Powiązane publikacje 'project-management'
Jak dostarczamy wartość w Things Solver — „Skoncentruj się na celu
Nie chciałem zaczynać tego posta od podania odsetka projektów związanych z analizą danych, które nie przynoszą wartości komercyjnej ani nie są wykorzystywane biznesowo. Wiele projektów związanych z analizą danych kończy się niepowodzeniem — i to jest fakt. Ważne jest, aby upewnić się, że nie wydasz setek Ks i innych zasobów i nie poniesiesz porażki.
Skuteczne wdrażanie analityki danych, uczenia maszynowego, potoków danych i operacji związanych z danymi w biznesie jest złożone...
Struktury organizacyjne inżynieryjne — model zespołu QRF
Przejmij kontrolę nad przerwami w pracy zespołu inżynierów i zapobiegnij takim sytuacjom w przyszłości
Jako lider inżynierii zauważyłem, że wiele produktów i zespołów inżynieryjnych w start-upach ma problemy z elastycznością.
Skróty, które startup wybrał na początku, aby osiągnąć punkt, w którym mógł się rozwijać, przyniosły korzyści…
Inżynieria Ludzi
Chciałbym połączyć moje dotychczasowe doświadczenia, proces tworzenia oprogramowania i łącząc obie koncepcje rozwoju zwane „Inżynierią Ludzi”. Główną motywacją tej historii jest: „Procent popełniania błędów jest większy, gdy jesteśmy sami”. Poniżej szczegółowo:
Po pierwsze, musimy zdefiniować 2 gwiazdy północy, jedną w karierze, a drugą w życiu osobistym. W naszym obecnym przypadku osiągnięcie tych gwiazdek lub celów nie powinno być możliwe, chyba że wydarzy się coś magicznego. Na..
Czy świat potrzebuje kolejnej książki o uczeniu maszynowym (ML)?
Srivastava, Aarohi, Abhinav Rastogi, Abhishek Rao, Abu Awal Md Shoeb, Abubakar Abid, Adam Fisch, Adam R. Brown i in. „Poza grą w naśladownictwo: kwantyfikacja i ekstrapolacja możliwości modeli językowych”. Przedruk arXiv arXiv:2206.04615 (2022).
Lacoste, Alexandre, Alexandra Luccioni, Victor Schmidt i Thomas Dandres. „Ilościowe określenie emisji dwutlenku węgla wynikającej z uczenia maszynowego”. Przedruk arXiv arXiv:1910.09700 (2019).
Jumper, J., Evans, R., Pritzel, A. et al...
Pięć etapów każdego projektu związanego z analizą danych
I dlaczego są one ważne dla udanego uruchomienia
Przepływy pracy związane z nauką o danych zwykle dotyczą szerokiego zakresu dziedzin i obszarów specjalizacji, takich jak między innymi biologia, geografia, finanse czy biznes. Oznacza to, że projekty Data Science mogą podejmować bardzo różne wyzwania i skupiać się na bardzo różnych celach, co skutkuje wykorzystaniem bardzo różnych metod i zbiorów danych. Nie oznacza to jednak, że nie ma wspólnego przepływu pracy dla większości tych..
Zarządzanie projektami w Data Science z wykorzystaniem OSEMN
Przedmowa
W wieku informacji większość korporacji wykorzystuje zdolność sztucznej inteligencji do osiągnięcia przewagi konkurencyjnej i robią wszystko, aby włączyć sztuczną inteligencję do swoich istniejących prac. Jednak tylko nieliczne korpusy mają prawdziwe wyczucie sztucznej inteligencji , a tylko ułamek z nich ma >wdrożył znacznie.
Organizacje uznają istotę nauki o danych i trudno zauważyć ścieżkę aby się tam dostać. Dzieje się tak z powodu..
Kompletny przewodnik po szacunkach w tworzeniu oprogramowania (dla programistów i menedżerów)
Kompletny przewodnik po szacunkach w tworzeniu oprogramowania (dla programistów i menedżerów)
Chciałem krótko poruszyć koncepcję #NoEstimates, ale ostatecznie napisałem obszerny artykuł, w którym zagłębiłem się w sedno konfliktu w szacunkach.
Artykuł ten można potraktować jako swego rodzaju manifest dotyczący tematu estymacji.
Biorąc pod uwagę jej długość, polecam zaparzyć sobie kawę przed zagłębieniem się w lekturę – miłego oglądania!
O co chodzi z #NoEstimates?
To „ruch”..
