« Un Manifeste pour une Data Science Agile » : différence entre les versions
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La pyramide données-valeurs donne une structure à notre travail. La pyramide est un élément à garder à l'esprit, et non une règle à suivre. Parfois on saute des étapes, parfois on travaille en marche arrière. Si vous introduisez un nouvel ensemble de données directement dans un modèle prédictif en tant que caractéristique, vous contractez une dette technique si vous ne rendez pas cet ensemble de données transparent et accessible en l'ajoutant à votre modèle de données d'application dans les niveaux inférieurs. Vous devez garder cela à l'esprit et rembourser la dette dès que vous en êtes capable.<br/> | La pyramide données-valeurs donne une structure à notre travail. La pyramide est un élément à garder à l'esprit, et non une règle à suivre. Parfois on saute des étapes, parfois on travaille en marche arrière. Si vous introduisez un nouvel ensemble de données directement dans un modèle prédictif en tant que caractéristique, vous contractez une dette technique si vous ne rendez pas cet ensemble de données transparent et accessible en l'ajoutant à votre modèle de données d'application dans les niveaux inférieurs. Vous devez garder cela à l'esprit et rembourser la dette dès que vous en êtes capable.<br/> | ||
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===Trouver le chemin critique=== | |||
Pour maximiser nos chances de succès, nous devrions consacrer la majeure partie de notre temps à l'aspect de notre application qui est le plus essentiel à sa réussite. Mais de quel aspect s'agit-il ? Il faut le découvrir par l'expérimentation. Le développement de produits analytiques correspond à la recherche et à la poursuite d'un objectif mouvant.<br/> | |||
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Une fois qu'un objectif est déterminé, par exemple une prédiction à faire, nous devons trouver le [https://fr.wikipedia.org/wiki/Chemin_critique chemin critique] pour sa mise en œuvre et, s'il s'avère utile, pour son amélioration. Les données sont affinées étape par étape au fur et à mesure qu'elles passent d'une tâche à l'autre. Les produits analytiques nécessitent souvent plusieurs étapes d'affinage, l'utilisation de processus d'extraction, de transformation et de chargement (ETL), de techniques statistiques, d'accès à l'information, de machine learning, d'intelligence artificielle et d'analyse de graphiques.<br/> | |||
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L'interaction de ces étapes peut former des réseaux complexes de dépendances. Le team leader a ce maillage dans la tête. C'est à lui de s'assurer que l'équipe découvre le chemin critique, puis d'organiser l'équipe pour le compléter. Un chef produit ne peut pas gérer ce processus du haut vers le bas ; c'est plutôt un scientifique du produit qui doit le découvrir du bas vers le haut.<br/> | |||
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===Être méta=== | |||
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