هندسة مسارات البيانات تتطلب دقة في استخراج، تحويل، وتحميل البيانات (ETL). أقدم أتمتة تقنية لتقليل الأعباء اليدوية بنسبة 40% من خلال بناء سكربتات فعالة لضمان استقرار العمليات ومزامنة البيانات عبر واجهات برمجة التطبيقات (APIs) إلى قواعد بيانات مركزية.

- كتابة سكربت Python واحد لاستخراج البيانات من مصدر واحد (ملف واحد أو رابط API واحد).
- تطبيق عمليات تنظيف أساسية (إزالة التكرار، معالجة القيم الفارغة) باستخدام Pandas.
- تحميل البيانات المعالجة إلى جدول واحد في قاعدة بيانات (PostgreSQL أو T-SQL).
- حجم البيانات الأقصى: 10,000 سجل.
- ملف توضيحي (Readme) يشرح آلية تشغيل السكربت.

- كود برمجي موثق ومحسن يسهل التعديل عليه مستقبلاً.
- الاعتماد على مكتبات علمية مثل Pandas و NumPy لمعالجة البيانات الضخمة.