Les équipes de data science construisent des pipelines analytics, modèles de machine learning et produits data où les itérations expérimentales, validation de modèles et déploiement en production nécessitent une coordination soigneuse.
Votre équipe explore des datasets, entraîne des modèles et déploie des services de prédiction pendant que les stakeholders business attendent des insights immédiats. Les expériences notebook nécessitent un suivi de reproductibilité, la performance des modèles dégrade avec le temps et les échecs de pipelines data affectent les rapports downstream.
La planification de sprint équilibre exploration et travail de production, Wiki documente les dictionnaires de données et spécifications de modèles et Git integrations suit les versions de code par rapport aux expériences de modèles. Discussions coordonnent avec les stakeholders business sur les exigences.
GitScrum aide les équipes data: tableaux séparent exploration de production, user stories capturent les questions business avec métriques de succès et time tracking distingue recherche d'implémentation.
L'Avantage GitScrum
Une plateforme unifiée pour éliminer les changements de contexte et récupérer des heures productives.
