6.1.1: Transformación y Calidad del Dato en Python: Acualizacion de codigo base

Continuamos con la Fase 2 de nuestro pipeline de DataOps. Ya logramos extraer el clima crudo de la API de Open-Meteo, pero esos datos aún no están listos para viajar por nuestra arquitectura. ¡Es hora de aplicar la Calidad del Dato!

En este video, programamos la función de transformación (format_data). Aquí tomaremos el JSON original, crearemos un diccionario limpio, traduciremos los campos y, lo más importante, aseguraremos que cada registro tenga una identidad única y el tipo de dato correcto antes de enviarlo al orquestador.

.
.
.

📌 ¿Qué aprenderás en este video?

Creación de Estructuras (Diccionarios): Cómo inicializar un diccionario vacío en Python para usarlo como "molde" de nuestros datos limpios.

Generación de UUIDs: Uso de la librería uuid para asignar un identificador único e irrepetible a cada bloque de datos, fundamental para evitar duplicados en bases de datos.

Type Casting (Conversión de Tipos): La importancia de forzar los datos numéricos usando float() para garantizar la integridad de las temperaturas y velocidades del viento.

Mapeo y Estandarización: Cómo extraer las llaves en inglés del JSON de la API y guardarlas con una nomenclatura estandarizada en español para nuestro proyecto.
.
.
.
CAPÍTULOS:
00:00 Introducción: La importancia de la Transformación (La "T" en ETL)
00:55 Creando la función format_data y el diccionario vacío
02:30 Generando un ID único con uuid4()
03:30 Extrayendo datos fijos y mapeando el JSON
04:30 Aplicando Calidad del Dato con float() para números
07:45 Retornando el payload limpio al pipeline
.
.
.
#DataOps #Python #ETL #DataQuality #JSON #DataEngineering #Programacion #Airflow #UTTT #backend

Видео 6.1.1: Transformación y Calidad del Dato en Python: Acualizacion de codigo base канала Dataops HEDM