ডেটা সায়েন্স প্রজেক্টের জন্য Product Backlog তৈরি করা

Data Science প্রজেক্টে Product Backlog তৈরি করা একটি গুরুত্বপূর্ণ ধাপ, যা প্রজেক্টের প্রতিটি কাজকে সুসংগঠিত এবং সময়মতো সম্পন্ন করতে সাহায্য করে। Agile পদ্ধতির মাধ্যমে পরিচালিত Data Science প্রজেক্টে Product Backlog হলো একটি তালিকা যেখানে সমস্ত কাজ এবং ফিচারগুলো ধাপে ধাপে যুক্ত করা হয়। এখানে Product Backlog তৈরি করার ধাপগুলো ব্যাখ্যা করা হলো:

১. Product Backlog কী?

Product Backlog হলো একটি প্রয়োজনীয় কাজের তালিকা যা একটি প্রজেক্টের প্রতিটি ধাপে পূর্ণ করার জন্য তৈরি করা হয়। এটি একটি ডায়নামিক ডকুমেন্ট, যা প্রতিনিয়ত নতুন ফিচার, টাস্ক বা ফিডব্যাকের ভিত্তিতে আপডেট করা হয়। Data Science প্রজেক্টে, Product Backlog তৈরি করার সময় ডেটা সংগ্রহ, ক্লিনিং, মডেল ডেভেলপমেন্ট, ইভ্যালুয়েশন, এবং ডেপ্লয়মেন্ট সহ প্রতিটি টাস্ক আলাদাভাবে তালিকাভুক্ত করা হয়।

২. Product Backlog তৈরির ধাপসমূহ

Data Science প্রজেক্টের জন্য Product Backlog তৈরি করতে নিম্নলিখিত ধাপগুলো অনুসরণ করা হয়:

i. Project Goals এবং Objectives নির্ধারণ

প্রথমে প্রজেক্টের মূল লক্ষ্য এবং উদ্দেশ্য স্পষ্টভাবে নির্ধারণ করতে হয়। প্রজেক্টের বিজনেস অবজেক্টিভ এবং টেকনিক্যাল রিকোয়ারমেন্ট বুঝে প্রতিটি কাজকে ছোট ছোট অংশে ভাগ করা হয়। উদাহরণস্বরূপ, যদি লক্ষ্য হয় "কাস্টমার চর্ন প্রেডিকশন", তবে এর জন্য ডেটা সংগ্রহ থেকে মডেল ডেভেলপমেন্ট এবং ডেপ্লয়মেন্ট পর্যন্ত বিভিন্ন কাজ আলাদাভাবে তালিকাভুক্ত করা হবে।

ii. User Stories তৈরি করা

Data Science প্রজেক্টে User Stories হলো বিভিন্ন কাজ বা ফিচারের বিবরণ, যা ব্যবহারকারীর দৃষ্টিকোণ থেকে লেখা হয়। প্রতিটি User Story-তে নির্দিষ্ট একটি কাজ বর্ণনা করা হয়, যেমন “ডেটা এক্সপ্লোরেশন করা,” “ডেটা ক্লিনিং করা,” অথবা “মডেল ডেভেলপ করা।” উদাহরণ:

• "একজন ডেটা সাইন্টিস্ট হিসাবে, আমি ডেটার মধ্যে মূল প্যাটার্ন খুঁজে বের করতে চাই, যাতে আমরা কাস্টমার চর্ন রেট প্রেডিক্ট করতে পারি।"
• "একজন বিজনেস অ্যানালিস্ট হিসেবে, আমি চাই ডেটার মধ্যে কোন ভ্যারিয়েবলগুলো বিক্রয়ের সাথে সম্পর্কিত তা জানতে।"

iii. Tasks বা কাজগুলোকে Prioritize করা

Product Backlog-এ তালিকাভুক্ত প্রতিটি টাস্ককে প্রায়োরিটি অনুযায়ী সাজানো হয়। প্রায়োরিটি নির্ধারণ করার জন্য মূলত দুটি বিষয় বিবেচনা করা হয়:

• Business Value: কাজটি প্রজেক্টের উদ্দেশ্য এবং লক্ষ্যে কতটা অবদান রাখবে।
• Technical Complexity: কাজটি সম্পন্ন করতে কেমন টেকনিক্যাল স্কিল এবং সময় প্রয়োজন।

প্রায়োরিটি অনুসারে প্রতিটি টাস্কের ক্রমানুসার সাজানো হয়, যা Sprint Planning-এর জন্য গুরুত্বপূর্ণ।

iv. Backlog Refinement

Agile Data Science প্রজেক্টে Product Backlog একটি স্থির তালিকা নয়, বরং এটি সময়ের সাথে সাথে পরিবর্তিত হয়। Backlog Refinement হলো একটি প্রক্রিয়া যেখানে Backlog আপডেট এবং উন্নয়ন করা হয়। নতুন কাজ যুক্ত করা, অপ্রয়োজনীয় কাজ বাদ দেওয়া, এবং কাজের বিবরণ স্পষ্ট করা হয়। Backlog Refinement করার সময় সাধারণত Product Owner, Data Scientist, এবং Team Member-রা একত্রে কাজ করেন।

v. Definition of Done (DoD) নির্ধারণ

Product Backlog-এর প্রতিটি টাস্ক সম্পন্ন হয়েছে কিনা তা নির্ধারণ করতে একটি স্পষ্ট Definition of Done থাকা প্রয়োজন। DoD স্পষ্টভাবে বলে দেয় কোন নির্দিষ্ট ক্রাইটেরিয়া পূরণ হলে একটি কাজ সম্পন্ন বলে গণ্য হবে। উদাহরণস্বরূপ, "ডেটা ক্লিনিং" টাস্কের জন্য DoD হতে পারে—"সব Missing Value বাদ দেওয়া হয়েছে এবং ডেটা ক্লিনিং প্রক্রিয়া সফলভাবে সম্পন্ন হয়েছে।"

৩. Product Backlog-এর উদাহরণ

Data Science প্রজেক্টের Product Backlog এর একটি উদাহরণ নিচে দেওয়া হলো:

৪. Product Backlog-এর সুবিধা

Data Science প্রজেক্টে Product Backlog কিছু গুরুত্বপূর্ণ সুবিধা প্রদান করে:

• কাজ সুসংগঠিত রাখা: প্রতিটি কাজ একটি তালিকায় তালিকাভুক্ত হওয়ায় কোন কাজ কখন করতে হবে তা স্পষ্ট থাকে।
• ফোকাস এবং প্রায়োরিটি নির্ধারণ করা: প্রয়োজনীয় কাজগুলো প্রায়োরিটি অনুযায়ী করা সম্ভব হয়।
• ট্র্যাকিং এবং ট্রান্সপারেন্সি: প্রতিটি টাস্কের অগ্রগতি এবং অবস্থা পর্যবেক্ষণ করা যায়।
• বিজনেস এবং টেকনিক্যাল টিমের মধ্যে কমিউনিকেশন বৃদ্ধি: Product Backlog-এর মাধ্যমে বিজনেস এবং টেকনিক্যাল টিমের মধ্যে কমিউনিকেশন উন্নত হয়।

Data Science প্রজেক্টে Product Backlog তৈরি করার মাধ্যমে কাজগুলো সহজে ট্র্যাক করা যায় এবং Agile প্রক্রিয়াকে আরও সুসংগঠিত এবং কার্যকর করা সম্ভব হয়।