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#61: Technologische Must-Haves: Unser Survival-Guide für Data-Science-Projekte

#61: Technologische Must-Haves: Unser Survival-Guide für Data-Science-Projekte

Data Science Deep Dive vor 1 Jahr

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Zusammenfassend unsere Must-Haves:

Datenbank / DWH

Lösung zur Datenvisualisierung

Möglichkeit, unkompliziert zu entwickeln (lokal oder im Web)

Versionskontrolle / CI/CD

Deployment-Lösung

Trennung von Entwicklungs- und Produktivumgebung

Monitoring für Modell & Ressourcen

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Overfitting & Data Leakage

Folge #54: Modell-Deployment: Wie bringe ich mein Modell in die
Produktion?

Technologien & Tools

Datenvisualisierung: Azure Databricks, AWS Quicksight, Redash

Entwicklungsumgebung: VSCode, INWT Python IDE V2, Remote
Explorer, Pycharm

Versionskontrolle: GitHub, GitLab, Azure DevOps

CI/CD: GitHub Actions, GitLab CI, Jenkins

Deployment: Kubernetes, Docker, Helm, ArgoCD

Experiment-Tracking: MLFlow, DVC, Tensorboard

Monitoring: Prometheus, Grafana, AWS Cloudwatch