Neste vídeo, eu apresento um pipeline ETL (Extração, Transformação, Carga) de ponta a ponta construído usando dados reais do setor imobiliário do MagicBricks
O projeto demonstra como dados web não estruturados podem ser transformados em arquivos CSV limpos e prontos para análise usando Python, Pandas e Streamlit
Este projeto abrange:
* Web scraping usando Python Requests e BeautifulSoup
* Manipulação de dados web não estruturados e inconsistentes
* Limpeza de dados, normalização e tratamento de valores ausentes com Pandas
* Construção de uma interface simples em Streamlit para exploração e download de dados
* Tratamento elegante de problemas reais de scraping, incluindo erros 403 Forbidden em ambientes de nuvem usando um modo de fallback de demonstração
Em vez de falhar quando o scraping é bloqueado, o pipeline muda inteligentemente para conjuntos de dados de amostra, garantindo que o fluxo ETL funcione de ponta a ponta** e permaneça confiável.
Este projeto é ideal para:
* Portfólios de engenharia de dados
* Aprendizes de Python e ETL
* Analistas de dados e cientistas de dados que trabalham com dados web
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