В процессе гибкой разработки используются различные методологии. Эти методологии могут также использоваться для исследования данных.
Блок-схема, приведенная ниже, показывает различные методологии —
Scrum
С точки зрения разработки программного обеспечения, scrum означает управление работой с небольшой командой и управление конкретным проектом для выявления сильных и слабых сторон проекта.
Кристаллические методологии
Кристаллические методологии включают в себя инновационные методы управления и исполнения продукции. С помощью этого метода команды могут выполнять похожие задачи по-разному. Семья Кристаллов — одна из самых простых в применении методологий.
Метод динамической разработки программного обеспечения
Эта структура доставки в основном используется для реализации текущей системы знаний в методологии программного обеспечения.
Будущее развитие
В центре внимания этого жизненного цикла разработки находятся особенности, вовлеченные в проект. Он лучше всего подходит для моделирования объектов домена, разработки кода и функций для владельцев.
Lean Разработка программного обеспечения
Этот метод направлен на повышение скорости разработки программного обеспечения при низких затратах и фокусирует команду на предоставлении конкретной ценности для клиента.
Экстремальное программирование
Экстремальное программирование — это уникальная методология разработки программного обеспечения, которая направлена на повышение качества программного обеспечения. Это вступает в силу, когда заказчик не уверен в функциональности какого-либо проекта.
Гибкие методологии внедряются в поток данных науки, и это считается важной методологией программного обеспечения. Благодаря гибкой самоорганизации кросс-функциональные команды могут эффективно работать вместе. Как уже упоминалось, существует шесть основных категорий гибкой разработки, и каждая из них может быть связана с наукой о данных в соответствии с требованиями. Наука данных включает в себя итеративный процесс для статистического анализа. Agile помогает разбивать модули науки о данных и помогает эффективно обрабатывать итерации и спринты.
Процесс Agile Data Science — это удивительный способ понять, как и почему реализован модуль Data Science. Это решает проблемы творчески.