Afbeelding door auteur

De Agile Werkmethode werd begin 2001 ontdekt toen 17 mensen samenkwamen om de toekomst van softwareontwikkeling te bespreken. Het is gebaseerd op 4 kernwaarden en 12 principes.

Het is erg populair in de snelle, steeds veranderende technologie-industrie - wat het mooi weergeeft. Het is een perfecte methode voor data science-projectbeheer, omdat teamleden continu de vereisten van het project kunnen beoordelen, heen en weer kunnen gaan en meer kunnen communiceren naarmate het project groeit. Het model evolueert om gebruikersgerichte output weer te geven, wat tijd, geld en energie bespaart. 

Het is beter om beslissingen te nemen over wijzigingen tijdens de verschillende fasen in een data science-levenscyclus, in plaats van pas aan het einde als alles is voltooid. Laten we het hebben over de 2 stappen die u kunt nemen om uw agile data science projectmanagement een vliegende start te geven. 

Worsteling om de bal

Een voorbeeld van een agile methode is Worsteling om de bal. De scrum-methode maakt gebruik van een raamwerk dat helpt om structuur in een team te creëren met behulp van een reeks waarden, principes en werkwijzen. 

Met Scrum kan een data science-project bijvoorbeeld zijn grotere project opsplitsen in een reeks kleinere projecten. Elk van deze miniprojecten wordt een sprint genoemd en bestaat uit sprintplanning om doelstellingen, vereisten, verantwoordelijkheden en meer te definiëren. 

Waarom is dit gunstig? Omdat het verschillende leden van het team helpt om verantwoordelijk en verantwoordelijk te zijn voor hun taken om een ​​sprint te voltooien. Voltooide sprints spelen allemaal een grote rol in het einddoel van het bedrijf, bijvoorbeeld het lanceren van een nieuw product. 

Medewerkers richten zich op het leveren van waarde aan de eindgebruikers door oplossingen te ontdekken voor uitdagingen die ze tijdens de sprints kunnen tegenkomen.

Tools voor scrum zijn onder andere:

Kanban

Kanban is een ander voorbeeld van een agile methode. Het is een populair framework dat afkomstig is van een Japans voorraadbeheersysteem. Kanban toont werknemers een visuele status van hun huidige en lopende taken. Elke taak, ook wel de Kanban-kaart genoemd, wordt weergegeven op het Kanban-statusbord en vertegenwoordigt de levenscyclus tot voltooiing. 

U kunt bijvoorbeeld levenscycluskolommen hebben zoals onderhanden werk, ontwikkeld, getest, voltooid, enz. Dit kan datawetenschappers helpen knelpunten eerder te identificeren en het niveau van onderhanden werk te verminderen.

Kanban wordt beschouwd als een zeer populair raamwerk in de datawetenschapswereld, met veel dataliefhebbers die de methode toepassen. Het is een lichtgewicht proces dat visueel van aard is om de workflow te verbeteren en eventuele uitdagingen gemakkelijk te identificeren. Het is een methode die gemakkelijk te implementeren is, en data scientists reageren heel goed op 'Wat is je volgende taak?', in plaats van 'Welke taken heb je in je volgende sprint?'.

Tools voor Kanban zijn onder andere:

Loop voordat je rent

De eerste eerste stap in de agile-methodiek is plannen. Plannen, plannen, plannen! Ik kan niet genoeg benadrukken hoe belangrijk dit punt is, en daarom is het belangrijk om te leren lopen voordat je gaat rennen. Het hebben van een tool zoals Monday of Jira is geweldig, maar je komt nergens als je niet plant.

Het is essentieel om discussiesessies te houden tussen u en uw medewerkers, zodat iedereen op één lijn zit, iedereen begrijpt wat er moet gebeuren en iedereen hetzelfde plan in zijn hoofd heeft. Gebrek aan planning kan leiden tot gemiste deadlines, gebrek aan motivatie en productiviteit van medewerkers, evenals onhaalbaarheid van projecten. 

Zodra iedereen op hetzelfde bord staat, kun je doorgaan naar de volgende stap.

Ontwerp als een team

De volgende fase is het ontwerpen van uw project, en dit is gebaseerd op de gesprekken die u met uw medewerkers heeft gevoerd. Alle aspecten die uw team tijdens uw planningsbesprekingen heeft behandeld, zullen u helpen bij het ontwerpen van een effectieve oplossing voor uw taak. 

Communiceren is in deze fase je grootste hulpmiddel. Andere leden van uw team kunnen andere manieren van werken hebben of taken verdelen. Daarom is het jouw verantwoordelijkheid als teamleden om een ​​oplossing te ontwerpen die tegemoet komt aan ieders behoeften, op basis van hun manier van werken, beschikbaarheid, enz. 

Tijdens deze fase kunt u toewijzen wie eigenaar wordt van welk aspect van een project. Dit geeft werknemers een gevoel van belangrijkheid, wat hun productiviteit verhoogt. Zodra een medewerker eigenaar is geworden van een deel van een taak, is het hun verantwoordelijkheid om ervoor te zorgen dat deze soepel verloopt, deadlines haalt en alles verloopt zoals gepland. 

Ontwikkel uw oplossing

Hier komen uw discussies, planning en ontwerp tot uiting. U denkt misschien dat u op dit moment niet meer hoeft te communiceren met uw teamleden en dat u gewoon aan het werk kunt. Dat is niet waar. Dit is waar communicatie het belangrijkst is. Wekelijkse stand-ups zijn belangrijk, het helpt alle werknemers op de hoogte te blijven en op elkaar af te stemmen. 

Tijdens de ontwikkeling van uw oplossing voor uw taak, zult u uitdagingen of knelpunten tegenkomen die zeer overweldigend kunnen zijn en uw tijdlijn en het vermogen van andere mensen om hun taken te voltooien zullen veranderen. Het communiceren van elke succesvolle en mislukte stap is belangrijk om alle leden op de hoogte te houden, en het stelt mensen in staat om u een helpende hand te bieden. 

Test, Test, Test

Als u werkt aan het analyseren van gegevens, het maken van een algoritme of het produceren van een nieuw product voor het bedrijf, wilt u het testen. En dan nog eens testen, en zeker nog eens testen. 

Het kan geen kwaad om ervoor te zorgen dat u zo nauwkeurig mogelijk bent als het gaat om data science-projecten. Teamleden hebben niet alleen hun tijd en energie in deze oplossing gestoken, het zou zelfs nog beter zijn als deze nauwkeurig is en het probleem oplost. 

Het laatste dat u wilt, is heen en weer gaan, omdat uw resultaten niet zo nauwkeurig zijn als in de eerste ronde. 

Implementeren

Een van de meest trotse momenten tijdens een data science-project. Communiceren met teamleden om de nieuwste increment in productie te brengen, voordat deze beschikbaar is voor live gebruikers.

Datawetenschappers moeten hun gedachten op een plek zetten alsof ze de oplossing vervolgens aan de klant overhandigen. Het beoordelen, documenteren, repareren en bespreken van het hele data science-project en de hoogte- en dieptepunten is belangrijk. 

Want laten we eerlijk zijn, er zal een soortgelijk project ontstaan ​​en in plaats van helemaal opnieuw te moeten beginnen, heeft u documentatie van uw eerdere projecten om u een springplank te bieden voor uw volgende project. Het zijn deze beoordelingen en documenten die zullen worden gebruikt in de eerste stap van het bespreken/plannen van uw volgende data science-project. 

Ervoor zorgen dat je over de juiste tools beschikt om succesvol te zijn in je agile data science projectmanagement is één ding. Maar het is nog belangrijker om het maximale uit elke fase te halen. Communicatie is belangrijk, wat je nu zult weten, zoals ik al duizend keer heb gezegd. Maar om je eraan te herinneren, om de vruchten te plukken, moet je hard werken, maar dat gaat gepaard met veel communicatie.
 
 
Nisha Arja is een datawetenschapper, freelance technisch schrijver en communitymanager bij KDnuggets. Ze is met name geïnteresseerd in het geven van loopbaanadvies of tutorials over Data Science en op theorie gebaseerde kennis rond Data Science. Ze wil ook de verschillende manieren onderzoeken waarop kunstmatige intelligentie de levensduur van de mens ten goede komt/kan komen. Een enthousiaste leerling, die haar technische kennis en schrijfvaardigheid wil verbreden, terwijl ze anderen helpt te begeleiden.
 

• Door SEO aangedreven content en PR-distributie. Word vandaag nog versterkt.
• PlatoData.Network Verticale generatieve AI. Versterk jezelf. Toegang hier.
• PlatoAiStream. Web3-intelligentie. Kennis versterkt. Toegang hier.
• PlatoESG. Automotive / EV's, carbon, CleanTech, Energie, Milieu, Zonne, Afvalbeheer. Toegang hier.
• BlockOffsets. Eigendom voor milieucompensatie moderniseren. Toegang hier.
• Bron: https://www.kdnuggets.com/2023/07/7-steps-mastering-data-science-project-management-agile.html?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=7-steps-to-mastering-data-science-project-management-with-agile