Lean Data Science

Зрелый подход к управлению проектами и продуктами в Data Science

Lean DS — открытый подход к управлению DS проектами и продуктами

  • Ориентированный на бизнес
  • Основанный на гипотезах
  • Строгий и воспроизводимый
  • Командный и итеративный

Позволит увеличить вероятность успеха за счет прозрачности процессов, снижения Time-to-Market и фокуса на инженерном совершенстве

Скачать .pdf файл

События

Все события
LeanDS#6: Управление DS проектами и продуктами

LeanDS#6: Управление DS проектами и продуктами

Событие пройдет онлайн9 мая с 19:00 до 21:00

8 мая в 18-00 МСК сообщество  LeanDS  совместно с  ML-Repa  проводит онлайн митап по управлению DS проектами и продуктами.

Обсудим:

  • канбан для управления DS проектами, 
  • как увязывать продуктовые метрики и DS метрики,
  • как эффективно описывать и декомпозировать гипотезы
  • кейс практического использования подхода.

Описание и регистрация по ссылке

Принять участие

ХОЧЕШЬ ЗНАТЬ ВСЕ НОВОСТИ LEANDS?

Подписывайся на наш телеграм-канал @leands

Подписаться

Статьи

Все статьи

Scrum vs Kanban — что лучше для DS проекта?

Асхат Уразбаев18 Мая в 11:17
Я публиковал результаты воркшопа, где оказалось, что команды, использующие канбан, опережают скрам в уровне зрелости. Что лучше подходит DS команде — скрам или канбан? В статье мы разберем за и против применения скрама и канбана.

Тест Джола по зрелости процессов

Асхат Уразбаев18 Фев в 13:27
На митапе LeanDS#3 я проводил опрос участников по уровню зрелости их процессов. За основу я взял этот тест.

Гибкое управление DS продуктами

Асхат Уразбаев29 Янв в 19:09
Введение VentureBeat утверждает , что 87% DS проектов не доходят до прода. Это не единственное исследование.

Видео

Все видео

Канбан для Data Science

Асхат Уразбаев8 мая, 2020

В докладе я обзорно рассказываю об использовании Канбана для DS проектов и продуктов. Мы поговорим о:

  • Ролях и ответственности
  • Гипотезах и их жизненном цикле
  • Канбане как подходе к управлению проектом и продуктом
  • Как совместить DS и SWE
  • Как запустить канбан в своей команде

Мы обсудим следующие вопросы:

  • Должен ли DS уметь все или нужны различные специализации?
  • Отдельная DS-команда или нужно совмещать DS и SWE?

Декомпозиция продуктовых гипотез методом “Мерседеса”

Алексей Могильников, Lead DS8 мая, 2020

Некоторые гипотезы очень долго проверять. Для того, чтобы процесс был прозрачен и понятен всем заинтересованным лицам, нужно уметь разбивать гипотезы на более мелкие. Ориентир — трудозатраты на проверку гипотезы не должны занимать больше 8 человеко-дней.

В докладе мы рассмотрим как в LeanDS продуктовые гипотезы декомпозируются на data- method- гипотезы и пользовательские истории.

Опыт внедрения LeanDS в стартап-команду

Тезиков Роман, Head of AI в Optia.ai8 мая, 2020

Мы внедрили LeanDS подход в Optia еще до того, как подход сформировался и были его альфа-тестерами. О том, как мы входили в новый ритм работы, какие нюансы мы встретили и что из этого вышло я расскажу на этом докладе.

Метрики в DS проектах

Алексей Могильников, Lead DS8 мая, 2020

Чтобы улучшать модели и продукт, необходимо уметь измерять их качество. Выбрать метрики для этого не просто, еще сложнее выбрать метрики так, чтобы их одновременно понимали и бизнес, и датасаентисты. Доклад будет посвящен тому, какие виды метрик бывают в ML-продукте, как они связаны между собой и как связать продуктовые метрики с метриками DS.