Agile-data-science-implementation-of-agile

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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。

以下に示すフローチャートは、さまざまな方法論を示しています-

さまざまな方法論

スクラム

ソフトウェア開発の用語では、スクラムとは、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して、プロジェクトの長所と短所を明らかにすることを意味します。

クリスタルの方法論

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、チームは同様のタスクをさまざまな方法で実行できます。 Crystalファミリは、適用が最も簡単な方法論の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、主に現在のナレッジシステムをソフトウェア手法で実装するために使用されます。

未来志向の開発

この開発ライフサイクルの焦点は、プロジェクトに含まれる機能です。 ドメインオブジェクトモデリング、コードおよび所有権の機能開発に最適です。

リーンソフトウェア開発

極端なプログラミング

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、顧客がプロジェクトの機能について確信を持てない場合に効果的です。

アジャイル手法はデータサイエンスストリームに定着しており、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、それぞれを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を分解し、効果的な方法で反復とスプリントを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を実装する方法と理由を理解する素晴らしい方法です。 創造的な方法で問題を解決します。