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

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   Verwandte Podcast-Episoden Folge #2: Erfolgsfaktoren für Predictive Analytics Projekte Folge #5: Data Warehouse vs. Data Lake vs. Data Mesh Folge #20: Ist Continuous Integration (CI) ein Muss für Data Scientists? Folge #21: Machine Learning Operations (MLOps) Folge #29: Die Qual der Wahl: Data Science Plattform vs. Customized Stack Folge #35: Erfolgsfaktoren für Machine Learning Projekte mit Philipp Jackmuth von dida Folge #43: Damit es im Live-Betrieb nicht kracht: Vermeidung von 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

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