Playdata final project - 서울시 지하철 데이터를 사용하여 혼잡도를 분석하여 서비스 제공
- 서울시 주요 50 장소 중 혼잡도가 낮은 장소에 위치한 맛집, 놀거리, 문화 관광 정보를 제공 및 추천하며, 각 장소별 리뷰 등 사용자 소통 공간이 있는 웹입니다.
- 현재 기반 추천 페이지, 서울시 제공 실시간 도시 데이터 API 활용
- 예측 기반 추천 페이지, 머신러닝 기반 혼잡도 예측 활용
- 서울교통공사 역별, 시간대별 승,하차 인원 데이터 사용
- 해당 시간대 주요 장소 주변 지하철역 혼잡도 예측
- 주요 장소에서 가까운 다수의 지하철역 혼잡도 종합 및 주요 장소 혼잡도 예측
- 우상욱(팀장) : 데이터엔지니어링 + 머신러닝, 백엔드 보조
- 김호영 : 데이터 분석, 머신러닝 + 데이터엔지니어링 보조
- 민병창 : 백엔드 + 데이터엔지니어링, 머신러닝 보조
- 김민수 : 백엔드 + 데이터엔지니어링, 데이터분석 보조
- 김경목 : 프론트엔드 + 데이터분석 보조
- 서울교통공사_역별 일별 시간대별 승하차인원 정보(CSV)
- 서울시 실시간 도시데이터(주요 50 장소)(OPEN API)
- 서울시 문화행사 정보(OPEN API)
- 전국 응급실 실시간 데이터(OPEN API)
- 서울시 주요 50장소 유명 맛집, 데이트 코스 크롤링
- 날씨 데이터(CSV)
- [sk open api전체 지하철 혼잡도(경기권 포함)
- 프론트엔드 : HTML, CSS, JavaScript, React, Vue.js, typeScript
- 백엔드 : Spring
- 데이터분석 : Pandas, Scikit-Learn, Tableau
- 데이터엔지니어링 : Pandas, Selenium, Airflow
- 클라우드 : AWS(S3, EC2, RDS, Redshift)
- 형상관리 : Git, Github
- 커뮤니케이션: Slack, Notion
- batch성 데이터 스크래핑 및 실시간 데이터 적재(Airflow) 기술 확보
- 데이터파이프라인 구축 기술 확보
- 데이터 분석, 머신러닝, 서비스 활용
- 자연어 기반 딥러닝, 서비스 실제 활용
- 프론트엔드, 백엔드 웹을 위한 기초 기술 획득
- 서울시의 안전한 문화 생활을 위한 혼잡도 기반 웹(공공데이터 활용사례 출품 예정)