アジャイルデータサイエンス-アジャイルの実装

アジャイル開発プロセスで使用されるさまざまな方法論があります。これらの方法論は、データサイエンスの研究プロセスにも使用できます。

以下のフローチャートは、さまざまな方法論を示しています。

スクラム

ソフトウェア開発の用語では、スクラムとは、プロジェクトの長所と短所を明らかにするために、小さなチームで作業を管理し、特定のプロジェクトを管理することを意味します。

結晶の方法論

クリスタルの方法論には、製品の管理と実行のための革新的な技術が含まれています。この方法を使用すると、チームはさまざまな方法で同様のタスクを実行できます。クリスタルファミリーは、適用するのが最も簡単な方法の1つです。

動的なソフトウェア開発方法

この配信フレームワークは、主にソフトウェア方法論で現在の知識システムを実装するために使用されます。

未来主導の開発

この開発ライフサイクルの焦点は、プロジェクトに関連する機能です。これは、所有権のためのドメインオブジェクトモデリング、コード、および機能開発に最適です。

リーンソフトウェア開発

この方法は、低コストでソフトウェア開発の速度を上げることを目的としており、チームは顧客に特定の価値を提供することに重点を置いています。

エクストリームプログラミング

エクストリームプログラミングは、ソフトウェア品質の向上に焦点を当てた独自のソフトウェア開発方法論です。これは、お客様がプロジェクトの機能について確信が持てない場合に有効になります。

アジャイル手法はデータサイエンスストリームに根付いており、重要なソフトウェア手法と見なされています。アジャイルな自己組織化により、部門の枠を超えたチームが効果的に連携できます。前述のように、アジャイル開発には6つの主要なカテゴリがあり、それぞれが要件に応じてデータサイエンスでストリーミングできます。データサイエンスには、統計的洞察のための反復プロセスが含まれます。アジャイルは、データサイエンスモジュールの分解を支援し、反復とスプリントを効果的な方法で処理するのに役立ちます。

アジャイルデータサイエンスのプロセスは、データサイエンスモジュールが実装される方法と理由を理解するための素晴らしい方法です。それは創造的な方法で問題を解決します。