O projeto de ETL (Extração, Transformação e Carga) utiliza a linguagem de programação Python para realizar a limpeza e tratamento de dados.
O objetivo principal desse projeto é extrair dados brutos de diferentes fontes, como arquivos CSV, bancos de dados ou APIs, e transformá-los em um formato adequado para análise e carregamento em um banco de dados ou em outras aplicações.
Através do uso de bibliotecas como pandas, numpy e re, o projeto realiza as seguintes etapas:
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Extração de dados: Os dados são extraídos de suas fontes originais, como arquivos CSV, bancos de dados ou APIs.
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Limpeza de dados: Nessa etapa, os dados são tratados para remover valores nulos, duplicados ou inconsistentes. Também é possível realizar a padronização de dados, como a formatação de datas ou a correção de erros de digitação.
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Transformação de dados: Os dados são transformados de acordo com as necessidades do projeto. Isso pode incluir a criação de novas colunas, a aplicação de cálculos ou a agregação de informações.
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Carga de dados: Os dados tratados e transformados são carregados em um banco de dados ou em outros sistemas para serem utilizados em análises ou outras aplicações.
O projeto fornece uma visão geral do processo de ETL e como ele pode ser realizado usando a linguagem de programação Python. Isso pode ajudar outros desenvolvedores a entenderem como realizar a limpeza e tratamento de dados em seus próprios projetos.
Lembrando que o projeto em questão é apenas um exemplo e pode ser adaptado de acordo com as necessidades específicas de cada projeto.