A Marvelous Open Source Status Page System
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Updated
Jun 12, 2022 - JavaScript
A Marvelous Open Source Status Page System
Collect, aggregate, and visualize a data ecosystem's metadata
🌅🚀 Automatically optimizes images used in Nuxt.js projects (JPEG, PNG, SVG, WebP and GIF).
A Cross-browser storage for Vue.js and Nuxt.js, with plugins support and easy extensibility based on Store.js.
Dynamically generate `_headers` and `_redirects` files for Netlify in your Nuxt.js projects
📳📱 A vibrate NativeScript plugin for Android and iOS
Collect, aggregate, and visualize a data ecosystem's metadata
Lambda data architecture reference project — dbt medallion models, Airflow DAGs, Superset dashboards, and Marquez lineage for Iowa retail and Covid-19 analytics on GCP
Get column-level lineage from Presto SQL Views
🕚📱 Track which versions of your NativeScript App, a user has previously installed.
Simple python script for easy local airflow deployment with docker. Packed with additional components. Will be adding more going forward.
Testing a Docker deployment of Marquez and OpenLineage
Análisis exploratorio de datos (EDA) sobre la afluencia histórica del Metro de la CDMX (2010-2025). Utilizando Python y datos oficiales del Portal de Datos Abiertos, este proyecto identifica patrones temporales, estacionalidad y tendencias de movilidad urbana en una de las redes de transporte más importantes del país.
Deploy MWAA with OpenLineage data lineage tracking using AWS CDK - Airflow 3.0.6, Marquez HA
Análisis exploratorio de datos (EDA) sobre la afluencia histórica del Metrobus de la CDMX (2005-2025). Utilizando Python y datos oficiales del Portal de Datos Abiertos, este proyecto identifica patrones temporales, estacionalidad y tendencias de movilidad urbana.
Análisis exploratorio de datos (EDA) y visualización geográfica de sistemas de captación de lluvia en la Ciudad de México (2019-2024). Utilizando Python y datos de la Secretaría del Medio Ambiente (SEDEMA), se analizaron los registros para identificar su distribución geográfica e implementación a lo largo de los años.
Análisis exploratorio de datos (EDA) y visualización geográfica de tianguis en la Ciudad de México (2022). Utilizando Python y datos de la Secretaría de Desarrollo Económico (SEDECO), se analizaron para identificar su distribución geográfica y comportamiento a lo largo de los días de la semana.
Enterprise Reference Architecture & interactive hands-on lab suite for Data Mesh, Open Data Contracts (ODCS), dbt Model Contracts, Shift-Left Quality Gates, and End-to-End Data Observability.
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