« Un Manifeste pour une Data Science Agile » : différence entre les versions
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Je n'ai jamais voulu revivre cela. J'ai donc essayé d'imposer l'Agile à la data science, avec plus ou moins de succès. Lorsque j'ai commencé à appliquer des méthodes de développement Agile de logiciels à la data science, j'ai vu un modèle émerger. La difficulté ne résidait pas dans les détails de la mise en oeuvre, mais dans la manière de penser aux possibilités offertes par l'Agile lorsque l'on travaille avec des données en plus du logiciel.<br/> | Je n'ai jamais voulu revivre cela. J'ai donc essayé d'imposer l'Agile à la data science, avec plus ou moins de succès. Lorsque j'ai commencé à appliquer des méthodes de développement Agile de logiciels à la data science, j'ai vu un modèle émerger. La difficulté ne résidait pas dans les détails de la mise en oeuvre, mais dans la manière de penser aux possibilités offertes par l'Agile lorsque l'on travaille avec des données en plus du logiciel.<br/> | ||
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Alors que mes expériences au sein de plusieurs entreprises commençaient à échafauder ma pensée, j'ai élaboré le Manifeste | Alors que mes expériences au sein de plusieurs entreprises commençaient à échafauder ma pensée, j'ai élaboré le Manifeste pour une Data Science Agile. Ce manifeste se concentre sur la façon de ''penser'', plutôt que sur ce qu'il faut faire. Les spécificités du Kanban ou du Scrum fonctionnent pour la data science, tant que l'équipe pense de manière dynamique en réponse aux opportunités qui émergent de l'exploration des données. John Akred a fait un [https://www.svds.com/agile-data-science-teams-deliver-real-world-results/ travail intéressant] sur les spécificités de la mise en oeuvre de la data science Agile, mais je n'ai pas d'opinion sur la façon dont vous suivez l'état d'avancement du travail. L'essentiel est d'aborder la data science de manière active et dynamique.<br/> | ||
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==Le Manifeste | ==Le Manifeste pour une Data Science Agile== | ||
===Itérer, itérer, itérer=== | ===Itérer, itérer, itérer=== | ||
La prise de conscience provient de la 25e requête d'une chaîne de requêtes, et non de la première. Les tableaux de données doivent être analysés, formatés, triés, agrégés et résumés avant de pouvoir être compris. Les tableaux pertinents proviennent généralement de la troisième ou quatrième tentative, et non de la première. La construction de modèles prédictifs précis peut nécessiter de nombreuses itérations d'ingénierie des caractéristiques et de réglage des hyperparamètres. En data science, l'itération est l'élément essentiel de l'extraction, de la visualisation et de la production de la connaissance. Lorsque nous construisons, nous itérons.<br/> | La prise de conscience provient de la 25e requête d'une chaîne de requêtes, et non de la première. Les tableaux de données doivent être analysés, formatés, triés, agrégés et résumés avant de pouvoir être compris. Les tableaux pertinents proviennent généralement de la troisième ou quatrième tentative, et non de la première. La construction de modèles prédictifs précis peut nécessiter de nombreuses itérations d'ingénierie des caractéristiques et de réglage des hyperparamètres. En data science, l'itération est l'élément essentiel de l'extraction, de la visualisation et de la production de la connaissance. Lorsque nous construisons, nous itérons.<br/> | ||
