Flujo de Datos para Proyecto de Análisis y Machine Learning

Flujo de Datos desde Python hasta AWS

Proceso completo de recolección, procesamiento y almacenamiento de datos para análisis y visualización.

Recolectar datos con Python

Procesos y herramientas de Python para extraer datos de la web.

Web Scraping

Utilizar librerías como Beautiful Soup y Requests para extraer datos de páginas web.

APIs

Conectar y extraer datos de APIs usando librerías como Requests o urllib.

Automatización de Extracción

Programar scripts de Python para obtener datos de forma periódica.

Preprocesamiento de datos

Limpiar y preparar datos con Pandas para el siguiente paso en el flujo.

Proceso ETL (Extract, Transform, Load)

Transformación y carga de datos para su almacenamiento.

Extracción de datos

Obtener datos desde múltiples fuentes para ser procesados.

Transformación

Manipular y convertir datos con herramientas de Pandas.

Carga a Excel/Google Drive

Guardar datos procesados en formatos como .xlsx para su fácil manejo y compartir.

Almacenamiento en la Nube

Guardando y administrando datos en servicios de almacenamiento en la nube.

AWS S3

Cargar los datos a un Bucket de S3 para almacenamiento a gran escala.

Incremental Load a S3

Realizar cargas incrementales para actualizar los datos en S3 desde Google Drive.

AWS RDS

Almacenar datos procesados en una instancia de Relational Database Service.

Modelado y Utilización de Datos

Preparar los datos para análisis avanzado y visualización.

AWS Glue

Utilizar AWS Glue para catalogar y preparar el modelado de datos.

Machine Learning

Disponer de los datos para su uso en algoritmos de aprendizaje automático.

Dashboards

Integrar datos en herramientas de visualización para crear tableros informativos.

Flujos de Datos y Componentes Principales

El proyecto está estructurado en torno a un flujo de datos eficiente y ordenado, diseñado para maximizar la productividad y minimizar los cuellos de botella.

Los componentes principales incluyen bases de datos centralizadas, servicios de procesamiento de datos en tiempo real y sistemas de respaldo y recuperación de datos para garantizar la integridad.

Las conexiones entre estos componentes están optimizadas para un flujo seguro de la información, con cifrado de extremo a extremo y autenticación de doble factor en puntos críticos del sistema.

Flujo de Datos en Proyecto Analítico

Define Workflow Stages

Begin by identifying the various stages that a task goes through from initiation to completion; typical stages are "Backlog", "To Do", "In Progress", and "Done".

Consider adding custom stages if your workflow requires them, such as "Review", "Testing", or separate columns for different types of tasks.

Ensure each stage is clearly labeled on the Kanban board so that they are understandable and accessible for all team members.

Limit the number of tasks in certain stages if necessary to prevent bottlenecks and to encourage task completion before starting new tasks.

Create Visual Task Cards

Design task cards that are visually distinctive and hold all necessary information such as a title, description, due date, and assignee.

Use different colors or symbols for task cards to represent priority levels, task types, or the team members involved.

Task cards should be easy to move between stages on the Kanban board, reflecting their progress through the workflow.

Consider digital Kanban boards that allow attachments on task cards like images, documents, or comments for enhancing information sharing.

Implement WIP Limits

Determine Work-In-Progress (WIP) limits for stages in your workflow to ensure focus and to avoid multitasking which can lead to inefficiencies.

Continuously monitor and adjust the WIP limits based on the team's performance and the complexity of tasks to find the optimal flow.

Have policies in place for what happens when a WIP limit is reached; for example, no new tasks can enter the stage until current tasks are completed or moved.

Educate the team on the benefits of WIP limits for productivity, such as reduced context switching and focused effort on completing tasks.

Regularly Review and Adapt

Hold regular meetings with your team to review the Kanban board, ensuring that it remains an effective tool for managing tasks and workflow.

Use the Kanban board to identify bottlenecks in the process and discuss potential solutions as a team.

Be willing to modify the Kanban setup as the project evolves and team needs change, staying flexible to new methods or stages.

Encourage team members to provide feedback on the Kanban system and incorporate their suggestions when appropriate.