Et voilà que les data scientists viennent de disparaitre aussi vite qu'ils n'étaient arrivés. Ils laissent derrière eux quelques scripts en Python ou R, des tonnes de fichiers CSV, trois pages de formules mathématiques, plusieurs dizaines de slides PowerPoint et une seule envie chez le CEO: passer cela en production le plus vite possible! Pourtant aucune trace de procédure de déploiement dans la documentation du projet. Heureusement, cette session, vous expliquera comment industrialiser le travail des data scientists. Comment importer et réfactorer le code écrit dans des Jupyter Notebooks avec VS Code, comment mettre en oeuvre les meilleures pratiques DevOps sur un projet de Machine Learning avec Azure Pipelines et d'autres conseils pour réaliser ce déploiement sans aucun soucis!