Python, PostgreSQL, Grafana를 활용한 케냐 대외부채 데이터 파이프라인 구축 및 시각화

핵심 기술: 본 프로젝트는 World Bank API에서 케냐의 대외부채 데이터를 추출, Python (Pandas)으로 가공, PostgreSQL에 저장, Grafana로 시각화하는 전 과정을 다루는 엔드투엔드 데이터 파이프라인 구축 사례입니다.

기술적 세부사항:
* 데이터 소스: World Bank Public Data API를 사용하여 외부 부채 데이터 확보
* 데이터 추출: Python requests 라이브러리를 활용하여 API 엔드포인트에서 데이터 GET 요청
* 데이터 전처리: Pandas DataFrame을 사용하여 필요한 필드 (국가, 날짜, 값) 추출, 누락 값 처리 (dropna), 날짜 포맷 변환 (pd.to_datetime)
* 데이터 저장: SQLAlchemy와 psycopg2를 사용하여 PostgreSQL 데이터베이스에 연결하고, Pandas DataFrame을 to_sql 함수로 저장 (if_exists='replace' 옵션 사용)
* 데이터 시각화: PostgreSQL과 Grafana를 연동하여 총 대외부채 변화 추이 (Line Chart) 및 연간 부채 변화 (Bar Chart) 시각화
* 보안 강화: .env 파일 및 python-dotenv 라이브러리를 활용하여 데이터베이스 접속 정보 관리

개발 임팩트:
* 실제 공공 API를 활용한 데이터 파이프라인 구축 경험 제공
* 데이터 추출, 정제, 저장, 시각화에 이르는 전체 데이터 워크플로우 이해도 증진
* Python, Pandas, PostgreSQL, Grafana 등 데이터 엔지니어링 및 분석에 필수적인 도구 활용 능력 향상
* 데이터 기반의 의사결정을 위한 시각화 대시보드 구축 능력 강화

커뮤니티 반응: (언급 없음)

톤앤매너: 실무적인 기술 적용과 단계별 가이드에 초점을 맞춘 전문적이고 명확한 톤을 유지합니다.