La Data Science et le Machine Learning permettent d’analyser de grands volumes de données et fournir de précieuses informations. Pour autant, le déploiement et la maintenance d’applications de ce type en production engendrent parfois des pertes importantes de temps et d’argent.
En 2022, après avoir largement prouvé sa valeur, il serait temps de faire du Machine Learning en production, n’est-ce pas ?
Dans ce contexte, Aurélien Massiot, consultant et formateur data chez OCTO Technology, présente les avantages que confèrent les outils et pratiques du MLOps dans les projets de Data Science.
Aurélien est notamment animateur de la formation AWS : MLOps Engineering, proposée par OCTO Academy.