Публикации по теме 'project-management'
Как мы создаем ценность в Things Solver — «Сосредоточьтесь на цели»
Я не хотел начинать этот пост с цитирования процента проектов по науке о данных, которые не смогли обеспечить коммерческую ценность или использование в бизнесе. Многие проекты по науке о данных терпят неудачу — и это факт. Важно убедиться, что вы не тратите сотни K и другие ресурсы и не терпите неудачу.
Быть успешным в реализации науки о данных, машинного обучения, конвейеров данных, операций с данными в бизнесе сложно. И есть много предпосылок для успешной реализации такого проекта..
Инженерные организационные структуры — модель команды QRF
Контролируйте перерывы в работе команды инженеров и не допускайте их повторения
Как технический руководитель, я обнаружил, что многие продукты и инженерные команды в стартапах борются с гибкостью.
Ярлыки, которые стартап предпринял на раннем этапе, чтобы добраться до точки, в которой они могли расти, имели свои преимущества…
Инженерия людей
Я хотел бы соединить свой прошлый опыт, процесс разработки программного обеспечения и связать обе концепции разработки под названием «Инженерия людей». Основная мотивация рассказа: «Процент неправоты больше, когда мы одни». Ниже подробно:
Во-первых, нам нужно определить 2 северные звезды, одну в карьере и другую в личной жизни. Эти звезды или цели не должны быть достижимы в нашем текущем случае, если только не произойдет какое-либо волшебство. Например, я хотел бы управлять компанией..
Нужна ли миру еще одна книга по машинному обучению (ML)?
Сривастава, Аарохи, Абхинав Растоги, Абхишек Рао, Абу Авал Мд Шоеб, Абубакар Абид, Адам Фиш, Адам Р. Браун и др. «Помимо игры в имитацию: количественная оценка и экстраполяция возможностей языковых моделей». препринт arXiv arXiv:2206.04615 (2022 г.).
Лакост, Александр, Александра Лучони, Виктор Шмидт и Томас Дандрес. «Количественная оценка выбросов углерода машинным обучением». препринт arXiv arXiv:1910.09700 (2019 г.).
Джампер Дж., Эванс Р., Притцель А. и др. Высокоточное..
Пять этапов каждого проекта по науке о данных
И почему они важны для успешного запуска
Рабочие процессы Data Science, как правило, происходят в самых разных областях и областях знаний, таких как биология, география, финансы или бизнес и другие. Это означает, что проекты Data Science могут решать самые разные задачи и фокусироваться, что приводит к использованию очень разных методов и наборов данных. Однако это не означает, что для большинства этих проектов нет общего рабочего процесса. В большинстве случаев проект Data Science..
Управление проектами в науке о данных с использованием OSEMN
Предисловие
В век информации большинство корпораций используют возможности ИИ для достижения конкурентного преимущества. , и они делают все возможное, чтобы интегрировать ИИ в свою существующую работу. Однако лишь несколько корпусов имеют реальное представление об ИИ , и лишь доля из них имеет >развернул значительно.
Организации признают суть науки о данных и считают, что трудно заметить путь попасть туда. Это связано с неверными предположениями о..
Полное руководство по оценке в разработке программного обеспечения (для разработчиков и менеджеров)
Полное руководство по оценке в разработке программного обеспечения (для разработчиков и менеджеров)
Я хотел кратко коснуться концепции #NoEstimates, но в итоге написал обширную статью, в которой углубляюсь в суть конфликта оценок.
Вы можете рассматривать эту статью как своего рода манифест по теме оценки.
Учитывая его длину, рекомендую заварить себе чашечку кофе перед тем, как углубиться в чтение — наслаждайтесь!
Что делать с #NoEstimates?
Это «движение», основанное на идее, что..
