Ausgangslage
Data-Science-Projekte verbinden wissenschaftliche Fragestellungen, Softwareentwicklung und organisatorische Anforderungen. Das Buch behandelt, wie sich diese Arbeit planen und die Zusammenarbeit zwischen Team und Stakeholdern gestalten lässt.
Rolle und Vorgehen
Martin Manhembué und Marcel Hebing haben Erfahrungen aus Data Science, Softwareentwicklung und Projektmanagement in einem gemeinsamen Vorgehensmodell gebündelt und als Fachbuch aufbereitet.
Lieferobjekt
Das Ergebnis ist das Fachbuch »Data Science Management«, erschienen bei O'Reilly. Es beschreibt unter anderem Anforderungsmanagement, Zeit- und Ressourcenplanung, Stakeholder-Kommunikation und die Führung von Data-Science-Teams.
Das Modell unterscheidet zwischen Informationen, die gezielt angefragt werden (Pull, blaue Pfeile), und Informationen, die aktiv weitergegeben werden (Push, graue Pfeile). Data Science Manager:innen halten den Austausch mit Team und Stakeholdern aufrecht. Die direkte Push-Beziehung vom Team zu den Stakeholdern ist im Modell unterbrochen, um dem Team eine geschützte Arbeitsumgebung zu geben.
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Blog-Beitrag: Die sieben Aufgaben im Data Science Management
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