Mise en production des projets de data science

Cours dans le parcours data science en dernière année à l’ENSAE construit par Romain Avouac et Lino Galiana.

Les slides associées au cours sont disponibles à cette adresse et les codes sources sont sur Github .

Parcours en construction

Introduction
Présentation des principales notions développées dans ce cours, de la raison d'être des bonnes pratiques et des enjeux de la mise en production.
Romain Avouac et Lino Galiana

Linux 101
Démystifier le terminal Linux pour gagner en autonomie
Introduction à l'utilisation du terminal Linux, un outil essentiel pour le data scientist qui s'intéresse à la mise en production.
Romain Avouac et Lino Galiana

Versionner son code et travailler collaborativement avec Git
Présentation des principes du contrôle de version et du travail collaboratif avec Git et son écosystème.
Romain Avouac et Lino Galiana

Améliorer la qualité de son code
Présentation des standards permettant de produire du code lisible et maintenable, et d'outils pour faciliter leur adoption.
Romain Avouac et Lino Galiana

Améliorer l'architecture de ses projets
Présentation des principes d'architecture permettant de produire des projets modulaires et maintenables, et d'outils pour faciliter leur adoption.
Romain Avouac et Lino Galiana

Rendre son projet de data science portable et reproductible
Présentation des principes et des techniques permettant de rendre un projet exécutable sur différents environnements.
Romain Avouac et Lino Galiana
Mar 3, 2022

Déployer et valoriser son projet de data science

Présentation des techniques de déploiement et de valorisation des projets de data science.
Romain Avouac et Lino Galiana

Application
Appliquer pas à pas les concepts étudiés à un projet de data science
Une application fil rouge pour illustrer l'intérêt d'appliquer graduellement les bonnes pratiques dans une optique de mise en production d'une application de data science.
Romain Avouac et Lino Galiana
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