0단계: 전체 그림 잡기 (30–60분)

• 핵심 개념 훑기: Foundry는 데이터를 “객체(Object)”와 “관계(Link)”로 표현하는 Ontology 위에서 운영 앱을 만들게 해요. 즉, 데이터 → 의미(객체/링크/속성) → 행동(Action) → 앱의 흐름입니다. (Palantir)

1단계: 용어·도구 빠른 램프업 (1–2시간)

• Ontology 기본: 객체 타입, 속성, 링크, 액션 타입이 무엇인지 이해하세요. (Palantir)

• 탐색 도구(Object Explorer): 키워드/필터로 객체를 찾고 테이블/차트로 결과를 보는 법, 검색 문법까지 훑기. (Palantir)

• 데이터 통합(Pipeline Builder): 원천 데이터 → 정제 산출물까지 파이프라인을 만드는 기본 화면·개념(데이터셋, 브랜치, 트랜스폼, 출력)을 익히세요. (Palantir, Palantir)

• 코드 작업(Code Repositories): 생산용 파이썬 변환(Transforms)·버전관리·문서화 흐름을 익힙니다. (Palantir)

  • (참고) Code Workbook은 “Legacy” 상태라 입문·프로토타입엔 참고만, 본격 작업은 Pipeline Builder/Code Repos를 권장합니다. (Palantir)

2단계: “첫 파이프라인” 만들기 (반일)

1. 작업 공간 만들기: 새 프로젝트/리포지토리 생성.
2. 데이터 넣기: CSV/DB/S3 등 연결 후 Pipeline Builder에 추가.
3. 트랜스폼 구성: 결측치 처리→조인→집계 같은 보드(Transforms)로 정제. 필요 시 파이썬 변환으로 확장. (Palantir)
4. 빌드·배포: 산출 데이터셋을 출력으로 지정하고 배치/스트리밍 빌드 설정. (Palantir)
5. (선택) 파이썬 변환 기초 튜토리얼 수행: meteorite 스프레드시트 예제로 Transforms API 감 잡기. (Palantir)

3단계: 의미(온톨로지) 입히기 & 탐색 (반일)

1. Ontology 설계: 핵심 개체(예: 차량, 주문, 고객)와 속성/링크/액션 정의.
2. 데이터셋 매핑: 정제된 컬럼을 객체 속성으로 연결.
3. Object Explorer 검증: 저장된 객체를 검색·필터링하고 결과/탐색 뷰로 점검. (Palantir)

4단계: 운영 액션 & 앱(Workshop)으로 마무리 (반일)

• Functions: 온톨로지에 바인딩된 서버사이드 로직(쿼리/커맨드)을 작성해 빠르게 실행·호출되게 만듭니다. (Palantir)
• 액션(Action) 노출: 객체 생성/수정/링크/검증 로직을 액션 타입으로 정의. (Palantir)
• Workshop 앱 구성: 목록/상세/지도/차트 모듈로 탐색+액션을 엮어 운영 사용자가 쓰는 앱을 만듭니다. 액션 버튼을 워크숍에서 바로 쓰게 설정하세요. (Palantir)

5단계: 다음 단계(심화·운영화)

• 경량/증분 변환: 작은~중간 규모 데이터는 Lightweight transforms, 새로 들어온 데이터만 처리할 땐 Incremental 패턴으로 비용·속도를 최적화. (Palantir)
• API·SDK 활용: Functions를 API로 노출, 외부/내부 앱에서 호출. 필요 시 공식 Python SDK 참고. (Palantir, GitHub)
• LLM 노드로 파이프라인에 생성형 처리 삽입(무코드). (Palantir)

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오늘 바로 해볼 체크리스트 (2–3시간)

1. Getting Started 문서 20분 스캔 → 용어 메모. (Palantir)
2. Pipeline Builder로 CSV 하나 정제해 산출물 만들기. (Palantir)
3. Ontology에 객체 1종(예: Vehicle)과 속성 3개 매핑. (Palantir)
4. Object Explorer에서 키워드 검색/필터 저장. (Palantir)
5. Functions에 간단한 조회 쿼리 1개 작성, Workshop에 버튼으로 붙이기. (Palantir)

학습 자료 (추천 순서)

• Intro to Foundry(공식 러닝): 코어 기능 영상으로 빠르게 개념 잡기. (learn.palantir.com)
• Pipeline Builder 튜토리얼: 미디어 세트 예제(입·출력 흐름 이해에 좋음). (Palantir)
• Transforms Python – Getting Started: 코드 변환 기본기. (Palantir)
• Functions – Overview & Getting Started: 온톨로지 바인딩 로직과 배포. (Palantir)

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작은 팁

• 분석→운영은 초반부터 염두에: 데이터셋만 쌓지 말고 Ontology·Functions·Workshop을 함께 설계하면 나중에 앱으로 전환이 쉽습니다. (Palantir)
• Code Workbook은 레거시: 문법 참고용으론 좋지만, 새 작업은 Pipeline Builder/Code Repos 중심으로. (Palantir)

원하시면 “차량 텔레매틱스 CSV로 첫 파이프라인→Vehicle Ontology 매핑→Workshop 액션 버튼”까지 실습 스텝 바이 스텝으로 바로 만들어드릴게요.