Automatisering en inzichten in projecten

Intermediaire GitHub-concepten

Arne Jonas Warnke

Content Lead for ML- and Data Engineering at DataCamp

Belang van automatisering en inzichten

GitHub Actions:

🔄 Stroomlijnt: Automatiseert workflows
🚀 Automatisering: Vereenvoudigt processen

Insights:

📈 Realtime data: Volgt voortgang
⚠ Issues spotten: Vind bottlenecks
💡 Slimme keuzes: Ondersteunt beslissingen

Automatiseringstools in GitHub Projects

Ingebouwde automatiseringen:

📦 Taken automatisch verplaatsen op basis van events
🔃 Borden automatisch bijwerken

GitHub Actions:

🔧 Complexe workflows automatiseren
🔖 Taken taggen en beheren efficiënt

Ingebouwde automatiseringen toepassen

Ingebouwde automatiseringen

Geavanceerde automatisering met GitHub Actions

🚀 Workflows automatiseren: Start taken bij code-events
📄 YAML-gedreven: Definieer actions in YAML-bestanden
🛠 Veelvoorkomende taken: Plan datapijplijnen of deploy ML-modellen

name: Data Workflow
on: [push]

jobs:
  run-analysis:
    runs-on: ubuntu-latest
    steps:
      - uses: actions/checkout@v4
      - name: Run analysis
        run: python analyze_data.py

¹ https://docs.github.com/en/actions

Introductie tot Project Insights

📈 Voortgang visualiseren: Realtime en historische grafieken
⚠ Bottlenecks spotten: Signaleer issues vroeg met inzichten
🕐 Grafiektypes: Huidige en historische grafieken

Huidige grafieken

Historische grafieken

Een grafiek maken in Project Insights

Een grafiek maken

Laten we oefenen!

Intermediaire GitHub-concepten