Episode
DevOps für Data Science
Damian spricht mit Paige Bailey von Microsoft sowie mit MVP Terry McCann über DevOps für Data Science. Diese beiden sehr beliebten Bereiche werden nicht oft miteinander kombiniert, doch es gibt einige fantastische Möglichkeiten für eine gegenseitige Befruchtung von Ideen. Damian, Paige und Terry diskutieren, was für Datenwissenschaftler wichtig ist und wo man anfangen kann, wenn es um einen DevOps-Prozess geht. Von der Verwendung der Quellcodeverwaltung, des Testens und Aktualisierens von Prädiktivenmodellen bis hin zur Operationalisierung und Bewertung des Erfolgs in der Produktion.
Data Scientists sind selten Entwickler, und Entwickler sind selten Datenwissenschaftler, aber sie können zusammenarbeiten, indem sie Tools und Techniken verwenden, die es den Experten ermöglichen, das zu tun, was sie am besten tun!
Folgen Sie Paige auf Twitter: @DynamicWebPaige
Folgen Sie Terry auf Twitter: @SQLShark
Folgen Sie Damian auf Twitter: @damovisa
Ressourcen:
- Das DataOps-Manifest
- Microsoft AI School
- Visual Studio Team Services
- Erstellen eines kostenlosen Azure Kontos: https://azure.microsoft.com/pricing/purchase-options/azure-account?cid=msft_learn
Damian spricht mit Paige Bailey von Microsoft sowie mit MVP Terry McCann über DevOps für Data Science. Diese beiden sehr beliebten Bereiche werden nicht oft miteinander kombiniert, doch es gibt einige fantastische Möglichkeiten für eine gegenseitige Befruchtung von Ideen. Damian, Paige und Terry diskutieren, was für Datenwissenschaftler wichtig ist und wo man anfangen kann, wenn es um einen DevOps-Prozess geht. Von der Verwendung der Quellcodeverwaltung, des Testens und Aktualisierens von Prädiktivenmodellen bis hin zur Operationalisierung und Bewertung des Erfolgs in der Produktion.
Data Scientists sind selten Entwickler, und Entwickler sind selten Datenwissenschaftler, aber sie können zusammenarbeiten, indem sie Tools und Techniken verwenden, die es den Experten ermöglichen, das zu tun, was sie am besten tun!
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