« Un Manifeste pour une Data Science Agile » : différence entre les versions

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+===Déployer les productions intermédiaires===
+L'itération est l'acte essentiel dans la création d'applications analytiques, ce qui signifie que nous nous retrouvons souvent à la fin d'un sprint avec des choses qui ne sont pas complètes. Si nous ne déployions pas de résultats incomplets ou intermédiaires à la fin d'un sprint, nous finirions souvent par ne rien envoyer du tout. Et ce n'est pas ça l'Agile ; je l'appelle la "boucle de la mort", où un temps infini peut être perdu à perfectionner des choses dont personne ne veut.<br/>
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+Les bons systèmes s'auto-documentent, et dans la data science Agile, nous documentons et partageons les ressources incomplètes que nous créons au fur et à mesure que nous travaillons. Nous consacrons tout le travail au contrôle des sources. Nous partageons ce travail avec nos coéquipiers et, dès que possible, avec les utilisateurs finaux. Ce principe n'est pas évident pour tout le monde. De nombreux data scientists viennent de milieux universitaires, où des années d'efforts de recherche intenses ont abouti à un seul grand document appelé thèse qui a abouti à un diplôme de haut niveau.<br/>
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Anonyme