Automatisation et perspectives dans les projets

Concepts GitHub intermédiaires

Arne Jonas Warnke

Content Lead for ML- and Data Engineering at DataCamp

Importance de l'automatisation et des perspectives

GitHub Actions :

🔄 Rationalise : automatise les flux de travail
🚀 Automatisation : simplifie les processus

Perspectives :

📈 Données en temps réel : suit l'avancement
⚠ Détecter les enjeux : repère les goulots
💡 Choix éclairés : oriente les décisions

Outils d'automatisation dans GitHub Projects

Automatisations intégrées :

📦 Déplacer les tâches automatiquement selon des événements
🔃 Garder les tableaux à jour automatiquement

GitHub Actions :

🔧 Automatiser des flux complexes
🔖 Étiqueter et gérer les tâches efficacement

Mettre en œuvre les automatisations intégrées

Automatisations intégrées

Automatisation avancée avec GitHub Actions

🚀 Automatiser les flux : déclencher des tâches lors d'événements de code
📄 Propulsé par YAML : définir les actions dans des fichiers YAML
🛠 Tâches courantes : planifier des pipelines de données ou déployer des modèles ML

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

Introduction aux perspectives de projet

📈 Visualiser l'avancement : graphiques de données en temps réel et historiques
⚠ Repérer les goulots : identifier tôt les enjeux grâce aux perspectives
🕐 Types de graphiques : comprend les graphiques « actuels » et « historiques »

graphiques actuels.webp

graphiques historiques.webp

Créer un graphique dans Project Insights

Création d'un graphique

Passons à la pratique !

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