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
- স্প্রিন্ট গোল নির্ধারণ: প্রতিটি ইটারেশনের জন্য একটি লক্ষ্য নির্ধারণ করা হয়, যেমন একটি নির্দিষ্ট মডেল তৈরি, ডেটা প্রিপ্রসেসিং সম্পন্ন, বা একটি ভিজুয়ালাইজেশন তৈরি।
- ব্যাকলগ থেকে টাস্ক নির্বাচন: প্রজেক্ট ব্যাকলগ থেকে ইম্পর্ট্যান্ট টাস্কগুলো নির্বাচন করা হয়, যেগুলি ইন্টারেশনের সময়সীমার মধ্যে শেষ করা সম্ভব।
- পূর্বাধিকার প্রদান: গুরুত্বপূর্ণ কাজগুলোকে প্রাধান্য দিয়ে কাজের অগ্রাধিকার নির্ধারণ করা হয়।
- স্টোরি পয়েন্ট অ্যাসাইন করা: প্রতিটি কাজের জন্য Story Point নির্ধারণ করা হয়, যা কাজের কষ্টের স্তর বা জটিলতার প্রমান দেয়।
- 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
- 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।
- T-shirt Sizing: ছোট, মাঝারি, এবং বড় আকারের মতো ভিন্ন আকারে কাজগুলোকে ভাগ করা হয়, যা সহজে Story Point নির্ধারণে সহায়ক।
- এস্টিমেশন মিটিং: টিমের সাথে আলোচনা করে Story Point নির্ধারণ করা হয়, যাতে সবাই তাদের অভিজ্ঞতা ও ধারণা শেয়ার করতে পারে।
- 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।
Read more
