Situación
Este trabajo construye una tabla histórica de los diez bancos con mayor capitalización bursátil y expresa sus valores en varias monedas. El caso integra extracción web, transformación tabular y persistencia para mostrar un flujo ETL pequeño con una fuente pública archivada.
El desafío
La información de origen está expresada en dólares y debe convertirse de forma consistente a libras esterlinas, euros y rupias indias. Además de normalizar la tabla HTML, el proceso necesita conservar resultados consultables y registrar su ejecución. Como trabaja sobre un snapshot, no representa valores actuales; los archivos de tasas, base de datos y log usados durante la ejecución no están versionados.
La solución
La implementación usa requests y Beautiful Soup para extraer la tabla, pandas y NumPy para transformarla, y tasas de cambio para calcular cuatro columnas monetarias. Exporta un CSV y carga la tabla Largest_banks en SQLite. El módulo logging registra las etapas principales del proceso.
Impacto
El repositorio entrega una salida estructurada de diez entidades en cuatro monedas y demuestra el recorrido completo desde HTML hasta CSV y SQL. Permite practicar consultas y verificar transformaciones sobre un corte histórico concreto. No se presenta como servicio de actualización financiera ni como fuente de cotizaciones vigentes, y no publica mediciones de calidad o disponibilidad operacional.