2020.10.30
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何謂敏捷的資料科學專案？
在各種AI, Big Data專案不斷推出、成長的當下，其中一項致命傷就是專案難以估計時間、成本，以及專案對公司潛在的幫助多大？由於這類專案往往被歸類為「研究型」專案，難以比照軟體開發，有明確的需求及規格可以跟進、監控，因此有些時候專案進行到一半就被終止了。
像這類問題我們有沒有辦法因應？有的，其實可以結合Scrum的概念，在大規模資源被投入前，先在短時間內快速地迭代幾次AI專案產出的「結果」，並且與用戶確認這些「結果」是否符合最基本的要求。 若這時候能藉由一些軟體工具能更快速地進行試錯，更能加速專案前期迭代的效率，讓專案在實際開始前就能有明確且基本的產出結果，後續衡量績效時也有個標準。
來源：Lean Data Science
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