En este video, explico un pipeline ETL (Extracción, Transformación, Carga) de extremo a extremo construido utilizando datos del mundo real del sector inmobiliario de MagicBricks.
El proyecto demuestra cómo los datos web no estructurados pueden transformarse en archivos CSV limpios y listos para el análisis utilizando Python, Pandas y Streamlit.
Este proyecto abarca:
* Web scraping utilizando Python Requests y BeautifulSoup
* Manejo de datos web no estructurados e inconsistentes
* Limpieza de datos, normalización y manejo de valores faltantes con Pandas
* Construcción de una interfaz simple en Streamlit para la exploración de datos y descargas
* Manejo adecuado de problemas de scraping del mundo real, incluyendo errores 403 Forbidden en entornos en la nube utilizando un modo de respaldo de demostración.
En lugar de fallar cuando el scraping es bloqueado, el pipeline cambia inteligentemente a conjuntos de datos de muestra, asegurando que el flujo ETL funcione de extremo a extremo y siga siendo confiable.
Este proyecto es ideal para:
* Portafolios de ingeniería de datos
* Aprendices de Python y ETL
* Analistas de datos y científicos de datos que trabajan con datos web.
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