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  • 1. Investigación y Desarrollo en contexto AGIL
  • 6. DISCOVER, DISRUPT, DELIVER MARKET IDEA CONCEPTO (hito G/NG) RELEASE PROTOTIPO (hito RFA) RELEASE PRODUCTO (hito TA) Entender viabilidad y definir concepto Crear un nuevo Release del Producto Adaptar y entregar producto al cliente Kanban Sprint 0 Sprint 1 Sprint n Descubir y comprender al cliente …. …. Sprint n+1 Deseable, factible tecnicamente y viable económicamente. Release listo para ser desplegado. Release listo para ser comercializado. Ciclo de vida del producto Kanban KANBAN PORTAFOLIO DE OPORTUNIDADES Investigación & Ideación GO/NOGO Conceptualización Construcción Conocimiento del cliente. Oportunidad de mercado. Estado del Arte. MARKET PULL Implantación
  • 7. DISCOVER, DISRUPT, DELIVER Product Backlog Demanda Cadena de valor Oferta To do Doing QA Done Velocidad comprometida Tiempo medio ciclo-tarea Tasa de llegada Tasa de error Tiempo medio E2E-tarea Utilización Cumplimiento cronograma Índice de conformidad Cliente/PO Equipo t OK? Velocidad real (troughput) Cumplimiento presupuesto Productividad Calidad Capacidad Eficiencia Servicio Tiempo medio espera-tarea Q Devs Tasa de impedimentosSprint Backlog QA index Calidad US
  • 8. DISCOVER, DISRUPT, DELIVER ElevatorStatement Scrum @ Telefónica I+D Product Backlog Sprint Planning Sprint Backlog Sprint 3 sem Sprint Review potentially shippable product increment 24 hrs Burndown ChartTask board User Stories Sprint Retro Vision Idea Daily Scrum Roles Clientes Product Owner Scrum Master Team Ceremonias 1. Sprint Planning 2. Daily Scrum 3. Sprint Review 4. Sprint Retro Artefactos Product Backlog Sprint Backlog Product increment
  • 11. ¿Qué es Data Science? Utiliza teorías y técnicas de muchos campos y disciplinas para ayudar a los tomadores de decisiones en muchas industrias, como la ciencia , la ingeniería, la economía, la política, las finanzas y la educación Manejar, maniuplar, extraer, interpretar y generar conocimiento a partir de grandes volumnes de datos heterogenos
  • 12. Data Scientist Es un profesional con formación multidisciplinaria capaz de tomar datos y poder darles vida, sacar información y una historia a partir de ellos Formación de pregrado:
  • 13. Ej: Control de riego 13 Sensor humedad y estación meteorológica Datos meteorológicos: humedad, temperatura, radiación solar y velocidad del viento.
  • 14. Ej: Control de riego 14
  • 15. ¿Y que recibe el usuario final?
  • 16. ¿Nos comemos solos la torta? 16 TP TN FP FN Test 1 95.78% 97.71% 4.22% 2.29% Test 2 95.81% 96.95% 4.19% 3.05% Test 3 94.3% 93.16% 5.67% 6.84% Confusion Matrix