Transform raw data into analytical assets using modern transformation patterns, frameworks, and orchestration tools.
Select and implement data transformation patterns across the modern data stack. Transform raw data into clean, tested, and documented analytical datasets using SQL (dbt), Python DataFrames (pandas, polars, PySpark), and pipeline orchestration (Airflow, Dagster, Prefect).
Use Hybrid when combining sensitive data cleansing (ETL) with analytics transformations (ELT).
Trasforma i dati grezzi in risorse analitiche utilizzando modelli ETL/ELT, SQL (dbt), Python (pandas/polars/PySpark) e orchestrazione (Airflow). Da utilizzare durante la creazione di pipeline di dati, l'implementazione di modelli incrementali, la migrazione da Panda a Polar o l'orchestrazione di trasformazioni in più fasi con test e controlli di qualità. Fonte: vuralserhat86/antigravity-agentic-skills.