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Ámbito del proyecto y su progresión
Cuando trabaja con IA y AA, quizás no participe directamente en el aspecto de gestión de alto nivel del proyecto. Sin embargo, es probable que aún necesite participar o al menos comprender los componentes clave del proyecto. Uno de esos componentes es el ámbito del proyecto. El ámbito hace referencia a una descripción de todos los aspectos del proyecto, incluidas las restricciones, las limitaciones o los límites establecidos en el proyecto para ayudar a definirlo.
El ámbito de un proyecto se define cuando comienza el ciclo de vida del proyecto. En un contexto de ciencia de datos, esto puede incluir:
- Recursos de software y hardware. Los proyectos de IA y AA requieren recursos de hardware y software destinados para el equipo. Los recursos de software pueden incluir lenguajes de programación, bibliotecas de programación de terceros, entornos de desarrollo, entornos de prueba y así sucesivamente. Los recursos de hardware pueden incluir unidades centrales de procesamiento (CPU), unidades de procesamiento gráfico (GPU), dispositivos de almacenamiento de datos como unidades de estado sólido (SSD), dispositivos de red como enrutadores y mucho más. La forma en la que se asignan esos recursos también forma parte del ámbito, es decir, ¿están en las instalaciones o se abastecen en la nube?
- Profesionales y otras partes interesadas. El ámbito también debe determinar quién trabajará en el proyecto y cuál será su función. Algunos profesionales (personas que ejercen una profesión) están mejor dotados para realizar una tarea, mientras que otros deben ser ubicados en otra. Incluso los no profesionales pueden tener un impacto en el proyecto, como los empleados de TI que mantienen la red que los profesionales de la ciencia de datos utilizan para comunicarse o compartir datos. Incluso puede incluir clientes externos en el ámbito del proyecto si necesitan proporcionar información.
Nota: Una parte interesada es una persona o un grupo que tiene un interés en algo.
- Procesos y procedimientos. El ámbito debe definir claramente los procesos y procedimientos para llevar a cabo tareas de ciencia de datos, o para que los miembros del equipo puedan terminar trabajando en las tareas innecesarias.
- Medidas para el éxito. Como cualquier proyecto, un proyecto de ciencia de datos debe tener una forma de medir el éxito para garantizar el cumplimiento de sus objetivos.
- Plazos y entregables. Los miembros del proyecto deben saber cuál es el producto final se espera que produzcan y cuándo. También es posible que necesiten producir entregables incrementales en ciertas etapas para garantizar que el proyecto se desarrolle sin problemas.
Poner restricciones en un proyecto es importante porque, sin ellas, el proyecto puede seguir creciendo, avanzando más y más, hasta que el proyecto ya no es sostenible o no cumple con las expectativas, un concepto llamado progresión del ámbito. Debe pensar en lo que es necesario para lograr sus objetivos y en lo que no lo es.
- La inversión en varias GPU podría reducir el tiempo de creación del modelo, pero el gasto podría superar el beneficio.
- Es posible que quiera crear varios entregables complejos y sofisticados, pero quizás esto no sea factible en su escala de tiempo o con su presupuesto.
- Tal vez no tenga suficientes datos (o suficientes datos de calidad) para avanzar con una idea.
- También podría encontrar obstáculos técnicos, como no tener acceso a herramientas listas para usar que puedan abordar sus necesidades específicas.
- También puede haber riesgos involucrados en la implementación de una idea, como aquellos que exponen vulnerabilidades de ciberseguridad o tienen implicaciones éticas significativas.
Debe contemplar estos tipos de limitaciones cuando defina el ámbito del proyecto.
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