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Comment amener un projet data en production ?

Les chiffres parlent d’eux-mêmes : selon une étude de Forrester Consulting, plus de 60 % des projets de transformation numérique en entreprise échouent. La notion de risque est inhérente aux projets data. Pour réduire ce risque, optez pour une approche orientée production. Pour cela, retenez un seul mot : le DataOps.  Les défis sont multiples en big data (le POC, le […]

Comment créer un pipeline de détection de sentiments sur Saagie avec Python, Bash, AWS Glue, VSCode, MLflow et Dash

Pour accompagner nos nouveaux utilisateurs dans leurs premiers pas sur Saagie, nos équipes ont développé un projet complet de détection de sentiments exprimés au sein de critiques de films. Celui-ci repose sur une interaction forte entre des jobs en Python, Bash, AWS Glue et des applications Docker comme VSCode, MLflow et Dash pour démontrer comment […]

Isoler ses environnements de développements par projet et assurer la reproductibilité des jobs : un must do pour vos projets data

Cet article fait partie d’une série d’articles sur les bonnes pratiques à destination du Data Engineer. Une version synthétique de cette série a été présentée lors d’un webinar que vous pourrez retrouver ici ! Vous trouverez les autres articles de cette série ici et là : Le monitoring : la clé pour superviser vos projets […]

Pourquoi et comment mettre en place une politique de CI/CD ?

Avec l’arrivée des nouvelles méthodes de travail comme l’Agile, le DevOps et maintenant le DataOps, les mises en production sont devenues beaucoup plus fréquentes. Ces nouvelles pratiques amènent toutes un lot d’avantages : flexibilité, efficacité des équipes, qualité des livraisons ; mais également leur lot de problématiques auxquelles il faut répondre en optant pour des […]

Le monitoring : la clé pour superviser vos projets data

L’idée de cet article n’est pas de vous rappeler l’importance de bien monitorer ses systèmes et applications IT, il y a pléthores d’articles en ligne qui le font mieux que nous. Nous préférerons ici évoquer les spécificités des projets strictement orientés autour de la donnée (analytics, machine learning, streaming) et vous donner des exemples concrets […]

DataOps : le DevOps Appliqué aux Projets Data ?

Seuls 50% des projets d’Intelligence Artificielle ont aujourd’hui été déployés. C’est ce qu’il faut tirer des différentes études de Gartner, Capgemini ou encore BCG : le besoin d’industrialiser. Ce qui est mis en cause dans les différents rapports, c’est une durée moyenne de déploiement de 12 à 18 mois, qui mène à un changement d’outil […]

Comment Passer de la Business Intelligence au Machine Learning ?

Depuis les 2 dernières années, le monde professionnel regarde avec un grande attention tout ce qui concerne l’Intelligence Artificielle (IA) et le Big Data. Les entreprises ont maintenant compris tout ce que pouvaient leur apporter ces technologies, mais la majorité d’entre elles s’imagine tout de suite concevoir des applications métiers intégrant des algorithmes prédictifs développés par […]

La Data Fabric pour concrétiser vos projets Big Data et IA !

Big Data, Data Science, intelligence artificielle… Si ces termes gagnent chaque jour en popularité, peu d’initiatives voient en réalité le jour. De nombreuses entreprises ont des projets et cas d’usage à adresser, mais encore faut-il pouvoir les mettre en production. La Data Fabric apparaît alors comme une solution prometteuse. C’est un concept qui a émergé outre atlantique ces […]