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Diseño e implementación de una arquitectura de datos en nube que realiza procesos ETL con el fin de servir los datos para perfilamiento de riesgo crediticio de clientes bancarios

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Wilalz/DataEng-PipelineETL-Riesgo-Credito

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Pipeline ETL Riesgo crediticio banco

Diseño e implementación de una arquitectura de ingeniería de datos en la nube utilizando servicios de AWS. Incluye la construcción de pipelines para la ingesta, transformación y almacenamiento de datos relevantes para el perfilamiento crediticio de clientes, así como el despliegue automatizado de la infraestructura mediante Terraform (IaC). El resultado es una base de datos robusta y escalable, lista para ser utilizada en futuros modelos de machine learning orientados a la predicción del riesgo crediticio.

Proyecto final del diplomado de Ingenieria de datos de La Escuela de Ingenieria de Antioquia (EIA) y Data Clouders

Flujo ETL de datos

Flujo ETL

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Tecnologias utilizadas

Data Engineer | ETL | Pipelines | AWS | Terraform | Python

Participantes

Wilson Alzate

Contacto

Wilson Alzate (LinkedIn)

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Diseño e implementación de una arquitectura de datos en nube que realiza procesos ETL con el fin de servir los datos para perfilamiento de riesgo crediticio de clientes bancarios

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