Quando si generano molti dati, è importante mantenere le cose pulite e organizzate. A tale scopo, implementare la funzione di pulizia con cleanup.ipynb notebook.

NetApp e Iguazio accelerano e semplificano l'implementazione delle applicazioni ai e ML creando framework essenziali come Kubeflow, Apache Spark e TensorFlow, oltre a tool di orchestrazione come Docker e Kubernetes. Unificando la pipeline di dati end-to-end, NetApp e Iguazio riducono la latenza e la complessità inerenti a molti carichi di lavoro di calcolo avanzati, colmando efficacemente il divario tra sviluppo e operazioni. I data scientist possono eseguire query su set di dati di grandi dimensioni e condividere in modo sicuro dati e modelli algoritmici con utenti autorizzati durante la fase di training. Dopo che i modelli containerizzati sono pronti per la produzione, è possibile spostarli facilmente dagli ambienti di sviluppo agli ambienti operativi.