Book description
敏捷方法革新了软件团队的开发方式。然而,目前的敏捷实践门类众多,很多团队不知如何选择。本书立足实际情况,帮助准备接受敏捷的团队理清头绪。作者首先介绍敏捷方法背后的原则,进而详细讲解四种常用的敏捷方法:Scrum、极限编程、精益和看板方法。
上述每一种方法都侧重于开发过程中的一个不同方面,但目标都是改变团队的思维方式,将服从计划的独立个体凝聚成共同决策的团队。无论是初次接触还是重新尝试,你和你的团队都可以借助本书学习如何选择最合适的敏捷方法。
- 理解敏捷价值观和原则的初衷
- 理解Scrum为何强调项目管理、自组织和集体承诺
- 通过测试先行、结对编程等极限编程实践聚焦软件设计和架构
- 使用精益思维给团队增添力量,避免浪费并快速交付软件
- 学习看板方法如何在实践中管理流程,协助交付优秀的软件
- 在教练指导下采用敏捷的实践和原则
Table of contents
- 封面
- 扉页
- 版权
- 版权声明
- O’Reilly Media, Inc.介绍
- 本书赞誉
- 目录 (1/2)
- 目录 (2/2)
- 序
- 前言
- 第1章 学习敏捷
- 第2章 理解敏捷价值观
- 第3章 敏捷原则
- 第4章 Scrum和自组织团队
- 第5章 Scrum计划和集体承诺
- 第6章 极限编程与拥抱变化
- 第7章 极限编程、简化和增量式设计
- 第8章 精益、消除浪费和着眼全局
- 第9章 看板方法、流程和持续改进
- 第10章 敏捷教练
- 关于作者
- 关于封面
Product information
- Title: 学习敏捷:构建高效团队
- Author(s):
- Release date: February 2017
- Publisher(s): Posts & Telecom Press
- ISBN: 9787115447555
You might also like
book
精通機器學習
建立智慧系統的概念、工具與技術 “這是一本卓越的機器學習資源,有清楚、直觀的解說,以及大量實用技巧。” —François Chollet Keras作者,《Deep Learning with Python》作者 “這本書詳細介紹以神經網路解決問題的理論與做法;建議想要實際運用ML的人都要看這本書。” —Pete Warden TensorFlow行動主管 深度學習經歷了一系列的突破之後,已經大幅推動了整個機器學習領域,如今,即使你對這項技術一無所知,也可以使用簡單、高效的工具,製作可從資料中學習的程式。這本暢銷書新版本使用具體的案例、精簡的理論,以及Python準生產框架,協助你直觀地認識智慧系統的概念與建構工具。 你將學到可快速上手的技術,只要具備程式編寫經驗,就可以藉由各章的習題來學習。你可以在GitHub取得本書的所有程式碼,這些程式已經更新為TensorFlow 2,以及最新版的Scikit-Learn。 使用Scikit-Learn與pandas,透過端對端專案建立機器學習基礎 …
book
基于Python的智能文本分析
从新闻、讲话,到社交媒体上非正式的聊天,自然语言是最丰富、且尚未充分利用的数据源之一。不但数据源源不断,在使用环境中还在不断调整、变化;还包含了很多传统数据源未能传达的信息。 打开自然语言宝藏的钥匙,就是基于文本分析的创造性应用。这本 实战指南介绍了从数据科学家角度如何建立语言感知产品并有效应 用机器学习。 您将学到如何用Python实现健壮、可重复和可扩展的文本分析,包括上下文特征和语言特征工程、向量化、分类、主题建模、实体解析、图分析和可视化操作。在本书的最后,您将获得解决众多复杂现实问题的实用方法。 预处理并将文本向量化成高维特征表示。 执行文档分类和主题建模。 通过可视化诊断指导模型选择过程。 提取关键短语、命名实体和图结构,实现文本数据推断。 建立对话框架,实现聊天机器人和语言驱动交互。 用Spark扩展处理能力,用神经网络实现对更复杂模型的支持。
book
Python数据处理
用传统的电子表格来处理数据不仅效率低下,而且无法处理某些格式的数据,对于混乱或庞大的数据集更是束手无策。本书将教你如何利用语法简单、容易上手的Python轻松处理数据。作者通过循序渐进的练习,详细介绍如何有效地获取、清洗、分析与呈现数据,如何将数据处理过程自动化,如何安排文件编辑与清洗任务,如何处理更大的数据集,以及如何利用获取的数据来创作引人入胜的故事。学完本书,你的数据处理和分析能力将更上一层楼。 快速了解Python基本语法、数据类型和语言概念 概述数据的获取与存储方式 清洗数据并格式化,以消除数据集中的重复值与错误 学习何时对数据进行标准化,何时对数据清理进行测试并将其脚本化 使用Scrapy写网络爬虫 利用新的Python库和技术对数据集进行探索与分析 使用Python解决方案将整个数据处理过程自动化
book
SQL经典实例
了解SQL查询语言的基本原理,但仍感觉无法自由运用SQL?想在数据上线前用SQL跑一遍数据库?想进一步提高SQL技能? 以上需求,《SQL经典实例》都可以满足。本书致力于让广大数据库相关人员了解SQL的强大数据处理能力。书中汇集了150多个SQL示例,给出了常见问题的解决方案,帮助读者扩宽思路并用学到的技术来解决新问题,既适合SQL初学者更深入理解SQL,也适合SQL中高级用户进阶及日常查询参考。 where子句等常见查询语句 查询结果排序 连接查询 如何获取数据库元信息 常见数字运算实例 字符串处理 日期处理 数据仓储和复杂报表生成领域的查询 与层次化有关的一些实例