Ik bouw een python ETL-pipeline voor csv, Excel, API en sql
Backend- en Data Engineer die schaalbare APIs, databases en ETL-systemen bouwt
Over deze dienst
Als je data te groot, te rommelig of te handmatig is op dit moment, automatiseer ik het.
Bewijs: ik heb een pipeline gebouwd die meer dan 2 miljard rijen verwerkt voor een financieel platform, en een ruwe dataset van 7GB en meer dan 2.000.000 documenten omgezet in een gestructureerd, doorzoekbaar data lake in twee weken, helemaal zelfstandig.
Wat ik bouw:
Op maat gemaakte ETL-pipeline (extract, schoonmaken, transformeren, laden)
Grote datasets zonder geheugenproblemen verwerken
Herhaalbare, idempotente pipelines
Data validatie en kwaliteitscontroles
Loading in PostgreSQL, MySQL of Parquet
Logging en foutafhandeling
Planning/automatisering instellen
Bronnen: CSV, Excel, JSON, REST API's, PostgreSQL, MySQL, SQLite, Parquet.
Stuur me een voorbeeld van je data en je einddoel, en ik bepaal de scope van de pipeline voordat je bestelt.
etl pipeline
python
data engineering
data cleaning
automation
Tools & platforms:
Kafka Connect
•
Overige
Mijn portfolio
Veelgestelde vragen
Automatische vertaling
Hoe groot kan een dataset zijn die je aankunt?
Ik heb meer dan 2 miljard rijen verwerkt met streaming/chunking technieken.
Kan het op een schema draaien?
Ja, geplande/geactiveerde runs zijn inbegrepen in Standard of Premium.

