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Cómo Usar GitScrum para Equipos de Desarrollo de Data Science
Los equipos de data science enfrentan desafíos únicos con experimentos iterativos, timelines inciertos y trabajo pesado en investigación. GitScrum se adapta a estas necesidades con flujos flexibles, tracking de experimentos y visibilidad tanto del progreso de investigación como de deploys a producción.
Flujo de Data Science
Categorías de Trabajo
TIPOS DE TAREAS DE DATA SCIENCE:
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ │
│ INVESTIGACIÓN (Exploratoria): │
│ • Resultados inciertos │
│ • Time-boxed, no dirigido por estimaciones │
│ • Éxito = aprendizaje, no solo entrega │
│ Ejemplo: "Explorar enfoques NLP para sentimiento (2 días)" │
│ │
│ EXPERIMENTO (Dirigido por hipótesis): │
│ • Hipótesis clara a probar │
│ • Métricas de éxito definidas │
│ • Puede tener éxito o fallar (ambos valiosos) │
│ Ejemplo: "Probar BERT vs GPT para clasificación" │
│ │
│ DESARROLLO (Producción): │
│ • Estimación tradicional de desarrollo │
│ • Construir sobre experimentos validados │
│ • Entregables claros │
│ Ejemplo: "Implementar endpoint API de recomendación" │
│ │
│ MANTENIMIENTO (Operacional): │
│ • Monitoreo de modelos y reentrenamiento │
│ • Mantenimiento de pipelines de datos │
│ • Bug fixes y mejoras │
│ Ejemplo: "Reentrenar modelo de fraude con datos Q4" │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘
Tracking de Experimentos
TABLERO DE EXPERIMENTOS:
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ IDEACIÓN │ ACTIVO │ ANÁLISIS │ DECISIÓN │
├──────────────┼──────────────┼────────────┼─────────────────┤
│ │ │ │ │
│ Enfoques de │ Comparación │ Resultados │ → Productivizar │
│ clustering │ BERT vs GPT │ selección │ gradient boost│
│ │ │ features │ │
│ Recomendador │ Optimización │ │ → Abandonar │
│ basado en │ gradient │ │ enfoque RNN │
│ grafos │ boosting │ │ │
│ │ │ │ → Más invest. │
│ Detección │ │ │ enfoque grafo │
│ anomalías │ │ │ │
│ tiempo real │ │ │ │
│ │ │ │ │
└──────────────┴──────────────┴────────────┴─────────────────┘
Adaptando Agile
Planificación de Sprint
ESTRUCTURA DE SPRINT DATA SCIENCE:
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ SPRINT DE 2 SEMANAS │
├─────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ │
│ GUÍAS DE ASIGNACIÓN: │
│ • 60% Trabajo comprometido (producción, mantenimiento) │
│ • 30% Experimentos (investigación time-boxed) │
│ • 10% Aprendizaje (papers, herramientas, upskilling) │
│ │
│ EJEMPLO DE SPRINT: │
│ │
│ COMPROMETIDO (60%): │
│ • Deploy modelo de recomendación v2.3 │
│ • Fix issue timeout pipeline de datos │
│ • Documentar proceso de entrenamiento de modelo │
│ │
│ EXPERIMENTOS (30%): │
│ • Comparar BERT vs GPT-2 para clasificación (3 días) │
│ Éxito: Determinar cuál performa mejor │
│ • Explorar features de grafo para detección fraude (2 días) │
│ Éxito: Identificar señales prometedoras │
│ │
│ APRENDIZAJE (10%): │
│ • Revisar papers recientes sobre eficiencia de transformers │
│ • Explorar nuevas herramientas MLOps │
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Enfoque de Estimación
ESTIMACIÓN POR TIPO DE TRABAJO:
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ │
│ INVESTIGACIÓN/EXPERIMENTOS: │
│ Usar TIME-BOXING: │
│ "Dedica 2 días explorando esto. Reporta hallazgos." │
│ NO: "Estima cuánto tiempo para encontrar solución." │
│ │
│ Time boxes típicos: │
│ • Spike rápido: 4 horas │
│ • Experimento estándar: 2-3 días │
│ • Investigación profunda: 1 semana │
│ │
│ DESARROLLO DE PRODUCCIÓN: │
│ Usar STORY POINTS: │
│ • Requisitos claros │
│ • Tecnología conocida │
│ • Comparable a trabajo pasado │
│ │
│ MANEJANDO INCERTIDUMBRE: │
│ Fase 1: Explorar (time-boxed) → Aprendizaje │
│ Fase 2: Prototipo (estimación rough) → Código funcionando │
│ Fase 3: Productivizar (estimación firme) → Deployado │
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Flujo de Desarrollo de Modelos
Ciclo de Vida del Modelo
ETAPAS DE DESARROLLO DE MODELO:
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ │
│ DEFINICIÓN DEL PROBLEMA │
│ │ • Problema de negocio claro │
│ │ • Métricas de éxito definidas │
│ │ • Disponibilidad de datos confirmada │
│ ▼ │
│ EXPLORACIÓN DE DATOS │
│ │ • Entender calidad de datos │
│ │ • Identificar features │
│ │ • Baseline establecido │
│ ▼ │
│ EXPERIMENTACIÓN DE MODELO │
│ │ • Probar múltiples enfoques │
│ │ • Trackear experimentos sistemáticamente │
│ │ • Seleccionar mejor performer │
│ ▼ │
│ DESARROLLO DE MODELO │
│ │ • Código listo para producción │
│ │ • Testing y validación │
│ │ • Documentación │
│ ▼ │
│ DEPLOYMENT │
│ │ • Integración API/batch │
│ │ • Setup de monitoreo │
│ │ • A/B testing si aplica │
│ ▼ │
│ MONITOREO E ITERACIÓN │
│ • Trackear performance del modelo │
│ • Detectar drift │
│ • Planificar reentrenamiento │
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Colaboración de Equipos
HANDOFF DATA SCIENCE + INGENIERÍA:
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ │
│ DATA SCIENCE ENTREGA: │
│ ✓ Artefacto de modelo entrenado │
│ ✓ Model card (performance, limitaciones) │
│ ✓ Requisitos de features │
│ ✓ Formatos de input/output esperados │
│ ✓ Benchmarks de performance │
│ │
│ INGENIERÍA PROPORCIONA: │
│ ✓ Infraestructura de pipeline de features │
│ ✓ Plataforma de serving de modelos │
│ ✓ Monitoreo y alertas │
│ ✓ Framework de A/B testing │
│ ✓ Escalabilidad y confiabilidad │
│ │
│ RESPONSABILIDADES COMPARTIDAS: │
│ • Testing de integración │
│ • Optimización de performance │
│ • Respuesta a incidentes │
│ • Documentación │
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