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README.md

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-# Strompreis & Netz Pipeline
+# Electricity Price and Grid Pipeline
 
-Automatisierte End-to-End Daten-Pipeline zur Erfassung, Analyse und Visualisierung von Strommarkt- und Wetterdaten.
+An automated end-to-end data pipeline for collecting, analyzing, and visualizing electricity market and weather data.
 
-## 🏗 Architektur (Medallion Prinzip)
+## Architecture
 
-Das Projekt folgt einer sauberen Data-Engineering-Struktur unter Verwendung von DuckDB und Polars:
+The project implements a data engineering pipeline using the Medallion architecture, powered by DuckDB and Polars:
 
-1.  **Bronze Layer (Raw):** Unveränderte API-Antworten von SMARD und Bright Sky werden als historische Fakten gespeichert.
+1. Bronze Layer (Raw): Stores immutable API responses from SMARD and Bright Sky as historical facts.
-2.  **Gold Layer (Combined):** Transformierte, bereinigte und über Zeitstempel zusammengeführte Daten (Inner Join), die direkt für Analysen und das Dashboard bereitstehen.
+2. Gold Layer (Combined): Contains transformed, cleaned, and joined data ready for analysis and visualization.
 
-## 🚀 Features
+## Features
 
-- **Datensammlung:** Automatisiertes Abrufen von:
+- Data Collection: Automated retrieval of electricity prices, grid load, and generation data via the SMARD API, along with comprehensive weather data from the Bright Sky API.
-  - Strompreisen, Netzlast, Gesamterzeugung, Wind- & Solar-Erzeugung (SMARD API).
+- Dashboard: Interactive visualization using Streamlit, featuring market trends, energy mix, and weather details.
-  - Umfassenden Wetterdaten (Temperatur, Wind, Solarstrahlung, etc. via Bright Sky API).
+- REST API: FastAPI interface providing programmatic access to processed data.
-- **Dashboard:** Interaktive Visualisierung mit Streamlit (Preise, Energiemix, Wetter-Details).
+- Orchestration: Full Docker integration including a scheduler for periodic data updates.
-- **REST-API:** FastAPI-Schnittstelle für den programmatischen Zugriff auf aktuelle Daten.
-- **Orchestrierung:** Vollständige Docker-Integration inklusive eines automatisierten Schedulers.
 
-## 🛠 Installation & Betrieb
+## Installation and Operation
 
-### Mit Docker (Empfohlen)
+### Using Docker (Recommended)
 
-Das gesamte System (Pipeline, API, Dashboard) wird mit einem Befehl gestartet:
+Start the entire system (pipeline, API, and dashboard) with a single command:
 
 ```bash
 docker-compose up --build
 ```
-- **Dashboard:** `http://localhost:8501`
-- **API:** `http://localhost:8000/docs`
 
-### Lokal (Entwicklung)
+- Dashboard: http://localhost:8501
+- API: http://localhost:8000/docs
 
-1. **Abhängigkeiten installieren:**
+### Local Development
+
+1. Install dependencies:
    ```bash
    uv sync
    ```
 
-2. **Pipeline manuell ausführen:**
+2. Execute the pipeline manually:
    ```bash
    uv run python main.py run
    ```
 
-3. **Dashboard starten:**
+3. Start the dashboard:
    ```bash
    uv run streamlit run dashboard/app.py
    ```
 
-## ⚙️ Konfiguration
+4. Start the API:
+   ```bash
+   uv run uvicorn api.main:app --reload
+   ```
 
-Die Konfiguration erfolgt über `config/config.yaml` oder Umgebungsvariablen mit dem Präfix `STROM_`:
+## Configuration
-- `STROM_SMARD__REGION`: Region-Code (Standard: DE-LU)
-- `STROM_DATABASE__PATH`: Pfad zur DuckDB Datei
-- `INTERVAL`: Ausführungsintervall des Schedulers im Docker-Container (in Sekunden).
 
-## 🧪 Tests
+Configuration is managed via config/config.yaml or environment variables with the STROM_ prefix:
+
+- STROM_SMARD__REGION: Region code (Default: DE-LU)
+- STROM_DATABASE__PATH: Path to the DuckDB file
+- INTERVAL: Execution interval for the scheduler in the Docker container (in seconds)
+
+## Testing
+
+Run the test suite using:
 
 ```bash
 uv run pytest
 ```
 
-## Lizenz
+## License
+
 MIT