L’objectif de cette UE est de maîtriser les méthodologies de travail en science de données. (DataOps, MLOps,DevOps).
Nous détaillerons la méthodologie DataOps pour améliorer la qualité et automatiser la conception, le déploiement et la gestion des données.
Nous verrons également les propriétés que doivent vérifier les données dans un univers standardisé et réglementé (e.g. RGPD) : qualité, intégrité, vie privée, etc.
Cas pratique d’un cycle de vie des données et machine Learning, en utilisant des outils open source telle que: Kedro, MLflow...etc.

Langage de Programmation: Python.