الحلقة
DevOps لعلوم البيانات
يتحدث داميان إلى بايج بيلي من Microsoft بالإضافة إلى MVP تيري ماكان حول DevOps for Data Science. لا يتم دمج هذين الحقلين الشائعين حقا في كثير من الأحيان، ولكن هناك بعض الفرص الرائعة للتلقيح المتبادل للأفكار. يناقش داميان وبايج وتيري ما هو مهم لعلماء البيانات وأين تبدأ عندما يتعلق الأمر بعملية DevOps. بدءا من استخدام التحكم بالمصادر واختبار النماذج التنبؤية وتحديثها إلى تشغيل وتقييم النجاح في الإنتاج.
نادرا ما يكون علماء البيانات مطورين، ونادرا ما يكون المطورون علماء بيانات، ولكن يمكنهم العمل معا، باستخدام الأدوات والتقنيات التي لا تزال تسمح للخبراء بالقيام بأفضل ما يفعلونه!
اتبع Paige على Twitter: @DynamicWebPaige
متابعة تيري على تويتر: @SQLShark
متابعة داميان على تويتر: @damovisa
الموارد:
يتحدث داميان إلى بايج بيلي من Microsoft بالإضافة إلى MVP تيري ماكان حول DevOps for Data Science. لا يتم دمج هذين الحقلين الشائعين حقا في كثير من الأحيان، ولكن هناك بعض الفرص الرائعة للتلقيح المتبادل للأفكار. يناقش داميان وبايج وتيري ما هو مهم لعلماء البيانات وأين تبدأ عندما يتعلق الأمر بعملية DevOps. بدءا من استخدام التحكم بالمصادر واختبار النماذج التنبؤية وتحديثها إلى تشغيل وتقييم النجاح في الإنتاج.
نادرا ما يكون علماء البيانات مطورين، ونادرا ما يكون المطورون علماء بيانات، ولكن يمكنهم العمل معا، باستخدام الأدوات والتقنيات التي لا تزال تسمح للخبراء بالقيام بأفضل ما يفعلونه!
اتبع Paige على Twitter: @DynamicWebPaige
متابعة تيري على تويتر: @SQLShark
متابعة داميان على تويتر: @damovisa
الموارد: