Agile Data Science - Внедрение Agile

В процессе гибкой разработки используются различные методологии. Эти методологии могут также использоваться для исследования данных.

Блок-схема, приведенная ниже, показывает различные методологии -

Различные методологии

Scrum

С точки зрения разработки программного обеспечения, scrum означает управление работой с небольшой командой и управление конкретным проектом, чтобы выявить сильные и слабые стороны проекта.

Кристаллические методологии

Кристаллические методологии включают в себя инновационные методы управления и исполнения продукции. С помощью этого метода команды могут выполнять похожие задачи по-разному. Семья Кристаллов - одна из самых простых в применении методологий.

Метод динамической разработки программного обеспечения

Эта структура доставки в основном используется для реализации текущей системы знаний в методологии программного обеспечения.

Будущее развитие

В центре внимания этого жизненного цикла разработки находятся особенности, вовлеченные в проект. Он лучше всего подходит для моделирования объектов домена, разработки кода и функций для владельцев.

Lean Разработка программного обеспечения

Этот метод направлен на повышение скорости разработки программного обеспечения при низких затратах и фокусирует команду на предоставлении конкретной ценности для клиента.

Экстремальное программирование

Экстремальное программирование - это уникальная методология разработки программного обеспечения, которая направлена на повышение качества программного обеспечения. Это вступает в силу, когда заказчик не уверен в функциональности какого-либо проекта.

Гибкие методологии внедряются в поток данных, и это считается важной методологией программного обеспечения. Благодаря гибкой самоорганизации кросс-функциональные команды могут эффективно работать вместе. Как уже упоминалось, существует шесть основных категорий гибкой разработки, и каждая из них может быть связана с наукой о данных в соответствии с требованиями. Наука данных включает в себя итеративный процесс для статистического анализа. Agile помогает разбивать модули науки о данных и эффективно обрабатывать итерации и спринты.

Процесс Agile Data Science - это удивительный способ понять, как и почему реализован модуль Data Science. Это решает проблемы творчески.