Илья Тришкин trishkin22
Внедрение ИИ-помощников, автоматизация, серверы
Рейтинг
45
№ 108 765 в каталоге
Отзывы
0
Профессионализм
-/10
Коммуникация
- /10
Город
Калининград (Кенигсберг)
На сайте с
2026 года

Сбор, сверка и ежедневная отгрузка медиаданных из десятков источников

Используемые навыки Python

Описание

Задача. Организовать и автоматизировать сбор, сверку, коррекцию и накопление медиаданных из десятков источников — парсинг сайтов, почты, электронных таблиц. Данные на входе сильно отличаются: своя кодировка, структура, опечатки, повторы, локализованное время. Ошибки в данных необходимо минимизировать.

Решение

Решение. Конвейер принимает данные из почты, парсит сайты, разбирает в единую структуру, вычищает текст, сверяет с первоисточником. Данные сохраняются в базе, обрабатываются на сервере. Проверки на каждом шаге ищут расхождения с источником, разрывы последовательности и дубли: оператору уходит сигнал, запись попадает в отчёт, наружу ошибка не выходит.

Результат

Результат. Ежедневная отгрузка данных клиентам по запросу из десятков первоисточников — и всё это почти без ручного труда. Клиенты получают данные в нужном им формате. Ручное участие остаётся там, где требуется оценка оператора.

Оценили проект:

Другие проекты

Все проекты →
Веб-разработка и IT Сопровождение разнородной инфраструктуры с унаследованным ПО: мониторинг, бэкапы, 24/7
Сопровождение разнородной инфраструктуры с унаследованным ПО: мониторинг, бэкапы, 24/7
11
Искусственный интеллект Гарантированная доставка отчётов в Telegram: очередь, повтор, журнал
Гарантированная доставка отчётов в Telegram: очередь, повтор, журнал
13
Веб-разработка и IT Операционная панель торговли на биржевых данных: отдача ускорена до 14–34 мс
Операционная панель торговли на биржевых данных: отдача ускорена до 14–34 мс
12
Искусственный интеллект Внедрение языковой модели в рабочий процесс: база знаний, проверки, восстановление
Внедрение языковой модели в рабочий процесс: база знаний, проверки, восстановление
16