Contexte
Construction d’un pipeline de données complet sur Google Cloud Platform, de l’ingestion à la visualisation.
Architecture
API publique → Cloud Function → Cloud Storage (raw)
→ Dataflow (transformation) → BigQuery (analytics)
→ Looker Studio (dashboard)
Orchestration : Apache Airflow (scheduling, dépendances, alerting)
Compétences démontrées
- Ingestion de données depuis une API REST
- Stockage et organisation dans Cloud Storage
- Transformation et chargement dans BigQuery
- Orchestration de tâches avec Airflow
- Dashboard de visualisation
Stack technique
Python · GCP · BigQuery · Cloud Storage · Dataflow · Airflow · Looker Studio
Résultats
(À compléter quand le projet sera réalisé)