¿Es útil para un científico de datos conocer métodos ágiles como Scrum?

Conozca, bueno … por supuesto. ¿Utiliza scrum o participa en él? No puedo dar un claro y saludable “sí”

Scrum fue diseñado por ingenieros y diseñadores de software para trabajar juntos. En el momento de la incubación de scrum, Data Science no era un término disponible. Entonces, cada vez que intentas adaptar algo que evolucionó en otro entorno a un nuevo entorno, sucede una de dos cosas.

1. Prospera sin aportar nada al nuevo entorno y se convierte en una plaga.

2. Muere porque encuentra que el nuevo ambiente es tóxico.

Rara vez encuentras una especie que entre en un ambiente y esté bien ajustada desde el principio. Scrum es de la misma manera. Fue diseñado para que ingenieros y diseñadores trabajen bien juntos. (Tenga en cuenta que dije Diseñadores y no Artistas). La ideología de Scrums es “hacer es mejor que pensar”, lo cual es admirable. Scrum piensa esto porque quiere que falles temprano. Llegas a entender tu entorno cuando fallas, y cuanto antes lo entiendas, mejor será para ti.

Si el tipo de problema con el que está lidiando en este momento cae en esta categoría de no saber qué funcionará (en el usuario, en el mercado), entonces probablemente debería desplazarse (hacer ajustes en un sitio web y A / B probar los resultados) es un buen ejemplo de este tipo de ciencia de datos)

Pero si el tipo de problemas que está resolviendo tiene una declaración clara del problema, pero no hay métricas claras para rastrear el éxito, y no hay una solución clara y bien entendida … simplemente debe cerrar la puerta, sentarse solo y pensar antes de hacerlo ( por ejemplo, decidir entre un método de navegación basado en elementos finitos o uno basado en factorización de matriz para su dron de conducción autónoma). Scrum desalienta el ‘pensar’ (la gente estará lista para estar de acuerdo cuando digo que scrum alienta el ‘hacer’, pero estos dos equivalen a lo mismo), un aspecto peor de scrum es que alienta el ‘pensamiento grupal’.

Entonces, cuando estás arrinconado en una esquina sin saber qué hacer, o qué estás haciendo … (la parte de Ciencia de la Ciencia de Datos) el scrum es lo peor que puedes hacer. El proceso en sí mismo no se presta bien al pensamiento profundo o al juego inspirado.

A veces tienes que ser parte de un equipo para el cual scrum es el mejor camino a seguir. Por lo tanto, es posible que no tenga nada que decir al respecto.

Mi consejo: proceder con precaución.

1. Si el científico de datos trabaja en un equipo con desarrolladores de software que utilizan un ciclo de desarrollo ágil, el científico debe comprender absolutamente y ser capaz de implementar un ciclo de producción similar para fomentar la cohesión entre sus disciplinas / grupos.

2. Generalmente es una buena idea aprender y experimentar con muchos estilos de trabajo. La filosofía detrás del movimiento ágil: fallar temprano; lanzar antes de que algo sea perfecto; y minimizar la cantidad de retrabajo a medida que se refinan los requisitos, ciertamente es aplicable al realizar análisis y modelado de datos.

Algunos de los mejores científicos de datos son grandes programadores.

Después de que toda la programación adecuada le permita realizar cualquier análisis, mientras que el software siempre estará limitado en términos de lo que puede hacer, cómo maneja la memoria, etc.