什么是敏捷开发？

 

敏捷开发方法学是在2001年初发现的，当时有17个人聚集在一起讨论软件开发的未来。它建立在4个核心价值观和12个原则的基础上。

它在快节奏、不断变化的科技行业非常受欢迎 – 这很好地反映了它。作为一种完美的数据科学项目管理方法，它允许团队成员不断审查项目的需求，来回沟通，并随着项目的发展进行更多的交流。该模型会不断演变以反映以用户为中心的输出，从而节省时间、金钱和精力。

在数据科学生命周期的不同阶段做出关于变更的决策要比在全部完成后做出决策更好。让我们谈谈您可以采取的两个步骤来启动您的敏捷数据科学项目管理。

 

Scrum

 

敏捷方法的一个例子是Scrum。Scrum方法使用一个框架来帮助团队创建结构，该框架由一组价值观、原则和实践组成。

例如，使用Scrum，一个数据科学项目可以将其较大的项目分成一系列较小的项目。其中每个小项目都称为一个Sprint，并且将包括Sprint计划以定义目标、需求、责任等。

为什么这有益呢？因为它有助于团队的不同成员对完成一个Sprint的任务负责和负责任。完成的Sprint在业务的最终目标中扮演着重要角色，例如推出一个新产品。

员工通过能够在Sprint中发现解决挑战的解决方案来专注于为最终用户提供价值。

Scrum的工具包括：

• Monday.com
• ProjectManager
• Jira

 

看板

 

看板是另一种敏捷方法的例子。它是一个流行的框架，起源于日本的库存管理系统。看板向员工展示了他们当前和待处理任务的视觉状态。每个任务，也称为看板卡片，都显示在看板状态板上，并代表其完成的生命周期。

例如，您可以拥有工作进行中、已开发、已测试、已完成等生命周期列。这可以帮助数据科学家更早地识别瓶颈，并减少进行中的任务的数量。

看板被认为是数据科学界非常流行的框架，许多数据爱好者都采用了这种方法。它是一个轻量级的过程，具有可视化的特性，可以改善工作流程并轻松识别任何挑战。这是一种易于实施的方法，数据科学家对“你下一个任务是什么？”这个问题的回答反应非常好，而不是“你下一个Sprint中有哪些任务？”。

看板的工具包括：

• Trello
• Monday.com
• ProofHub

 

先行后闻

 

敏捷方法学的第一个初始步骤是计划。计划，计划，计划！我无法强调这一点的重要性，这就是为什么在你奔跑之前学会行走是重要的。拥有像Monday或Jira这样的工具很棒，但如果您不进行计划，您将一事无成。

在您和您的员工之间进行讨论会议，以便每个人都了解情况，每个人都知道需要做什么，每个人在脑海中都有相同的计划是至关重要的。缺乏计划可能导致错过期限、缺乏动力和员工生产力以及项目的不可行性。

一旦每个人都在同一个页面上，您就可以进入下一个步骤。

 

团队设计

 

下一个阶段是根据与员工的对话来设计您的项目。您的团队在计划讨论中涵盖的所有方面将帮助您为手头的任务设计出有效的解决方案。

在这个阶段，沟通是你最重要的工具。团队中的其他成员可能有不同的工作方式或任务分配方式。因此，作为团队成员，你有责任根据他们的工作方法、可用性等因素设计一个适应每个人需求的解决方案。

在这个阶段，你可以确定每个人负责项目的哪个方面。这能让员工感到重要，提高他们的工作效率。一旦员工被委以部分任务的负责人，他们有责任确保任务顺利进行，按时完成，并按计划进行。

 

开发你的解决方案

 

这是你的讨论、规划和设计展示的地方。你可能认为在这一点上不再需要与团队成员沟通，可以直接开始工作。但事实并非如此。在这里，沟通尤为重要。每周的站立会议很重要，它有助于所有员工保持同步，并相互交流。

在开发你手头任务的解决方案过程中，你会遇到挑战或瓶颈，这可能会对你的时间表和其他人完成任务的能力产生很大影响。及时沟通每一步的成功与失败对于让所有成员保持同步很重要，它也允许别人伸出援手。

 

测试，测试，测试

 

如果你正在进行数据分析、创建算法或为业务生产新产品，你会希望对其进行测试。然后再测试一次，再多测试一些。

在数据科学项目中，确保尽可能准确是没有坏处的。团队成员不仅投入了时间和精力来完成这个解决方案，如果它能准确解决问题那就更好了。

你不想因为结果不如第一轮那么准确而来回反复。

 

部署

 

数据科学项目中最引以为豪的时刻之一。与团队成员沟通，将最新的增量放入生产环境，让实际用户可以使用。

数据科学家需要把自己的思想放在下一个交给客户的解决方案上。审查、记录、修复和讨论整个数据科学项目的优点和缺点都很重要。

因为，让我们面对现实，类似的项目会出现，而不必从头开始 – 你有之前项目的文档作为下一个项目的基石。这些审查和文档将用于讨论/规划你的下一个数据科学项目的第一步。

 

总结

 

确保你在敏捷数据科学项目管理中拥有正确的工具只是一方面。但能够充分利用每个阶段的优势更加重要。沟通很重要，我已经提过无数次了。但只是为了提醒你，要获得回报，你必须努力工作，但这需要大量的沟通。Nisha Arya是一位数据科学家，自由技术作家，VoAGI社区经理。她对提供数据科学职业建议或教程、理论知识等方面的数据科学特别感兴趣。她还希望探索人工智能在延长人类寿命方面的不同方式。她是一位热心的学习者，希望扩大自己的技术知识和写作能力，同时帮助指导他人。