Ik bouw een AWS data lake en ETL-pipeline met PySpark
Over deze dienst
Als Data Engineer ontwerp ik robuuste cloud-native architecturen en schaalbare ETL-pipelines. Of het nu gaat om het verwerken van grote volumes logs of het bouwen van Medallion Data Lakes, ik lever schone, geoptimaliseerde oplossingen.
️ Wat ik aanbied:
- End-to-End ETL Pipelines: Geautomatiseerde data extractie, transformatie en loading met Python en PySpark.
- Cloud Data Lakes: Architectuur van serverless Medallion Data Lakes (Bronze, Silver, Gold) op AWS (S3, Glue, Athena).
- Database Architectuur: Relationale databases ontwerpen (3NF) en complexe SQL-query's optimaliseren (CTEs, Window Functions) in PostgreSQL.
- Prestaties Verbeteren: Verwerkingstijden verminderen en opslagkosten verlagen met formaten zoals Apache Parquet.
Tech Stack: AWS (S3, Glue, Athena) | PySpark | Python | PostgreSQL | Geavanceerd SQL | Git/GitHub
Waarom voor mij kiezen? Ik schrijf productieklare code, zorg voor schaalbare ontwerpen en volg strikt de beste praktijken in data engineering.
Stuur me gerust een bericht voordat je bestelt om je exacte project te bespreken!
Mijn portfolio
Veelgestelde vragen
Automatische vertaling
Bied je architectuurdiagrammen aan voordat je aan het project begint?
Ja! Voor de standaard- en premium-pakketten lever ik een compleet high-level cloud architectuurdiagram (bijvoorbeeld AWS S3, Glue, Athena flow) voordat ik de code schrijf, zodat we op dezelfde pagina zitten.
Welke technologieën gebruik je voor data transformatie?
Ik gebruik voornamelijk PySpark (via AWS Glue) voor big data transformaties en geavanceerd SQL (PostgreSQL) voor relationele data engines, wat zorgt voor hoge prestaties en schaalbaarheid.

