Un Manifeste pour une Data Science Agile

Auteur : Russell Jurney
Source : A manifesto for Agile data science
Date : 23/10/2017

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Traducteur : Fabrice Aimetti
Date : 10/04/2020

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Traduction :

Appliquer des méthodes de développement Agile de logiciels à des projets de data science.

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À titre personnel, je pratique la data science Agile, le développement itératif et évolutif d'applications analytiques, depuis une dizaine d'années, bien avant que je ne sache comment l'appeler. En tant que développeur solitaire, il était naturel de faire évoluer de manière itérative le logiciel d'analyse que j'avais construit. Lorsque j'ai rejoint une équipe, je m'attendais à ce que les choses fonctionnent de cette manière. Ce n'était pas le cas.

J'avais été exposé aux méthodes Agiles en tant que développeur web, j'ai donc été surpris, lorsque j'ai commencé mon premier emploi de data scientist, de constater que la data science n'était pas Agile. Dans les semaines qui ont suivi mon arrivée, j'ai dû spécifier un système prédictif complexe que j'ai ensuite confié à quelqu'un d'autre qui a eu besoin de six mois pour le construire avant qu'il ne soit déployé. Cela contrevenait à tout ce que je savais sur la façon de construire un logiciel, mais la dimension du système et la qualité des outils de big data rendaient cela nécessaire. Le projet a failli échouer et a été sauvé à la dernière minute. J'ai perdu beaucoup d'heures de sommeil et j'en ai retiré d'importantes leçons.

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.