Agile Sprint এবং Iteration পরিকল্পনা

Agile Data Science প্রকল্পে Sprint এবং Iteration হলো দুইটি মূল ধারণা, যা প্রকল্পের কাজগুলোকে ছোট ছোট ধাপে ভাগ করে দ্রুত এবং কার্যকরভাবে সম্পন্ন করতে সহায়তা করে।

Sprint এবং Iteration এর ধারণা

Sprint: Agile পদ্ধতিতে Sprint হলো নির্দিষ্ট সময়ের মধ্যে সম্পন্ন হওয়া কাজের একটি চক্র। সাধারণত, একটি Sprint ১ থেকে ৪ সপ্তাহ পর্যন্ত হয় এবং এর মধ্যে একটি নির্দিষ্ট লক্ষ্যে কাজ করা হয়।

Iteration: Iteration হলো পুরো Agile প্রক্রিয়ার পুনরাবৃত্তি, যেখানে প্রতিটি চক্রে নতুন ফিচার বা ফাংশনালিটি অন্তর্ভুক্ত করা হয় এবং মডেল বা ডেটাসেটের উন্নতি করা হয়।

Agile Sprint পরিকল্পনা

Sprint পরিকল্পনাতে, নির্দিষ্ট কিছু কাজ বা স্টেপ নির্ধারণ করা হয়, যা একটি Sprint এর সময়সীমার মধ্যে সম্পন্ন করার লক্ষ্য থাকে। Agile Data Science-এ, এই পরিকল্পনা প্রায়শই নিম্নোক্ত পদক্ষেপে সম্পন্ন হয়:

১. Sprint Goal নির্ধারণ করা

• Sprint Goal: প্রথমে Sprint এর লক্ষ্য নির্ধারণ করা হয়। উদাহরণস্বরূপ, মডেল ফিচার ইঞ্জিনিয়ারিং সম্পূর্ণ করা, ডেটা ক্লিনিং শেষ করা, ইত্যাদি।
• Agile Data Science এ প্রাসঙ্গিকতা: লক্ষ্য নির্ধারণের মাধ্যমে নির্দিষ্ট সময়ে একটি স্পষ্ট দিকনির্দেশনা পাওয়া যায়, যা প্রতিটি সদস্যকে তার কাজের উপর ফোকাস করতে সাহায্য করে।

২. Backlog থেকে কাজের আইটেম বাছাই করা

• Product Backlog থেকে Sprint Backlog তৈরি: Product Backlog-এ থাকা গুরুত্বপূর্ণ কাজগুলো থেকে বাছাই করে একটি Sprint Backlog তৈরি করা হয়।
• Prioritization: মডেলিং বা ডেটা প্রক্রিয়াকরণের ক্ষেত্রে কোন কাজ আগে করা উচিত তা নির্ধারণ করা হয়।

৩. Task Breakdown

• কাজগুলোকে ছোট ছোট টাস্কে ভাগ করা: প্রতিটি কাজকে ছোট ছোট টাস্কে ভাগ করে তা Sprint Backlog-এ অন্তর্ভুক্ত করা হয়। উদাহরণস্বরূপ, “ডেটা প্রক্রিয়াকরণ” কাজটিকে “ডেটা ক্লিনিং,” “মিসিং ভ্যালু হ্যান্ডলিং,” এবং “আউটলায়ার রিমুভাল”-এ বিভক্ত করা যায়।
• Agile Framework এ Task Tracking Tools: সাধারণত Trello, Jira, বা Asana এর মত টুল ব্যবহার করে টাস্কগুলো ট্র্যাক করা হয়।

৪. স্প্রিন্ট প্ল্যানিং মিটিং (Sprint Planning Meeting)

• Planning Meeting: মিটিংয়ের মাধ্যমে Sprint এর সকল সদস্যের কাজ এবং দায়িত্ব নিশ্চিত করা হয়। এতে প্রতিটি সদস্য তার নিজস্ব দায়িত্ব সম্পর্কে সুস্পষ্ট ধারণা পায়।
• Effort Estimation: প্রতিটি টাস্ক কতটা সময় এবং প্রয়াস প্রয়োজন তা নির্ধারণ করা হয়। সাধারণত Story Points বা Hours দিয়ে এই মাপ করা হয়।

৫. Daily Standup এবং টাস্ক ট্র্যাকিং

• Daily Standup: প্রতিদিন একবার করে ১৫ মিনিটের একটি ছোট মিটিং হয়, যেখানে প্রতিটি সদস্য তার কাজের আপডেট দেয় এবং যদি কোন বাধা থাকে তাহলে তা আলোচনা করা হয়।
• Progress Tracking Tools: Sprint-এর কাজগুলো ট্র্যাক করার জন্য Kanban বা Scrum Board ব্যবহার করা হয়।

Agile Iteration পরিকল্পনা

Iteration পরিকল্পনাতে মডেল বা প্রজেক্টের পুনরাবৃত্তিমূলক উন্নয়ন করা হয়। এটি মূলত একটি ফিডব্যাক-ভিত্তিক প্রক্রিয়া, যেখানে প্রতিটি ইটারেশনে সিস্টেমের ওপর নতুন কিছু সংযোজন বা পরিবর্তন করা হয়।

১. Iteration Goal নির্ধারণ করা

• Iteration Goal: পুরো প্রকল্পের নির্দিষ্ট অংশকে উন্নত করার জন্য একটি ইটারেশনের লক্ষ্য নির্ধারণ করা হয়। উদাহরণস্বরূপ, প্রথম Iteration এ Exploratory Data Analysis, দ্বিতীয় Iteration এ ফিচার ইঞ্জিনিয়ারিং, এবং তৃতীয় Iteration এ মডেলিং।
• Agile পদ্ধতিতে Goal Setting এর গুরুত্ব: একটি সুনির্দিষ্ট লক্ষ্য মিটানোর জন্য ইটারেশনের ফোকাস থাকে, যা দলকে দ্রুত ফলাফল প্রদানে সহায়তা করে।

২. Iteration Planning এবং Backlog Refinement

• Iteration Planning: প্রতিটি Iteration এর শুরুতে Backlog থেকে কাজের আইটেম বাছাই করা হয়।
• Backlog Refinement: Backlog Refinement করা হয় যাতে নতুন ফিচার বা পরিবর্তন অনুযায়ী কাজগুলোর অগ্রাধিকার এবং গুরুত্ব সেট করা যায়।

৩. Iterative Model Development

• Progressive Model Improvement: প্রতিটি ইটারেশনে মডেলের উন্নয়ন এবং ফিচার সংযোজন করা হয়।
• Continuous Feedback Integration: প্রতিটি ইন্টারেশনের পর মডেলের ফিডব্যাক নিয়ে তা মডেলের উন্নতিতে ব্যবহার করা হয়।

৪. Retrospective

• Iteration Retrospective: Iteration শেষে একটি Retrospective মিটিং করা হয়, যেখানে প্রতিটি সদস্য তার কাজের মূল্যায়ন করে এবং উন্নতির সুযোগ নিয়ে আলোচনা করে।
• Feedback Collection: এই মিটিংয়ে পরবর্তী ইটারেশনের জন্য ফিডব্যাক সংগ্রহ করা হয়, যা পরবর্তী কাজের কৌশল নির্ধারণে সহায়ক হয়।

Agile Sprint এবং Iteration পরিকল্পনার সুবিধা

• উন্নত কার্যকারিতা: প্রতিটি ছোট ধাপে কাজ ভাগ করে দ্রুত ফিডব্যাক নিয়ে উন্নতি করা যায়।
• সহজ অনুকরণীয় প্রক্রিয়া: ছোট ছোট ইন্টারভালে কাজের অগ্রগতি দেখা সম্ভব হওয়ায় পুরো প্রক্রিয়াটি সহজে ট্র্যাক ও পরিবর্তন করা যায়।
• ফিডব্যাকভিত্তিক উন্নয়ন: প্রতিটি ইটারেশনে মডেলের উপর ফিডব্যাক নিয়ে তা কার্যকর করা যায়।
• ব্যবহারকারীর প্রয়োজন অনুযায়ী দ্রুত পরিবর্তন: Iteration ও Sprint পরিকল্পনার মাধ্যমে প্রয়োজন অনুযায়ী দ্রুত পরিবর্তন বা আপডেট প্রদান করা সম্ভব হয়।

এইভাবে Agile Sprint এবং Iteration পরিকল্পনার মাধ্যমে প্রকল্পের প্রতিটি ধাপে নির্ভুলতা এবং কার্যকারিতা বাড়ানো সম্ভব হয়, যা Data Science প্রজেক্টগুলোতে অত্যন্ত উপকারী।

Agile Sprint হলো Agile methodology-এর একটি গুরুত্বপূর্ণ উপাদান, যা একটি নির্দিষ্ট সময়সীমার মধ্যে কাজগুলোকে সম্পন্ন করার জন্য ব্যবহৃত হয়। সাধারণত, একেকটি স্প্রিন্টের সময়সীমা ১ থেকে ৪ সপ্তাহের হয়ে থাকে, এবং এর উদ্দেশ্য হলো কাজগুলোকে ছোট ছোট অংশে ভাগ করে দ্রুত ডেলিভারি নিশ্চিত করা।

Agile Sprint-এর গুরুত্ব

১. ছোটো ছোট লক্ষ্য নির্ধারণ:

• একটি বড় প্রজেক্ট বা জটিল সমস্যার সমাধানে ছোট ছোট লক্ষ্য অর্জন করা অনেক সহজ। স্প্রিন্টগুলোকে নির্দিষ্ট সময়সীমার মধ্যে ভাগ করা হলে প্রতিটি স্প্রিন্টে একটি নির্দিষ্ট লক্ষ্য নির্ধারণ করা যায়।
• ছোট লক্ষ্যগুলোকে অর্জন করে প্রজেক্টে ধীরে ধীরে অগ্রগতি নিশ্চিত করা হয়।

২. ফ্লেক্সিবিলিটি এবং অ্যাডাপ্টেশন:

• Agile মেথোডলজির মূল বৈশিষ্ট্য হলো নমনীয়তা। প্রতিটি স্প্রিন্টের শেষে প্রয়োজন হলে প্রজেক্ট পরিকল্পনায় পরিবর্তন আনা যায়।
• এর ফলে পরিবর্তনশীল ব্যবসায়িক চাহিদা বা মার্কেট ট্রেন্ডের সাথে দ্রুত অভিযোজিত হওয়া সম্ভব হয়।

৩. ফ্রিকোয়েন্ট ফিডব্যাক লুপ:

• স্প্রিন্টের শেষে প্রজেক্ট স্টেকহোল্ডার এবং ক্লায়েন্টদের কাছ থেকে ফিডব্যাক পাওয়া যায়, যা পরবর্তী স্প্রিন্টের সময় কাজে লাগানো যায়।
• এটি মডেল বা সফটওয়্যারের কোয়ালিটি বৃদ্ধি করে এবং ফাইনাল প্রডাক্টের সঠিকতা নিশ্চিত করে।

৪. সহজ পরিকল্পনা এবং ডেলিভারি:

• স্প্রিন্টগুলো ছোট সময়সীমার মধ্যে সম্পন্ন হওয়ায় প্রতিটি স্প্রিন্টে প্রয়োজনীয় কাজগুলোর পরিকল্পনা সহজ হয়ে যায়।
• এতে ডেলিভারি সময়মত হয় এবং প্রজেক্টে নির্ধারিত টাইমলাইন মানা যায়।

৫. টিম এফিশিয়েন্সি বৃদ্ধি:

• স্প্রিন্ট ভিত্তিক কাজের ফলে টিমের প্রতিটি সদস্যের দায়িত্ব পরিষ্কার থাকে। প্রতিটি স্প্রিন্টের নির্দিষ্ট কাজ, ডেডলাইন, এবং টার্গেট থাকা টিমকে আরও কর্মক্ষম এবং মনোযোগী করে তোলে।
• এভাবে টিম মেম্বারদের কাজের মধ্যে স্পষ্টতা আসে এবং প্রত্যেকে নিজের ভূমিকা সম্পর্কে নিশ্চিত হয়।

৬. রিস্ক ম্যানেজমেন্ট:

• স্প্রিন্ট ভিত্তিক অ্যাপ্রোচে কাজের সময়সীমা এবং ডেলিভারেবল সহজে মূল্যায়ন করা যায়, যার ফলে ঝুঁকির সম্ভাবনা কম থাকে।
• নির্দিষ্ট সময়ের মধ্যে স্প্রিন্টে কাজ শেষ না হলে বা কোন সমস্যার সম্মুখীন হলে, দ্রুত সমস্যা সমাধানের ব্যবস্থা গ্রহণ করা যায়।

Agile Sprint-এর কাজের ধাপসমূহ

১. Sprint Planning

Sprint Planning মিটিংয়ে টিম এবং প্রজেক্ট ওনার একত্রিত হয়ে সুনির্দিষ্ট কাজগুলোর একটি তালিকা তৈরি করেন, যেগুলো পরবর্তী স্প্রিন্টে সম্পন্ন করতে হবে। এখানে বিভিন্ন বিষয় আলোচনা করা হয়, যেমন:

• স্প্রিন্টের টার্গেট বা লক্ষ্য।
• কাজগুলোর প্রায়োরিটি নির্ধারণ।
• স্প্রিন্টের সময়সীমা এবং রিসোর্স এলোকেশন।

২. Daily Stand-up Meeting

এটি একটি ছোট দৈনিক মিটিং যেখানে প্রতিটি টিম মেম্বার তার আগের দিনের কাজের আপডেট দেয়, এবং আজকের প্ল্যান শেয়ার করে। এখানে কোনো সমস্যা থাকলে সেটিও উত্থাপন করা হয়। এটি দ্রুত ইস্যু সমাধানে সহায়তা করে এবং টিমের মধ্যে যোগাযোগ বাড়ায়।

৩. Sprint Review

প্রতিটি স্প্রিন্ট শেষে Sprint Review মিটিং অনুষ্ঠিত হয়। এতে টিম, স্টেকহোল্ডার এবং প্রজেক্ট ওনাররা একত্রিত হয়ে কাজগুলোর রিভিউ করে এবং প্রয়োজনে ফিডব্যাক প্রদান করেন। এটি পরবর্তী স্প্রিন্টের জন্য গুরুত্বপূর্ণ ইনসাইট দেয়।

৪. Sprint Retrospective

Sprint Retrospective হলো একটি মিটিং যেখানে টিম মেম্বাররা স্প্রিন্টের ভালো এবং খারাপ দিক নিয়ে আলোচনা করেন। এই মিটিংয়ে লক্ষ্য হলো ভবিষ্যতের স্প্রিন্টগুলিতে উন্নয়ন আনা।

উদাহরণ

ধরা যাক, একটি ডেটা সায়েন্স প্রজেক্টে তিনটি বড় কাজ রয়েছে:

• ডেটা সংগ্রহ এবং প্রিপ্রসেসিং
• মডেল ডেভেলপমেন্ট
• মডেল ডেপ্লয়মেন্ট এবং অপটিমাইজেশন

প্রতিটি কাজকে ছোট স্প্রিন্টে ভাগ করা হলে নিম্নরূপ হতে পারে:

1. Sprint 1: ডেটা সংগ্রহ এবং ক্লিনিং
2. Sprint 2: Exploratory Data Analysis (EDA) এবং ফিচার সিলেকশন
3. Sprint 3: প্রাথমিক মডেল তৈরি এবং ট্রেনিং
4. Sprint 4: মডেল ভ্যালিডেশন এবং অপ্টিমাইজেশন
5. Sprint 5: মডেল ডেপ্লয়মেন্ট এবং মনিটরিং

প্রতিটি স্প্রিন্টে নির্দিষ্ট কাজ এবং ডেলিভারেবল থাকায় প্রজেক্টটি সহজেই পরিচালনা করা যায়, এবং সময়সীমা পূরণের সম্ভাবনা বেশি থাকে।

সংক্ষেপে

Agile Sprint একটি প্রক্রিয়া যা প্রজেক্ট ডেভেলপমেন্টে সহজতা ও দ্রুততার সঞ্চার করে। এটি প্রজেক্টে ছোট ছোট ডেলিভারির মাধ্যমে প্রজেক্টের মূল্যায়ন এবং প্রয়োজনীয় পরিবর্তনের সুযোগ করে দেয়, এবং এটি Agile Data Science বা সফটওয়্যার ডেভেলপমেন্টে ফ্লেক্সিবিলিটি, টিম কোয়ালিটি, এবং সফল ডেলিভারিতে সহায়তা করে।

Agile Data Science-এ Iteration Planning এবং Story Point নির্ধারণ মডেল ডেভেলপমেন্ট এবং ডেলিভারির জন্য অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ, কারণ এগুলোর মাধ্যমে প্রজেক্টের কাজগুলো ছোট ছোট অংশে ভাগ করে নেওয়া যায় এবং কাজের অগ্রগতি পরিমাপ করা সহজ হয়। Iteration Planning এবং Story Point নির্ধারণ সম্পর্কে বিস্তারিত আলোচনা করা যাক।

Iteration Planning (ইটারেশন পরিকল্পনা)

Iteration Planning হলো একটি Agile প্রক্রিয়া, যার মাধ্যমে প্রজেক্টের কাজগুলোকে নির্দিষ্ট সময়ের জন্য পরিকল্পিত করে নির্দিষ্ট লক্ষ্য পূরণের দিকে অগ্রসর হওয়া হয়। Data Science প্রজেক্টে Iteration Planning সাহায্য করে কাজগুলোকে ছোট অংশে ভাগ করতে এবং প্রতিটি স্প্রিন্টে ছোট ছোট ডেলিভারেবল তৈরি করতে।

Iteration Planning এর মূল ধাপ

1. স্প্রিন্ট গোল নির্ধারণ: প্রতিটি ইটারেশনের জন্য একটি লক্ষ্য নির্ধারণ করা হয়, যেমন একটি নির্দিষ্ট মডেল তৈরি, ডেটা প্রিপ্রসেসিং সম্পন্ন, বা একটি ভিজুয়ালাইজেশন তৈরি।
2. ব্যাকলগ থেকে টাস্ক নির্বাচন: প্রজেক্ট ব্যাকলগ থেকে ইম্পর্ট্যান্ট টাস্কগুলো নির্বাচন করা হয়, যেগুলি ইন্টারেশনের সময়সীমার মধ্যে শেষ করা সম্ভব।
3. পূর্বাধিকার প্রদান: গুরুত্বপূর্ণ কাজগুলোকে প্রাধান্য দিয়ে কাজের অগ্রাধিকার নির্ধারণ করা হয়।
4. স্টোরি পয়েন্ট অ্যাসাইন করা: প্রতিটি কাজের জন্য Story Point নির্ধারণ করা হয়, যা কাজের কষ্টের স্তর বা জটিলতার প্রমান দেয়।
5. রিসোর্স অ্যাসাইনমেন্ট এবং ডেডলাইন সেট করা: যাদের উপর কাজ নির্ভর করে এবং যারা কাজ করবে, তাদের মধ্যে দায়িত্ব ভাগ করা হয় এবং সময়সীমা নির্ধারণ করা হয়।

Iteration Planning এর সুবিধা

• ফোকাসড ডেলিভারি: ছোট ছোট স্প্রিন্টে কাজ করার ফলে মাইলফলকগুলো সহজে অর্জন করা যায়।
• ফ্লেক্সিবল অ্যাডজাস্টমেন্ট: ইন্টারেশন শেষে ফিডব্যাক নিয়ে পরবর্তী ইটারেশনে কাজগুলো আরও ভালোভাবে পরিকল্পনা করা যায়।
• রিস্ক ম্যানেজমেন্ট: বড় কাজগুলিকে ছোট ছোট অংশে ভাগ করে করা সম্ভব, ফলে ঝুঁকি কম থাকে এবং কাজের গতি বজায় থাকে।

Story Point (স্টোরি পয়েন্ট) নির্ধারণ

Story Point হলো কাজের জটিলতা, আকার, এবং সময় নির্ধারণের জন্য ব্যবহৃত একটি মেট্রিক। Data Science প্রজেক্টে Story Point নির্ধারণ করা একটু চ্যালেঞ্জিং, কারণ প্রজেক্টের জটিলতা এবং অজানা কারণগুলো আগেই নির্ধারণ করা কঠিন। তবুও, Story Point-এর মাধ্যমে কাজগুলোকে একটি নির্দিষ্ট মেট্রিকের আওতায় আনা সম্ভব হয়।

Story Point নির্ধারণের কৌশল

1. ফিবোনাচ্চি সিকোয়েন্স (১, ২, ৩, ৫, ৮ ইত্যাদি): Story Point নির্ধারণে ফিবোনাচ্চি সিকোয়েন্স প্রায়ই ব্যবহৃত হয়, যাতে ছোট এবং বড় কাজের জটিলতাকে সহজে সেগ্রিগেট করা যায়।
2. T-shirt Sizing: ছোট, মাঝারি, এবং বড় আকারের মতো ভিন্ন আকারে কাজগুলোকে ভাগ করা হয়, যা সহজে Story Point নির্ধারণে সহায়ক।
3. এস্টিমেশন মিটিং: টিমের সাথে আলোচনা করে Story Point নির্ধারণ করা হয়, যাতে সবাই তাদের অভিজ্ঞতা ও ধারণা শেয়ার করতে পারে।
4. ডেটা সায়েন্স-স্পেসিফিক ক্রাইটেরিয়া: ডেটার গুণমান, ডেটা সংগ্রহের সময়, মডেল ট্রেনিংয়ের সময় ইত্যাদি ভেরিয়েবল বিবেচনা করে Story Point নির্ধারণ করা হয়।

উদাহরণ

• ডেটা প্রিপ্রসেসিং: যদি কাজটি একটু সহজ এবং কম সময়সাপেক্ষ হয় তবে এর Story Point হতে পারে ২।
• ফিচার ইঞ্জিনিয়ারিং: ফিচার সিলেকশন বা ফিচার তৈরি করতে সময় ও জটিলতা বেশি থাকলে এর Story Point হতে পারে ৫।
• মডেল ট্রেনিং এবং টিউনিং: জটিল মডেল ট্রেনিং ও হাইপারপ্যারামিটার টিউনিং করতে প্রচুর সময় লাগলে এর Story Point হতে পারে ৮ বা ১৩।

Story Point নির্ধারণের সুবিধা

• কাজের পূর্বাভাস দেওয়া: Story Point এর মাধ্যমে একটি স্প্রিন্টে কতটুকু কাজ শেষ করা সম্ভব, তা অনুমান করা সহজ হয়।
• টিমের প্রডাক্টিভিটি বৃদ্ধি: কাজের কষ্ট ও সময় পরিমাপের মাধ্যমে কাজের চাপ সঠিকভাবে বন্টন করা যায়।
• ফ্লেক্সিবল এবং স্কেলেবল: Story Point নির্ধারণ ফ্লেক্সিবল এবং যে কোন প্রজেক্টে প্রয়োগ করা সহজ।

Iteration Planning এবং Story Point নির্ধারণের ক্ষেত্রে Data Science-এর কিছু চ্যালেঞ্জ

Data Science প্রজেক্টে ইটারেশন এবং Story Point নির্ধারণের ক্ষেত্রে কয়েকটি বড় চ্যালেঞ্জ রয়েছে:

• ডেটার মান: ডেটার গুণমান ভালো না হলে কাজের জটিলতা বেড়ে যায়, যা Story Point নির্ধারণ কঠিন করে।
• মডেল ট্রেনিং টাইম: বড় ডেটাসেটের জন্য মডেল ট্রেনিংয়ের সময় আনুমানিক দেওয়া কঠিন হয়ে দাঁড়ায়।
• অজানা সমস্যা: Data Science প্রজেক্টে অনেক অজানা সমস্যা থাকতে পারে, যা প্রাথমিক পরিকল্পনা অনুসারে কাজ করা কঠিন করে তোলে।

তবে Agile Data Science পদ্ধতিতে নিয়মিত রিভিউ এবং রিট্রোস্পেকটিভ সেশনগুলি এই চ্যালেঞ্জগুলো কাটিয়ে ওঠার জন্য সহায়ক ভূমিকা পালন করে।

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।

Agile Data Science-এ কাজের ধারা নির্ধারণ এবং দলগত সহযোগিতা বাড়াতে Scrum এবং Kanban বোর্ড ব্যবহার অত্যন্ত কার্যকর। এই বোর্ডগুলো প্রজেক্টের বিভিন্ন কাজের অবস্থা ট্র্যাক করতে এবং স্বচ্ছতা বজায় রাখতে সাহায্য করে। প্রতিটি Agile পদ্ধতির নিজস্ব বৈশিষ্ট্য ও সুবিধা রয়েছে এবং Data Science প্রজেক্টে তাদের ভিন্ন ভিন্ন প্রয়োগ থাকতে পারে।

Agile Scrum এবং এর বোর্ড ব্যবহার

Scrum একটি Agile পদ্ধতি, যা সুনির্দিষ্ট সময়সীমার (সাধারণত দুই থেকে চার সপ্তাহ) মধ্যে ছোট ছোট স্প্রিন্টের মাধ্যমে কাজ সম্পন্ন করার লক্ষ্য রাখে। Scrum মূলত Sprint Planning, Daily Stand-up Meetings, Sprint Review এবং Retrospective-এর ওপর ভিত্তি করে কাজ করে।

Scrum বোর্ড

Scrum বোর্ড হলো একটি টাস্ক ম্যানেজমেন্ট বোর্ড যা কাজের বর্তমান অবস্থা এবং বিভিন্ন স্টেপ ট্র্যাক করতে ব্যবহৃত হয়। এটি সাধারণত তিনটি প্রধান কলামে বিভক্ত থাকে:

1. To Do: এখানে প্রজেক্টের যে সমস্ত কাজ এখনো শুরু হয়নি সেগুলো রাখা হয়।
2. In Progress: যে কাজগুলো শুরু হয়েছে, কিন্তু এখনো শেষ হয়নি সেগুলো এই কলামে রাখা হয়।
3. Done: যে কাজগুলো সম্পন্ন হয়েছে সেগুলো এই কলামে রাখা হয়।

Scrum বোর্ডের বিভিন্ন অংশ:

• User Stories: প্রতিটি কাজ বা ফিচারকে একটি নির্দিষ্ট লক্ষ্য পূরণের জন্য ছোট ছোট ইউনিটে ভাগ করা হয়, যেগুলোকে User Stories বলা হয়। যেমন, "এক্সপ্লোরেটরি ডেটা অ্যানালাইসিস (EDA) তৈরি করা"।
• Sprint Backlog: নির্দিষ্ট একটি স্প্রিন্টের জন্য কাজগুলোর তালিকা, যা প্ল্যানিং সেশনে নির্ধারণ করা হয়।
• Task Cards: প্রতিটি কাজের জন্য একটি টাস্ক কার্ড তৈরি করা হয়, যা বোর্ডে স্থানান্তরিত করা হয়।

Scrum প্রক্রিয়া

1. Sprint Planning: প্রতিটি স্প্রিন্টের শুরুতে দল প্রয়োজনীয় কাজগুলো নির্ধারণ করে এবং প্রতিটি কাজের জন্য একটি প্রাথমিক টাস্ক লিস্ট তৈরি করে।
2. Daily Stand-up: প্রতিদিন একটি ছোট মিটিং হয়, যেখানে প্রত্যেকে তাদের কাজের অগ্রগতি এবং পরবর্তী কাজ সম্পর্কে আলোচনা করে।
3. Sprint Review: স্প্রিন্টের শেষে কাজের মূল্যায়ন করা হয় এবং কি কি কাজ সম্পন্ন হয়েছে তা পর্যালোচনা করা হয়।
4. Sprint Retrospective: দলটি স্প্রিন্টের প্রক্রিয়া এবং ফলাফল নিয়ে পর্যালোচনা করে এবং ভবিষ্যতের উন্নতির জন্য ফিডব্যাক নিয়ে আলোচনা করে।

Scrum বোর্ডের সুবিধা

• কাজের অবস্থা দ্রুত ট্র্যাক করা যায়।
• দলের সদস্যদের জন্য কাজের অগ্রগতি দৃশ্যমান হয়।
• প্রতিটি স্প্রিন্ট শেষে কাজের মূল্যায়ন এবং উন্নতির সুযোগ থাকে।

Agile Kanban এবং এর বোর্ড ব্যবহার

Kanban একটি Agile পদ্ধতি, যা কাজগুলো ভিজ্যুয়ালাইজ করতে এবং একটি নির্দিষ্ট ওয়ার্কফ্লো মেইনটেইন করতে সাহায্য করে। এটি একটি নির্দিষ্ট সময়সীমা নির্ধারণের বদলে কাজের ধারাবাহিক প্রবাহ এবং টাস্ক প্রায়োরিটাইজেশনে ফোকাস করে। Kanban-এ কাজের স্ট্যাটাস মনিটর করা হয় একটি Kanban Board এর মাধ্যমে, যেখানে প্রতিটি টাস্ক বা কাজ বিভিন্ন কলামে স্থানান্তরিত হয়।

Kanban বোর্ড

Kanban বোর্ড সাধারণত চারটি প্রধান কলামে বিভক্ত থাকে:

1. Backlog: যে কাজগুলো করার জন্য বাছাই করা হয়েছে, কিন্তু এখনো প্রক্রিয়ায় আসেনি।
2. To Do: যে কাজগুলো পরবর্তী ধাপে প্রক্রিয়া করার জন্য প্রস্তুত।
3. In Progress: যে কাজগুলো বর্তমানে প্রক্রিয়াধীন রয়েছে।
4. Done: যে কাজগুলো সম্পন্ন হয়েছে।

Kanban বোর্ডের কিছু গুরুত্বপূর্ণ অংশ:

• Work-in-Progress (WIP) Limits: Kanban বোর্ডের অন্যতম বৈশিষ্ট্য হলো প্রতিটি কলামে নির্দিষ্ট WIP সীমা নির্ধারণ করা। এর ফলে দল একাধিক কাজ একসাথে করার চেয়ে নির্দিষ্ট সংখ্যক কাজের ওপর ফোকাস করতে পারে।
• Continuous Flow: Kanban এ কাজ প্রায়শই নিরবচ্ছিন্ন প্রবাহে চলে, যেখানে নতুন কাজ আসলে সাথে সাথে প্রক্রিয়ায় নেওয়া হয়।

Kanban প্রক্রিয়া

1. Continuous Delivery: Kanban টিম মেম্বাররা প্রতিনিয়ত নতুন কাজ সম্পন্ন করার উপর ফোকাস করে। একবার একটি কাজ সম্পন্ন হলে, নতুন কাজ শুরু হয়।
2. Prioritization of Tasks: Kanban বোর্ডে Backlog কলামে নতুন কাজ যোগ করা হয় এবং কাজের প্রয়োজনীয়তা অনুযায়ী প্রায়োরিটি দেওয়া হয়।
3. WIP Limit Management: প্রতিটি কলামে কাজের সীমা থাকায় টিম সদস্যরা একটি নির্দিষ্ট সংখ্যক কাজের ওপর ফোকাস রাখতে পারেন, যা ওভারলোড এড়াতে সাহায্য করে।

Kanban বোর্ডের সুবিধা

• কাজের প্রবাহ সহজে পরিচালনা করা যায়।
• প্রায়োরিটি ভিত্তিক টাস্ক ম্যানেজমেন্টের সুবিধা।
• নিরবচ্ছিন্ন ডেলিভারি সাইকেল এবং কাজের স্বচ্ছতা বৃদ্ধি।

Agile Data Science-এ Scrum এবং Kanban-এর ব্যবহারের পার্থক্য

• Scrum প্রজেক্টগুলোতে ব্যবহৃত হয় যেখানে নির্দিষ্ট স্প্রিন্টের মাধ্যমে কাজ ভাগ করে ডেলিভারি করা হয়। এটি বিশেষ করে মাইলস্টোন-ভিত্তিক প্রজেক্টের জন্য উপযুক্ত।
• Kanban ব্যবহৃত হয় এমন প্রজেক্টগুলোতে যেখানে কাজের নিরবচ্ছিন্ন প্রবাহ থাকা প্রয়োজন। এটি সার্বক্ষণিক উন্নতি এবং ক্রমাগত ডেলিভারি প্রয়োজন এমন প্রজেক্টে উপযোগী।

Data Science প্রজেক্টে একাধিক এক্সপ্লোরেটরি অ্যানালাইসিস, মডেলিং, এবং পুনরাবৃত্তিমূলক প্রক্রিয়া থাকতে পারে। এজন্য সাধারণত Scrum এবং Kanban উভয়ের মিশ্রণ ব্যবহার করা হয়, যা Scrumban নামে পরিচিত। Scrumban-এ কাজের স্প্রিন্টগুলো Kanban প্রক্রিয়ার মাধ্যমে নিরবচ্ছিন্নভাবে পরিচালিত হয় এবং উন্নতি ও পর্যালোচনার জন্য Scrum এর কিছু বৈশিষ্ট্য অন্তর্ভুক্ত করা হয়।

Scrum এবং Kanban বোর্ডের ব্যবহারের মাধ্যমে Agile Data Science প্রজেক্টগুলো আরও দ্রুত, সুশৃঙ্খল, এবং কার্যকরী হয়ে ওঠে, যা প্রজেক্টের সময়মত ডেলিভারির নিশ্চয়তা দেয়।