애자일 데이터 과학-데이터 과학 프로세스
이 장에서는 프로세스를 이해하는 데 필요한 데이터 과학 프로세스와 용어를 이해합니다.
"데이터 과학은 복잡한 분석 문제를 해결하기위한 데이터 인터페이스, 알고리즘 개발 및 기술의 조합입니다."
데이터 과학은 전통적인 연구와 함께 기계 학습, 수학 및 통계 지식으로 범주가 포함 된 과학적 방법, 프로세스 및 시스템을 포괄하는 학제 간 분야입니다. 또한 해킹 기술과 실질적인 전문 지식의 조합도 포함됩니다. 데이터 과학은 수학, 통계, 정보 과학, 컴퓨터 과학, 데이터 마이닝 및 예측 분석에서 원리를 도출합니다.
데이터 과학 팀의 일부를 구성하는 다양한 역할은 다음과 같습니다.
고객
고객은 제품을 사용하는 사람들입니다. 그들의 관심은 프로젝트의 성공을 결정하며 그들의 피드백은 데이터 과학에서 매우 중요합니다.
사업 개발
이 데이터 과학 팀은 직접 또는 랜딩 페이지 및 프로모션 생성을 통해 초기 고객에게 서명합니다. 비즈니스 개발 팀은 제품의 가치를 제공합니다.
제품 관리자
제품 관리자는 시장에서 가치있는 최고의 제품을 만드는 것을 중요하게 생각합니다.
인터랙션 디자이너
사용자가 적절한 가치를 찾을 수 있도록 데이터 모델에 대한 디자인 상호 작용에 중점을 둡니다.
데이터 과학자
데이터 과학자는 새로운 기능을 만들고 게시하기 위해 새로운 방식으로 데이터를 탐색하고 변환합니다. 이 과학자들은 또한 다양한 출처의 데이터를 결합하여 새로운 가치를 창출합니다. 연구원, 엔지니어 및 웹 개발자와 함께 시각화를 만드는 데 중요한 역할을합니다.
연구원
이름에서 알 수 있듯이 연구원은 연구 활동에 참여합니다. 그들은 데이터 과학자가 할 수없는 복잡한 문제를 해결합니다. 이러한 문제는 머신 러닝 및 통계 모듈의 집중과 시간을 포함합니다.
변화에 적응
데이터 과학의 모든 팀원은 새로운 변경 사항에 적응하고 요구 사항에 따라 작업해야합니다. 데이터 과학과 함께 애자일 방법론을 채택하기 위해 몇 가지 변경이 이루어져야합니다.
전문가보다 제너럴리스트를 선택합니다.
큰 팀보다 작은 팀을 선호합니다.
고급 도구 및 플랫폼 사용.
중간 작업의 지속적이고 반복적 인 공유.
Note
애자일 데이터 과학 팀에서 소규모 일반 전문가 팀은 확장 가능하고 반복을 통해 데이터를 점점 더 높은 가치 상태로 정제하는 높은 수준의 도구를 사용합니다.
데이터 과학 팀원의 작업과 관련된 다음 예를 고려하십시오.
디자이너는 CSS를 제공합니다.
웹 개발자는 전체 애플리케이션을 구축하고 사용자 경험을 이해하며 인터페이스 디자인을 이해합니다.
데이터 과학자는 웹 애플리케이션을 포함한 웹 서비스를 연구하고 구축하는 작업을 모두 수행해야합니다.
연구원은 중간 결과를 설명하는 결과를 보여주는 코드 기반에서 작업합니다.
제품 관리자는 모든 관련 영역의 결함을 식별하고 이해하려고합니다.