« Un Manifeste pour une Data Science Agile » : différence entre les versions
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===Réaliser des expériences, pas des tâches=== | |||
Dans le domaine du génie logiciel, un chef produit attribue à un développeur un graphique à mettre en oeuvre lors d'un sprint. Le développeur traduit ce graphique en une requête SQL GROUP BY et crée une page web pour celui-ci. Mission accomplie ? Faux. Les graphiques qui sont spécifiées de cette manière ont peu de chances d'avoir de la valeur. La data science diffère du génie logiciel en ce qu'elle est à la fois une science et une ingénierie.<br/> | |||
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Pour toute tâche donnée, nous devons itérer pour obtenir quelque chose de pertinent, et ces itérations peuvent être qualifiées au mieux d'expériences. Gérer une équipe data science signifie superviser de multiples expériences simultanées plus que distribuer des tâches. Les bonnes ressources (tableaux, graphiques, rapports, prévisions) apparaissent comme des artefacts de l'analyse exploratoire des données, nous devons donc penser davantage en termes d'expériences que de tâches.<br/> | |||
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===Ecouter les données=== | |||
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