प्रोजेक्ट्स में ऑटोमेशन और इनसाइट्स

इंटरमीडिएट GitHub कॉन्सेप्ट्स

Arne Jonas Warnke

Content Lead for ML- and Data Engineering at DataCamp

ऑटोमेशन और इनसाइट्स का महत्व

GitHub Actions:

🔄 Streamlines: वर्कफ़्लो ऑटोमेट करता है
🚀 ऑटोमेशन: प्रक्रियाएँ आसान बनाता है

इनसाइट्स:

📈 रीयल-टाइम डेटा: प्रगति ट्रैक करता है
⚠ समस्याएँ पकड़ें: बॉटलनेक्स पहचानें
💡 स्मार्ट फ़ैसले: निर्णयों को सूचित करता है

GitHub Projects में ऑटोमेशन टूल्स

बिल्ट-इन ऑटोमेशन:

📦 इवेंट्स के आधार पर टास्क ऑटो-मूव
🔃 बोर्ड्स को ऑटो-अपडेट रखें

GitHub Actions:

🔧 जटिल वर्कफ़्लो ऑटोमेट करें
🔖 टैग करें और टास्क मैनेज करें प्रभावी ढंग से

बिल्ट-इन ऑटोमेशन लागू करना

बिल्ट-इन ऑटोमेशन

GitHub Actions के साथ एडवांस्ड ऑटोमेशन

🚀 वर्कफ़्लो ऑटोमेट करें: कोड इवेंट्स पर टास्क ट्रिगर करें
📄 YAML-संचालित: YAML फाइलों में एक्शन परिभाषित करें
🛠 कॉमन टास्क: डेटा पाइपलाइन शेड्यूल करें या ML मॉडल डिप्लॉय करें

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

प्रोजेक्ट इनसाइट्स का परिचय

📈 प्रगति विज़ुअलाइज़ करें: रीयल-टाइम और ऐतिहासिक डेटा चार्ट्स
⚠ बॉटलनेक्स पकड़ें: इनसाइट्स से समस्याएँ जल्दी पहचानें
🕐 चार्ट प्रकार: Current और Historical दोनों शामिल

current charts.webp

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Project Insights में चार्ट बनाना

चार्ट बनाना

अभ्यास करते हैं!

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