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AgilePros: 1. sprint の予定と priority check 2. Task Level では明確に 3. Retro & Demo を行う。 Cons: 色々不確実。 MitigateCons: フェーズ分けする。例: 1. 検証調査, 2. プロトタイプ(MVP), 3. 開発 & デプロイ, 4. 改善
inoueyuworks のブックマーク 2020/01/15 14:27
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towardsdatascience.com2020/01/15
A deeper look into the strengths and weaknesses of Agile in Data Science projects (Part 1 of 2) In the last post, we discussed about the aspects of Agile that work, and don’t work, in the data scie...
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AgilePros: 1. sprint の予定と priority check 2. Task Level では明確に 3. Retro & Demo を行う。 Cons: 色々不確実。 MitigateCons: フェーズ分けする。例: 1. 検証調査, 2. プロトタイプ(MVP), 3. 開発 & デプロイ, 4. 改善
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Data Science & Agile: What does work? | Towards Data Science
A deeper look into the strengths and weaknesses of Agile in Data Science projects (Part 1 of 2) In the last post, we discussed about the aspects of Agile that work, and don’t work, in the data scie...
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