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Como Usar GitScrum para Times de Desenvolvimento de Data Science
Times de data science enfrentam desafios únicos com experimentos iterativos, timelines incertas e trabalho intensivo em pesquisa. O GitScrum se adapta a essas necessidades com workflows flexíveis, rastreamento de experimentos e visibilidade tanto no progresso de pesquisa quanto em deployments de produção.
Workflow de Data Science
Categorias de Trabalho
TIPOS DE TAREFA DE DATA SCIENCE:
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ │
│ PESQUISA (Exploratória): │
│ • Resultados incertos │
│ • Time-boxed, não driven por estimativa │
│ • Sucesso = aprendizado, não apenas entrega │
│ Exemplo: "Explorar abordagens NLP para sentiment (2 dias)" │
│ │
│ EXPERIMENTO (Hipótese-driven): │
│ • Hipótese clara para testar │
│ • Métricas de sucesso definidas │
│ • Pode ter sucesso ou falhar (ambos valiosos) │
│ Exemplo: "Testar BERT vs GPT para classificação" │
│ │
│ DESENVOLVIMENTO (Produção): │
│ • Estimativa de desenvolvimento tradicional │
│ • Construir em experimentos validados │
│ • Entregáveis claros │
│ Exemplo: "Implementar endpoint de API de recomendação" │
│ │
│ MANUTENÇÃO (Operacional): │
│ • Monitoramento e retreinamento de modelo │
│ • Manutenção de pipeline de dados │
│ • Bug fixes e melhorias │
│ Exemplo: "Retreinar modelo de fraude com dados do Q4" │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘
Rastreamento de Experimentos
BOARD DE EXPERIMENTOS:
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ IDEAÇÃO │ ATIVO │ ANÁLISE │ DECISÃO │
├─────────────┼─────────────┼────────────┼────────────────────┤
│ │ │ │ │
│ Abordagens │ BERT vs GPT │ Feature │ → Produtizar │
│ clustering │ comparação │ selection │ gradient boost │
│ │ │ resultados │ │
│ Recomendador│ Gradient │ │ → Abandonar │
│ baseado em │ boosting │ │ abordagem RNN │
│ grafos │ otimização │ │ │
│ │ │ │ → Mais pesquisa │
│ Detecção │ │ │ abordagem grafos │
│ anomalia │ │ │ │
│ real-time │ │ │ │
│ │ │ │ │
└─────────────┴─────────────┴────────────┴────────────────────┘
Adaptando Agile
Sprint Planning
ESTRUTURA DE SPRINT DE DATA SCIENCE:
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ SPRINT DE 2 SEMANAS │
├─────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ │
│ DIRETRIZES DE ALOCAÇÃO: │
│ • 60% Trabalho comprometido (produção, manutenção) │
│ • 30% Experimentos (pesquisa time-boxed) │
│ • 10% Aprendizado (papers, ferramentas, upskilling) │
│ │
│ EXEMPLO DE SPRINT: │
│ │
│ COMPROMETIDO (60%): │
│ • Deploy modelo de recomendação v2.3 │
│ • Corrigir issue de timeout do pipeline de dados │
│ • Documentar processo de treinamento de modelo │
│ │
│ EXPERIMENTOS (30%): │
│ • Comparar BERT vs GPT-2 para classificação (3 dias) │
│ Sucesso: Determinar qual performa melhor │
│ • Explorar features de grafo para detecção fraude (2 dias) │
│ Sucesso: Identificar sinais promissores │
│ │
│ APRENDIZADO (10%): │
│ • Revisar papers recentes sobre eficiência transformer │
│ • Explorar novas ferramentas de MLOps │
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Abordagem de Estimativa
ESTIMATIVA POR TIPO DE TRABALHO:
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ │
│ PESQUISA/EXPERIMENTOS: │
│ Use TIME-BOXING: │
│ "Passe 2 dias explorando isso. Reporte findings." │
│ NÃO: "Estime quanto tempo para encontrar uma solução." │
│ │
│ Time boxes típicos: │
│ • Spike rápido: 4 horas │
│ • Experimento padrão: 2-3 dias │
│ • Pesquisa profunda: 1 semana │
│ │
│ DESENVOLVIMENTO DE PRODUÇÃO: │
│ Use STORY POINTS: │
│ • Requisitos claros │
│ • Tecnologia conhecida │
│ • Comparável a trabalho passado │
│ │
│ LIDANDO COM INCERTEZA: │
│ Fase 1: Explorar (time-boxed) → Aprendizado │
│ Fase 2: Validar (experimento) → Decisão │
│ Fase 3: Construir (estimado) → Entrega │
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Rastreamento de Modelos
CICLO DE VIDA DO MODELO NO GITSCRUM
ÉPICO: Modelo de Recomendação v2
├── Pesquisa
│ ├── [2d] Revisar state of art
│ ├── [3d] Analisar dados disponíveis
│ └── [2d] Definir métricas de sucesso
│
├── Experimentação
│ ├── [3d] Testar collaborative filtering
│ ├── [3d] Testar content-based
│ ├── [3d] Testar hybrid approach
│ └── [2d] Comparar e selecionar
│
├── Desenvolvimento
│ ├── [5 pts] Implementar modelo selecionado
│ ├── [3 pts] Pipeline de feature engineering
│ ├── [5 pts] Integração com API
│ └── [3 pts] Testes de integração
│
└── Produtização
├── [3 pts] Setup de monitoramento
├── [2 pts] Pipeline de retreinamento
├── [2 pts] Documentação
└── [1 pt] Deploy gradual
Versionamento de Modelos
RASTREAMENTO DE VERSÕES DE MODELO
┌─────────────────────────────────────────────────┐
│ Modelo: recommendation_model │
│ │
│ Versões: │
│ ├── v2.3.0 (produção atual) │
│ │ ├── Accuracy: 0.89 │
│ │ ├── Deploy: 2024-01-15 │
│ │ └── Tarefa: #567 │
│ │ │
│ ├── v2.4.0-beta (staging) │
│ │ ├── Accuracy: 0.92 │
│ │ ├── Experimento: #589 │
│ │ └── Status: A/B testing │
│ │ │
│ └── v3.0.0-exp (desenvolvimento) │
│ ├── Approach: Transformer-based │
│ ├── Experimento: #601 │
│ └── Status: Em treinamento │
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Comunicação de Resultados
TEMPLATE DE RELATÓRIO DE EXPERIMENTO
┌─────────────────────────────────────────────────┐
│ RELATÓRIO DE EXPERIMENTO #589 │
│ │
│ Hipótese: │
│ Modelo transformer melhorará accuracy em 10% │
│ │
│ Metodologia: │
│ • Dataset: 1M exemplos (train/val/test 70/15/15)│
│ • Baseline: Gradient boosting (accuracy 0.89) │
│ • Teste: BERT fine-tuned │
│ │
│ Resultados: │
│ ├── Accuracy: 0.92 (+3.4%) ✓ │
│ ├── Latência: 45ms (+50%) ⚠️ │
│ └── Custo infra: +R$500/mês │
│ │
│ Recomendação: │
│ PRODUTIZAR com otimização de latência │
│ │
│ Próximos Passos: │
│ 1. Otimizar modelo para latência │
│ 2. Setup A/B test em produção │
│ 3. Criar pipeline de retreinamento │
└─────────────────────────────────────────────────┘
Colaboração com Engineering
DATA SCIENCE ↔ ENGINEERING
HANDOFF DE MODELO:
┌─────────────────────────────────────────────────┐
│ Checklist de Handoff: │
│ │
│ Documentação: │
│ ☐ Arquitetura do modelo documentada │
│ ☐ Requisitos de input/output definidos │
│ ☐ Métricas de performance baseline │
│ ☐ Requisitos de hardware/infra │
│ │
│ Código: │
│ ☐ Código limpo e testado │
│ ☐ Pipeline de treinamento reproduzível │
│ ☐ Scripts de inferência prontos │
│ ☐ Containerização (Docker) │
│ │
│ Operacional: │
│ ☐ Estratégia de monitoramento definida │
│ ☐ Alertas de drift configurados │
│ ☐ Plano de rollback documentado │
│ ☐ Runbook de troubleshooting │
└─────────────────────────────────────────────────┘
Métricas do Time
DASHBOARD DE DATA SCIENCE
MÉTRICAS DE PESQUISA:
┌─────────────────────────────────────────────────┐
│ Experimentos este quarter: 12 │
│ Taxa de sucesso: 42% (5 produtizados) │
│ Tempo médio de experimento: 4 dias │
│ Papers relevantes revisados: 15 │
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MÉTRICAS DE PRODUÇÃO:
┌─────────────────────────────────────────────────┐
│ Modelos em produção: 8 │
│ Uptime médio: 99.8% │
│ Retreinamentos este mês: 3 │
│ Incidentes de modelo: 1 (drift detectado) │
└─────────────────────────────────────────────────┘
MÉTRICAS DE IMPACTO:
┌─────────────────────────────────────────────────┐
│ Modelo recomendação: +12% conversão │
│ Modelo fraude: -35% false positives │
│ Modelo forecast: 95% accuracy │
└─────────────────────────────────────────────────┘