Agile Data Science - Implémentation d'Agile

Il existe différentes méthodologies utilisées dans le processus de développement agile. Ces méthodologies peuvent également être utilisées pour le processus de recherche en science des données.

L'organigramme ci-dessous montre les différentes méthodologies -

Diverses méthodologies

Scrum

En termes de développement logiciel, Scrum signifie gérer le travail avec une petite équipe et gérer un projet spécifique pour révéler les forces et les faiblesses du projet.

Méthodologies Crystal

Les méthodologies Crystal incluent des techniques innovantes pour la gestion et l'exécution des produits. Avec cette méthode, les équipes peuvent effectuer des tâches similaires de différentes manières. La famille Crystal est l'une des méthodes les plus faciles à appliquer.

Méthode de développement logiciel dynamique

Ce cadre de livraison est principalement utilisé pour implémenter le système de connaissances actuel en méthodologie logicielle.

Un développement tourné vers l'avenir

Ce cycle de développement est axé sur les caractéristiques impliquées dans le projet. Il fonctionne mieux pour la modélisation d'objets de domaine, le développement de code et de fonctionnalités pour la propriété.

Développement de logiciels Lean

Cette méthode vise à augmenter la vitesse de développement de logiciels à faible coût et concentre l'équipe sur la fourniture d'une valeur spécifique au client.

Programmation extrême

La programmation extrême est une méthodologie de développement logiciel unique, qui se concentre sur l'amélioration de la qualité du logiciel. Cela devient efficace lorsque le client n'est pas sûr de la fonctionnalité d'un projet.

Les méthodologies agiles prennent racine dans le courant de la science des données et elles sont considérées comme la méthodologie logicielle importante. Avec une auto-organisation agile, les équipes interfonctionnelles peuvent travailler ensemble de manière efficace. Comme mentionné, il existe six catégories principales de développement agile et chacune d'elles peut être diffusée avec la science des données conformément aux exigences. La science des données implique un processus itératif de statistiques. Agile aide à décomposer les modules de science des données et aide à traiter les itérations et les sprints de manière efficace.

Le processus d'Agile Data Science est un moyen incroyable de comprendre comment et pourquoi le module de science des données est implémenté. Il résout les problèmes de manière créative.