Ciencia de datos ágil: implementación de Agile

Hay varias metodologías utilizadas en el proceso de desarrollo ágil. Estas metodologías también se pueden utilizar para el proceso de investigación de la ciencia de datos.

El diagrama de flujo que se muestra a continuación muestra las diferentes metodologías:

Varias metodologías

Melé

En términos de desarrollo de software, scrum significa administrar el trabajo con un equipo pequeño y administrar un proyecto específico para revelar las fortalezas y debilidades del proyecto.

Metodologías de cristal

Las metodologías de Crystal incluyen técnicas innovadoras para la gestión y ejecución de productos. Con este método, los equipos pueden realizar tareas similares de diferentes maneras. La familia Crystal es una de las metodologías más fáciles de aplicar.

Método de desarrollo de software dinámico

Este marco de entrega se utiliza principalmente para implementar el sistema de conocimiento actual en metodología de software.

Desarrollo impulsado por el futuro

El enfoque de este ciclo de vida de desarrollo son las características involucradas en el proyecto. Funciona mejor para el modelado de objetos de dominio, el desarrollo de código y características para la propiedad.

Desarrollo de software Lean

Este método apunta a aumentar la velocidad del desarrollo de software a bajo costo y enfoca al equipo a entregar un valor específico al cliente.

Programación extrema

La programación extrema es una metodología de desarrollo de software única, que se centra en mejorar la calidad del software. Esto se hace efectivo cuando el cliente no está seguro de la funcionalidad de cualquier proyecto.

Las metodologías ágiles se están arraigando en el flujo de ciencia de datos y se considera como la metodología de software importante. Con una autoorganización ágil, los equipos multifuncionales pueden trabajar juntos de manera efectiva. Como se mencionó, hay seis categorías principales de desarrollo ágil y cada una de ellas se puede transmitir con ciencia de datos según los requisitos. La ciencia de datos implica un proceso iterativo para obtener información estadística. Agile ayuda a desglosar los módulos de ciencia de datos y ayuda a procesar iteraciones y sprints de manera efectiva.

El proceso de Agile Data Science es una forma sorprendente de entender cómo y por qué se implementa el módulo de ciencia de datos. Soluciona problemas de manera creativa.