PROFILIch unterstütze Unternehmen bei wiederkehrenden Daten- und Reporting-Aufgaben. Dazu gehören Excel- und CSV-Bereinigung, Datenqualität, Datenabgleich, Reporting, PDF-Datenextraktion und Automatisierung mit Python und pandas. Mein Fokus liegt auf klaren Eingaben und Ergebnissen, sichtbaren Prüfungen und einer nachvollziehbaren Übergabe.
KERNKOMPETENZEN- Excel/CSV & Workbook Workflows
- Bereinigung, Standardisierung, Validierung, Abgleich, Import/Export, reporting-ready Outputs
- Data Quality & Reconciliation
- Deduplizierung, Pflichtfeld-/Plausibilitätsprüfungen, Exception-/Review-Logik, nachvollziehbare Abweichungen
- Reporting & Automation
- Wiederkehrende Reports, Datenaufbereitung, Batch-Verarbeitung, Logging, reproduzierbare Ausgabe und QA
- ETL & Integration
- Python, Pandas, Datei-/API-Importe, Transformation, Schema-Mapping, SQL/SQLite
- Document-to-Data
- PDF-Datenextraktion, Normalisierung, Validierung und strukturierte CSV-/Excel-Ausgabe
- Tools
- ?Python, Pandas, NumPy, OpenPyXL, SQL, SQLite, Jupyter, VS Code, Git
AUSGEWÄHLTE PORTFOLIO-DEMONSTRATIONEN
- Excel/CSV Data Cleanup & Validation: Rohdaten standardisieren, Dubletten/Fehler sichtbar machen und saubere sowie review-pflichtige Datensätze getrennt ausgeben.
- Data Quality & Reconciliation: zwei plausible Datenquellen über explizite Schlüssel abgleichen; Differenzen und fehlende Datensätze werden sichtbar statt stillschweigend geschätzt.
- Recurring Reporting Automation: wiederkehrende Quellexporte in validierte, reporting-ready Outputs mit dokumentierten Prüfungen und Exceptions überführen.
- PDF Invoice Extraction: strukturierte Felder aus PDF-Dokumenten extrahieren, Werte normalisieren, Datensätze validieren und Review-Queues/Exports erzeugen.
- Python ETL & Batch Automation: Datei-/API-Daten importieren, standardisieren, validieren und als wiederverwendbare Daten- bzw. Reporting-Ausgabe bereitstellen
(Hinweis: Portfolio-Beispiele sind synthetische Demonstrationen und keine Kundenarbeit.)