Visión general
De qué trata este proyecto.
Perfila un ETL de 1.800 LOC, prototipa con Polars y Pandas + multiprocessing, y recomienda la mejor estrategia. Obtén un certificado verificable.
El Briefing
Lo que harás y lo que demostrarás.
Paralelizar un ETL Pandas de 7 horas con Polars o Pandas particionado y recomendar la estrategia con mejor relación rendimiento/mantenibilidad.
Earning criteria — what you'll demonstrate
- Aplicar paralelismo a un ETL real con metodología honesta
- Comparar runtimes de DataFrame con criterios técnicos y de mantenibilidad
- Diseñar particionado por clave para Pandas
- Producir recomendaciones que ponderen complejidad vs ganancia
Encaje académico
Dónde encaja esto en tus estudios.
Afina las mismas habilidades que tu titulación espera de ti.
Performance Engineering of Software Systems
Master · Cs Se
Fit score: 1
Habilidades
Habilidades que demostrarás.
Cada una aparece en tu credencial verificada.
Carreras
Roles para los que esto te prepara.
Títulos reales. Puentes de habilidades reales. Elige el que más se acerque a tu trayectoria.
Trayectorias profesionales que esto construye
Roles canónicosIngeniero de Backend
Reescribir ETL críticos con datos reales y mantener corrección es habilidad backend muy demandada en fintech de microfinanzas.
Este proyecto afina
- data-pipelines
- pandas
- parallel-programming
Ingeniero de Software
Quien sabe perfilar Python y aplicar paralelismo correcto resuelve problemas que para equipos junior son cajas negras.
Este proyecto afina
- performance-engineering
- parallel-programming
- benchmarking