파스업DIP로 구현하는 현대적 데이터 파이프라인: 지하철 이용자 통계 분석 프로젝트 #3
서울시 지하철 10여 년간의 승하차 데이터를 현대적 데이터레이크 기술 스택으로 처리한 도시 교통 패턴 분석 프로젝트를 소개합니다. 73,692개 레코드를 Delta Lake와 Apache Superset으로 변환하여 출퇴근 러시아워와 환승역 허브 효과를 시각화했습니다.
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데이터 인텔리전스 플랫폼 통합을 위한 오픈소스 기술 검토 및 실험 결과를 제공합니다. 다양한 데이터 처리 기술의 성능, 확장성, 호환성에 대한 심층 분석과 실제 구현 사례를 살펴볼 수 있습니다.
파스업DIP로 구현하는 현대적 데이터 파이프라인: 지하철 이용자 통계 분석 프로젝트 #2
Jupyter Notebook 개발 환경에서 Airflow 운영 환경으로 전환한 지하철 데이터 파이프라인 자동화 프로젝트를 소개합니다. Kubernetes Secret 활용한 보안 강화와 Spark Kubernetes Operator를 통한 스케줄링 기반 워크플로우 구축을 구현했습니다.
파스업DIP로 구현하는 현대적 데이터 파이프라인: 지하철 이용자 통계 분석 프로젝트 #1
파스업 DIP(Data Intelligence Platform)를 활용해 Spark, Delta Lake, Superset 등으로 서울 지하철 이용자 통계 데이터를 전처리·시각화해 교통·상권·도시계획 인사이트를 도출한 프로젝트를 소개합니다.
새로운 파스업 DIP 브로셔가 나왔어요! 🎉
안녕하세요! 내부망에서도 퍼블릭 클라우드급 데이터 관리를 경험할 수 있는 파스업 DIP 브로셔를 소개합니다.
보안은 철저하게, 사용은 편리하게! 지금 바로 브로셔를 확인하고 데이터 혁신의 첫걸음을 함께 시작해보세요.