Terapkan pandas dalam pipeline data nyata: multi-sumber, transformasi ETL, validasi, logging, ekspor, dan otomasi. Section ini menyusun materi menjadi chapter berurutan; ikuti urutannya karena tiap chapter memakai konsep dari chapter sebelumnya.

# Membangun Pipeline Data

Menyusun tahapan extract, transform, load menjadi fungsi-fungsi pandas yang terstruktur.

Buka → # Membaca Data dari Banyak Sumber

Menggabungkan data dari CSV, Excel, JSON, dan database dalam satu pipeline.

Buka → # Transformasi ETL dengan Pandas

Menerapkan pembersihan dan transformasi standar pada tahap transform pipeline.

Buka → # Validasi Data Pipeline

Memasang gerbang validasi schema dan aturan bisnis sebelum data diekspor.

Buka → # Logging dan Penanganan Error

Mencatat jalannya pipeline dengan module logging dan menangani kegagalan tahapan.

Buka → # Ekspor Data Hasil Transformasi

Menulis hasil pipeline ke beberapa format output dengan penamaan yang konsisten.

Buka → # Otomasi Pemrosesan Data

Membungkus pipeline menjadi skrip CLI yang siap dijalankan terjadwal.

Buka →