Скачать 

[Scrumtrek] Управление проектами и продуктами в Data Science [Асхат Уразбаев, Алексей Могильников]

Цена: 180 РУБ
Организатор: Robot
Список участников складчины:
  • 1. Polzovatel_01
  • 2. Keine_Alice
Robot
Robot
Складчик
  • #1

[Scrumtrek] Управление проектами и продуктами в Data Science [Асхат Уразбаев, Алексей Могильников]

Ссылка на картинку

c 15 сентября по 13 октября 2020
Что такое LeanDS?

Lean DS — открытый подход к управлению DS проектами и продуктами
  • Ориентированный на бизнес
  • Основанный на гипотезах
  • Строгий и воспроизводимый
  • Командный и итеративный
LeanDS позволяет увеличить вероятность успеха за счет прозрачности процессов, снижения Time-to-Market и фокуса на инженерном совершенстве.
Программа занятий
Обзор LeanDS. Продуктовая гипотеза
Краткий обзор LeanDS. Практика по формулированию продуктовых гипотез. Также тренер ответит на вопросы участников по содержанию и формату курса.
Приоритезация продуктовых гипотез
Практика по приоритезации продуктовых гипотез по ICE/RICE. Работа в мини-командах, оценка и разбор результатов.
Декомпозиция продуктовых гипотез
Практика по декомпозиции продуктовых гипотез "методом Мерседеса". Учебный кейс и кейсы участников
Каскадирование метрик от продуктовых метрик до DS метрик
Практика по каскадированию метрик в учебном кейсе и в кейсах участников
Kanban и его применение в DS
Введение в Канбан-метод, обзор основных принципов и практик. Практическая симуляция метода в виде игры, метрики процесса
Внедрение LeanDS
Внедрение канбан методом STATIK. Проведение изменений в организации. Ответы на вопросы по курсу. Закрытие курса.
Помимо практических занятий, в курс входят 6+ часов видео
Что вы узнаете из курса
Курс содержит набор обязательных (ядро LeanDS) и дополнительных материалов (ответы на различные вопросы, которые не обязательно волнуют вас прямо сейчас)
Как спроектировать ML продукт
  • Поиск зон применения ML в компании, оценка и приоритезация
  • Создание бэклога ML продукта
  • Оценка и приоритезация элементов бэклога
Как начать ML проект
  • Создание DS команды: компетенции, роли и ответственность
  • Как объяснить заказчику экспериментальный характер работы
  • Переход от сервисной к продуктово-ориентированной команде
Как управлять процессом создания продукта
  • Управление процессом при помощи Канбан
  • Декомпозиция гипотез
  • Управление сроками и бюджетом проекта
Как взаимодействовать с другими командами
  • Организация параллельной работы команд на нескольких проектах
  • Управление зависимостями между ML, Data Engineering и Software Engineering в продукте
Как развивать команду
  • Развитие зрелости и самооорганизации
  • Метрики качества работы процессов в DS
  • Развитие data driven культуры на уровне компании
Заказная разработка ML продуктов
  • Уход от фиксированной цены
  • Управление рисками
  • Взаимодействие со службами крупных компаний
 
Зарегистрируйтесь , чтобы посмотреть скрытый авторский контент.
Похожие складчины
  • в разделе: Программирование
  • в разделе: Программирование
  • в разделе: Программирование

Войдите или зарегистрируйтесь, чтобы комментировать и скачивать складчины!

Учетная запись позволит вам участвовать в складчинах и оставлять комментарии

Регистрация

Создайте аккаунт на форуме. Это не сложно!

Вход

Вы уже зарегистрированы? Войдите.

Сверху