Reproductibilité et environnements
Obtenir les mêmes résultats ici et ailleurs: images immuables, seeds et données d'exemple.
Les dernières bonnes pratiques, des guides concrets et des retours d'expérience.
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Suivre et optimiser les coûts d'entraînement, d'inférence et de stockage des artefacts.
Introduire de nouvelles colonnes et renommer sans casser les consommateurs.
Des patterns robustes pour requêter des flux de données sans casser la plate-forme.
Anonymisation, agrégation, bruit, fédération: protéger sans détruire l'usage.
Écrire moins mais mieux: exemples, contrats et changelogs au lieu de romans.
Des vérifications simples au fil de l'eau évitent 80 pourcent des incidents.
Quand le temps réel vaut la peine, et comment éviter la double logique.
Suivre qui cherche quoi, quelles fiches servent vraiment et épurer le reste.
Unifier BI, data science et temps réel sans multiplier les copies.
Choisir sobrement et poser des standards pour des DAGs lisibles et fiables.
Tracer hypothèses, données, codes et résultats pour apprendre sans se perdre.