Метод управления Data Science проектами, Асхат Уразбаев

preview_player
Показать описание
87% Data Science проектов не доходят до прода. Причин много: сложно взаимодействовать с заказчиком-профаном в AI, множество проблем с доступом, верификацией, трансформацией и валидацией данных, тяжело отслеживать и объяснять результаты AI/ML и т.д. Типичная реакция технаря на эти проблемы — запилить еще одну платформу.

Мы увидим, что проблемы совсем не в технической части и обсудим как правильно построенный Agile процесс Data Science-проекта может помочь исправить ситуацию.

* Почему Scrum не подходит для DS-проекта
* Использование Kanban системы
* Как выстроить взаимодействие с заказчиками
* Какие роли, артефакты и мероприятия должны быть в DS проекте
* Обязательные технические практики в DS

Рекомендации по теме
Комментарии
Автор

Подскажите, где взять чудо картинку 7:14? я уже весь гугл пересмотрел - не могу найти

Nickolaider
Автор

Scrum пока не подходит только потому, что не соответствует клиенто-ориентированности Agile. В случае развития его в направлении Agile он подойдет не только к DS, но и будет способствовать
развитию продуктов, технологий, компаний и платформ.

БорисБорисовичКондрабаев-Прозо