Aprende a usar Github Actions para Data Science
Antes de decirte cómo aprender a usar GitHub Actions es importante que sepas qué es. Así que vamos a empezar por el principio y vamos a contarte que esta herramienta te servirá para reducir la cadena de acciones imprescindible para la ejecución de código, a través de la creación de un flujo de trabajo encargado del Pipeline. Una de sus grandes ventajas es que podrás configurarla para que GitHub responda a ciertos eventos automáticamente y según tus preferencias.En pocas palabras, GitHub Actions da la opción de crear workflows que te servirán para compilar, testear y desplegar código. También ofrece la posibilidad de crear flujos de integración y despliegue continuo dentro de tu repositorio.GitHub Actions usa paquetes de códigos en los contenedores de Docker, que se ejecutan en los servidores de GitHub y que resultan compatibles con cualquier lenguaje de programación. Esto supone una gran ventaja porque de este modo, podrán usarse en servidores locales y nubes públicas.Con Github Actions la integración con Github, la herramienta más utilizada por los data scientist, es inmejorable y cuenta con dos grandes grupos según el tipo de repositorio:- Repositorios públicos: gratuito.
- Repositorios privados: el precio varía en función del almacenamiento y los tiempos de ejecución del repositorio.
- Automatizar procesos ETL simples. Por ejemplo, te servirá para la extracción de datos de una API en tiempo real que no guarda histórico. Además, puedes efectuar automatizaciones para crear dashboards que le resulten de interés a la comunidad.
- Producción de algoritmos mediante MLOps. Se puede automatizar el reentrenamiento de los modelos sin demasiados quebraderos de cabeza.
- Elaboración de sistemas de alertas a herramientas como Slack.
- Testeo de código o de comparación de modelos.
- Automatización del build y el push de imágenes de Docker.
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