DevOps for Data Science: Training & Coaching

Sie entwickeln Modelle, Algorithmen und Analysen, die wertvolle Einblicke liefern, doch der Sprung von der Proof-of-Concept-Phase in den produktiven Einsatz bleibt eine große Hürde? Genau hier kommt DevOps für Data Scientists ins Spiel: Es verbindet datengetriebene Insights mit bewährten Methoden aus Softwareentwicklung und IT-Betrieb, um Modelle stabil, reproduzierbar und skalierbar bereitzustellen.

Sprechen Sie uns an

Wir vermitteln Ihnen die relevanten DevOps-Praktiken, um Ihre Arbeit in automatisierte Pipelines einzubetten, Versionskontrollen für Ihre Daten und Modelle einzusetzen und Cloud- und Container-Technologien optimal zu nutzen. Dies steigert Ihre Produktivität sowie die Reproduzierbarkeit und Skalierbarkeit Ihrer Analysen und Machine-Learning-Projekte.

Die Inhalte unseres Trainings „DevOps for Data Science”

Grundlagen von Git & Azure DevOps

Repositories
Branching
Commits
Pull Requests
Konfliktlösung

Effiziente Zusammenarbeit

Code Reviews
Issue Tracking
Berechtigungen
Best Practices für Data Science

Azure Pipelines & CI/CD

Workflows erstellen
Tests & Deployments für Data Science Projekte

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Zielgruppe: Das Training „DevOps for Data Science“ richtet sich an Data Scientists, Machine Learning Engineers und Analysten, die mit Python oder R arbeiten und ihre Modelle nicht nur entwickeln, sondern auch effizient, reproduzierbar und skalierbar in produktive Umgebungen überführen möchten.

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Kurslänge: Ein Tag

Coaching

Die Kursinhalte und -länge passen wir sehr gerne flexibel an Ihr Vorwissen und Ihre Anforderungen an. Auch besteht die Möglichkeit, DevOps-for-Data-Science-Praktiken im Rahmen eines individuellen Coachings zu erlernen. Dieses kann flexibel je nach Ihrem Bedarf gestaltet werden – beispielsweise in Form von Code Reviews, Pair Programming und der gemeinsamen Entwicklung von Best Practices (z. B. für CI/CD-Pipelines).