Agile Data Science - Implementierung von Agile

Im agilen Entwicklungsprozess werden verschiedene Methoden verwendet. Diese Methoden können auch für datenwissenschaftliche Forschungsprozesse verwendet werden.

Das unten angegebene Flussdiagramm zeigt die verschiedenen Methoden -

Gedränge

In Bezug auf die Softwareentwicklung bedeutet Scrum, die Arbeit mit einem kleinen Team zu verwalten und ein bestimmtes Projekt zu verwalten, um die Stärken und Schwächen des Projekts aufzudecken.

Kristallmethoden

Zu den Crystal-Methoden gehören innovative Techniken für das Produktmanagement und die Ausführung. Mit dieser Methode können Teams ähnliche Aufgaben auf unterschiedliche Weise ausführen. Die Kristallfamilie ist eine der am einfachsten anzuwendenden Methoden.

Dynamische Softwareentwicklungsmethode

Dieses Bereitstellungsframework wird hauptsächlich verwendet, um das aktuelle Wissenssystem in die Softwaremethodik zu implementieren.

Zukunftsorientierte Entwicklung

Der Schwerpunkt dieses Entwicklungslebenszyklus liegt auf projektbezogenen Merkmalen. Es eignet sich am besten für die Modellierung von Domänenobjekten, die Code- und Feature-Entwicklung für den Besitz.

Lean Software-Entwicklung

Diese Methode zielt darauf ab, die Geschwindigkeit der Softwareentwicklung zu geringen Kosten zu erhöhen, und konzentriert das Team darauf, dem Kunden einen spezifischen Wert zu liefern.

Extremes Programmieren

Extreme Programmierung ist eine einzigartige Softwareentwicklungsmethode, die sich auf die Verbesserung der Softwarequalität konzentriert. Dies wird wirksam, wenn der Kunde sich über die Funktionalität eines Projekts nicht sicher ist.

Agile Methoden haben Wurzeln im Data Science Stream und gelten als wichtige Softwaremethode. Mit agiler Selbstorganisation können funktionsübergreifende Teams effektiv zusammenarbeiten. Wie bereits erwähnt, gibt es sechs Hauptkategorien für agile Entwicklung, von denen jede gemäß den Anforderungen mit Data Science gestreamt werden kann. Data Science beinhaltet einen iterativen Prozess für statistische Erkenntnisse. Agile hilft bei der Aufteilung der Data Science-Module und bei der effektiven Verarbeitung von Iterationen und Sprints.

Der Prozess von Agile Data Science ist eine erstaunliche Methode, um zu verstehen, wie und warum das Data Science-Modul implementiert wird. Es löst Probleme auf kreative Weise.