DataOps Methodology

Aperçu

DataOps, tel que défini par Gartner, est une pratique collaborative de gestion des données axée sur l'amélioration de la communication, de l'intégration et de l'automatisation des flux de données entre les gestionnaires de données et les consommateurs au sein d'une organisation. Tout comme DevOps, DataOps n'est pas un dogme rigide mais une pratique basée sur des principes influençant la manière dont les données peuvent être fournies et mises à jour de manière optimale pour répondre aux besoins organisationnels.

La Méthodologie DataOps vise à permettre aux organisations d'utiliser un processus répétitif pour construire et déployer des analyses et des pipelines de données.

En adhérant aux pratiques de gouvernance des données et de gestion des modèles, les organisations peuvent fournir des données d'entreprise de haute qualité pour soutenir les initiatives pilotées par l'IA. La mise en œuvre réussie de cette méthodologie permet aux organisations de comprendre, de faire confiance et d'utiliser les données pour générer de la valeur.

Dans le cours sur la Méthodologie DataOps, vous explorerez les meilleures pratiques pour définir un cadre répétable et orienté vers les affaires garantissant la livraison de données fiables.

Ce cours fait partie de la spécialisation en ingénierie des données, qui dote les apprenants des compétences fondamentales requises pour devenir un ingénieur de données compétent.

Université :

Fournisseur :

Coursera

Catégories :

Cours d'Intelligence Artificielle, Cours de Big Data, Cours en science des données

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Enseigné par

Elaine Hanley

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Sujets