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23rd-26th of January 2019 / 23-26 Janvier 2019, Grenoble
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Thursday, January 24 • 16:00 - 16:45
Du code Python solide pour vos projets DataScience, ou comment industrialiser vos recherches

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Les notebooks (projet Jupyter) sont fréquemment utilisée par les développeurs Python travaillant dans le domaine de la data science. Facile d’accès, ils n’encouragent cependant pas les bonnes pratiques logicielles, rendant parfois complexe la mise en production. De plus, Python offre aujourd’hui de nombreux outils pour rendre les logiciels plus robustes dans le temps.
Deep learning engineer dans une startup IA depuis plusieurs années, j’ai eu l’occasion d’intervenir dès les premières étapes (les fameux notebooks) jusqu’au déploiement de code en production.
Ce talk sera composée de deux partie, la première rappelant le fonctionnement des notebooks, et en quoi ces derniers peuvent être problématiques. Ensuite, nous ferons un tour de toutes les possibilités offerte par le langage concernant l’industrialisation du code.

Les points suivants seront notamment abordés :
• Typing optionnel
• Modularité du code
• Data classe
• Configuration d’environnement de développement (VS Code)
• Mypy et PyLint

De nombreuses courtes démos viendront appuyer les différents propos.

Ce talk pourra autant s’adresser aux data scientists qu’aux développeurs Python souhaitant revoir les dernières possibilités offerte par les versions récentes du langage.

Speakers
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Pierre Paci

InTech Luxembourg
Deep Learning Engineer depuis plusieurs année, je suis aujourd’hui au croisement de l’IA, de l’ops et du développement logiciel. Rédacteur sur de nombreuse plateformes, je suis aussi passionné par les conférences et les gens que l’on peut y rencontrer. | Concernants... Read More →


Thursday January 24, 2019 16:00 - 16:45
Chrome 1 La Maison Minatec, 3 Parvis Louis Néel, 38000 Grenoble
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Attendees (1)