데이터 엔지니어링과 데이터 과학 부분에서 코딩의 비중이 아주 높다는 점을 고려할 때, 이러한 분야의 실무자는 소프트웨어 개발 수명 주기 지침을 따르는 것이 중요합니다. 실제로 이런 지침에는 Git를 사용하여 코드의 변경사항을 추적하는 버전 컨트롤, 코드 요청을 푸싱(pushing)하거나 풀링(pulling)하는 코드 리뷰, 유닛 테스트, Docker 이미지를 포함하는 아티팩트 관리, 배포 자동화와 Terraform을 사용하여 코드로 인프라 버전을 유지하거나 변경하는 코드형 인프라가 포함됩니다. 이런 소프트웨어 개발 모범 사례를 컴퓨터 비전에 적용하는 것은 간단한데요.