🧩 Contexto:

Trabajas en el backend de una tienda en línea. Cada noche a las 2:00 a.m., el sistema genera un archivo CSV con todas las ventas del día. Tu trabajo es construir un pipeline ETL que:

1. Extraiga los datos del archivo CSV generado diariamente.
2. Transforme los datos: convierta las fechas, limpie campos, calcule totales.
3. Cargue los datos limpios en una base de datos PostgreSQL para análisis de negocio.

🛠 Herramientas sugeridas:

• pandas para lectura y transformación
• psycopg2 o SQLAlchemy para cargar a PostgreSQL
• cron o Prefect para automatización

🧪 Cómo practicar:

• Simula archivos CSV con columnas como: order_id, date, customer_name, amount, currency
• Crea transformaciones: convertir moneda, extraer día de la semana, agrupar totales
• Automatiza con un script Python ejecutado diariamente