케냐의 외부 부채 증가 추세 분석: 데이터 엔지니어링 파이프라인 구축 및 시각화

핵심 기술

이 콘텐츠는 케냐의 외부 부채 데이터를 분석하기 위해 월드뱅크 API에서 데이터를 추출하고, Pandas로 처리하며, PostgreSQL에 저장하고, Grafana로 시각화하는 엔드투엔드 데이터 엔지니어링 파이프라인 구축 과정을 상세히 다룹니다.

기술적 세부사항

• 데이터 추출: Python의 requests 라이브러리를 사용하여 월드뱅크 API에서 케냐의 2010-2023년 외부 부채 데이터를 가져옵니다.
• 데이터 처리: Pandas를 사용하여 데이터프레임을 생성하고, 결측치(NaN)를 처리합니다.
• 데이터 저장: PostgreSQL 데이터베이스에 to_sql 함수를 사용하여 데이터를 저장합니다. create_engine을 통해 데이터베이스 연결을 설정합니다.
• 데이터 시각화: Grafana를 사용하여 PostgreSQL 데이터베이스에 연결하고, 외부 부채 증가 추세를 보여주는 인터랙티브 대시보드를 구축합니다.
• 주요 사용 기술: Python, Pandas, PostgreSQL, Grafana, World Bank API, requests 라이브러리.

개발 임팩트

이 프로젝트를 통해 데이터 엔지니어링 파이프라인의 전반적인 흐름을 실습할 수 있으며, 실제 데이터를 기반으로 분석 및 시각화하는 능력을 향상시킬 수 있습니다. 이를 통해 복잡한 데이터 처리 및 분석 과제를 해결하는 데 필요한 실질적인 경험을 얻을 수 있습니다.

커뮤니티 반응

(언급되지 않음)

톤앤매너

실무적이고 교육적인 톤으로, 데이터 엔지니어링 파이프라인 구축의 각 단계를 명확하게 설명하며 기술적인 도전 과제와 해결 방안을 공유합니다.