Python (Pandas, PySpark), SQL. Ich kenne auch Powershell, Databricks CLI, Kotlin, GitHub Actions.
Kannst du mir beim Aufbau einer neuen Datenpipeline von Grund auf helfen?
Ja, ich spezialisiere mich auf das Design, den Aufbau und die Bereitstellung robuster ETL/ELT-Pipelines, die auf deine spezifischen Bedürfnisse zugeschnitten sind, um Datenqualität und effiziente Verarbeitung zu gewährleisten.
Bietest du laufende Wartung oder nur eine einmalige Einrichtung an?
Ich konzentriere mich hauptsächlich auf die initiale Einrichtung und Lieferung, bin aber offen für Gespräche über eine Retainer-Vereinbarung für Support, Optimierung und Wartung nach der Lieferung.
Welche Informationen benötigen Sie, um das Projekt zu starten?
Bitte gib Details zu deiner Datenquelle oder -quellen, dem Zielort (z.B. ein Data Warehouse), ob die gewünschte Transformationslogik bekannt und gut dokumentiert ist, wie dein aktuelles Datenvolumen und das Datenwachstum im Laufe der Zeit sind, was deine aktuellen und unmittelbaren Schmerzpunkte sind. Beispiel: Datenbank-Latenz
Wie gehen Sie mit der Datensicherheit um?
Das erfolgt pro Projekt. Hier einige Beispiele: Nur für Beratungszwecke empfehlen wir, Shadowing über sichere Videokonferenzen zu ermöglichen. Für praktische Arbeiten, die du von uns erwartest, um sie gemäß den vereinbarten Bedingungen abzuschließen, können wir einen Plan erstellen, um unseren Ingenieur als Gastkonto in deinen Tenant einzubinden.
