DataOps et MLOps : DevOps appliqué à la Data ?

Introduction

Le passage à l'échelle de la gestion des données et des modèles de Machine Learning au sein d'une entreprise devient un élément incontournable pour tirer le meilleur parti des données. Les organisations en silo, le manque d'interactions et de langage commun et l'évolutivité des données sont autant de freins que les bonnes pratiques proposées par DataOps et MLOps tentent de lever afin de permettre le déploiement à l'échelle.

Méthodologie

Au cours de cette présentation, nous revenons sur les principes DevOps qui ont inspiré DataOps et MLOps avant d'aborder plus en détails les bonnes pratiques et les outils liés à chaque démarche.

Originalité / perspective

Les sujets liés à l'industrialisation de la gestion des données et à leur exploitation au travers de modèles prédictifs sont de plus en plus présents dans les entreprises. Notre présentation permet d'avoir un aperçu des possibilités offertes par les outils actuels et se pose donc en transverse des 6 thèmes couverts par l'événement Dataquitaine.

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