Agile Data Science - Implementazione di Agile
Esistono varie metodologie utilizzate nel processo di sviluppo agile. Queste metodologie possono essere utilizzate anche per il processo di ricerca scientifica dei dati.
Il diagramma di flusso fornito di seguito mostra le diverse metodologie:
Mischia
In termini di sviluppo software, scrum significa gestire il lavoro con un piccolo team e la gestione di un progetto specifico per rivelare i punti di forza e di debolezza del progetto.
Metodologie di cristallo
Le metodologie Crystal includono tecniche innovative per la gestione e l'esecuzione del prodotto. Con questo metodo, i team possono svolgere attività simili in modi diversi. La famiglia Crystal è una delle metodologie più facili da applicare.
Metodo di sviluppo software dinamico
Questo framework di consegna viene utilizzato principalmente per implementare l'attuale sistema di conoscenza nella metodologia del software.
Sviluppo guidato dal futuro
Il fulcro di questo ciclo di vita dello sviluppo sono le caratteristiche coinvolte nel progetto. Funziona meglio per la modellazione di oggetti di dominio, lo sviluppo di codice e funzionalità per la proprietà.
Sviluppo di software snello
Questo metodo mira ad aumentare la velocità di sviluppo del software a basso costo e concentra il team sulla fornitura di un valore specifico al cliente.Programmazione estrema
La programmazione estrema è una metodologia di sviluppo software unica, che si concentra sul miglioramento della qualità del software. Ciò è efficace quando il cliente non è sicuro della funzionalità di qualsiasi progetto.
Le metodologie agili stanno prendendo piede nel flusso della scienza dei dati ed è considerata l'importante metodologia del software. Con un'agile auto-organizzazione, i team interfunzionali possono lavorare insieme in modo efficace. Come accennato, esistono sei categorie principali di sviluppo agile e ognuna di esse può essere trasmessa in streaming con la scienza dei dati secondo i requisiti. La scienza dei dati implica un processo iterativo per approfondimenti statistici. Agile aiuta a scomporre i moduli di data science e aiuta a elaborare iterazioni e sprint in modo efficace.
Il processo di Agile Data Science è un modo straordinario per capire come e perché viene implementato il modulo di data science. Risolve i problemi in modo creativo.