PythonDataExercise

Este repositorio contiene cinco proyectos avanzados de ingeniería y migración de datos en Python, diseñados para demostrar habilidades profesionales en ETL, orquestación, análisis, integración de APIs y automatización de reportes con SQL y Python.

Estructura de Carpetas

• etl_sql/: Pipeline ETL robusto para migración y transformación de datos entre fuentes SQL y archivos. Incluye validación, logging profesional, configuración flexible y pruebas.
• data_pipeline_orchestration/: Orquestación avanzada de pipelines de datos con Airflow y Python. Incluye DAGs reales, manejo de dependencias, logging y configuración YAML.
• advanced_data_analysis/: Análisis avanzado de datos con pandas, SQL y visualización. Incluye notebooks, scripts, configuración YAML y pruebas.
• api_to_sql_integration/: Integración robusta de datos desde APIs REST a SQL con validación, logging y configuración YAML.
• sql_reporting_automation/: Automatización profesional de reportes y dashboards SQL con Python. Incluye generación de reportes, visualización, logging y configuración YAML.

Navegación y Ejecución

Cada carpeta contiene su propio README.md con instrucciones detalladas de instalación, configuración y ejecución. Para comenzar con cualquier ejercicio:

1. Navega a la carpeta del proyecto deseado:

   cd <nombre_del_proyecto>

   Por ejemplo:

   cd etl_sql

2. Instala las dependencias:

   uv pip install -r requirements.txt

3. Consulta el README.md de cada proyecto para instrucciones específicas de ejecución y pruebas.

Ejemplo de Estructura de Proyecto

PythonDataExercise/
├── etl_sql/
├── data_pipeline_orchestration/
├── advanced_data_analysis/
├── api_to_sql_integration/
├── sql_reporting_automation/
└── README.md

Requisitos Generales

• Python 3.9+
• uv para la gestión de dependencias (puedes usar pip si lo prefieres)

Propósito

Estos ejercicios están pensados para practicar y demostrar maestría en ingeniería de datos, migración, automatización y análisis profesional en Python y SQL.

Recursos Útiles

• Documentación oficial de Python
• Documentación de pandas
• Documentación de SQLAlchemy
• Documentación de Airflow
• Documentación de uv

---

Para dudas o sugerencias, abre un issue o contacta al autor del repositorio.