Agile Data Science - Implementação do Agile

Existem várias metodologias utilizadas no processo de desenvolvimento ágil. Essas metodologias podem ser usadas para o processo de pesquisa de ciência de dados também.

O fluxograma abaixo mostra as diferentes metodologias -

Scrum

Em termos de desenvolvimento de software, scrum significa gerenciar o trabalho com uma pequena equipe e gerenciar um projeto específico para revelar os pontos fortes e fracos do projeto.

Metodologias de cristal

As metodologias Crystal incluem técnicas inovadoras para gerenciamento e execução de produtos. Com esse método, as equipes podem realizar tarefas semelhantes de maneiras diferentes. A família Crystal é uma das metodologias mais fáceis de aplicar.

Método de Desenvolvimento de Software Dinâmico

Esta estrutura de entrega é usada principalmente para implementar o sistema de conhecimento atual na metodologia de software.

Desenvolvimento orientado para o futuro

O foco deste ciclo de vida de desenvolvimento são os recursos envolvidos no projeto. Ele funciona melhor para modelagem de objeto de domínio, código e desenvolvimento de recursos para propriedade.

Desenvolvimento de software enxuto

Este método visa aumentar a velocidade de desenvolvimento de software a baixo custo e foca a equipe na entrega de valor específico ao cliente.

Programação extrema

Extreme Programming é uma metodologia de desenvolvimento de software única, que se concentra na melhoria da qualidade do software. Isso entra em vigor quando o cliente não tem certeza sobre a funcionalidade de qualquer projeto.

As metodologias ágeis estão se enraizando no fluxo da ciência de dados e são consideradas como a metodologia de software importante. Com a auto-organização ágil, as equipes multifuncionais podem trabalhar juntas de maneira eficaz. Conforme mencionado, existem seis categorias principais de desenvolvimento ágil e cada uma delas pode ser transmitida com ciência de dados de acordo com os requisitos. A ciência de dados envolve um processo iterativo para insights estatísticos. Agile ajuda a quebrar os módulos de ciência de dados e ajuda no processamento de iterações e sprints de maneira eficaz.

O processo de Agile Data Science é uma maneira incrível de entender como e por que o módulo de ciência de dados é implementado. Ele resolve problemas de maneira criativa.