DevOps pour la Data Science

Objectif

• Mettre en place les outils et la gouvernance nécessaires pour permettre l’utilisation des principes DevOps pour la réalisation de "produits" Data Science
• Ces outils devront permettre aux Data Scientists de l’État:
  • de choisir leurs technologies
  • de passer du prototype au produit déployé en environnement de test avec le moins de friction possible - pour passer du déploiement à la release, il faudra instaurer une
    gouvernance -> assistance étroite du CTIE à ce stade.
• Un objectif secondaire sera de proposer des formations pour enseigner aux Data Scientists à utiliser ces outils.
• Liste d’outils à étudier: Docker, Git, Jenkins, Jira
• Mise en place de l’architecture en collaboration avec l’équipe "Plateforme" du CTIE

Description

Par "produits" on entend :

• dashboards et rapports dynamiques
• web-applications utilisant potentiellement de l’IA
• APIs
• rapports statistiques statiques

Ces "produits" pourront être mis à disposition du grand public si nécessaire.