Managementul Proiectelor Software - Cursul 04

Un efort temporar cu scopul de a crea un produs, serviciu sau rezultat unic.

Documentul care definește pașii necesari pentru realizarea proiectului.

O persoană care coordonează și supraveghează toate aspectele unui proiect.

Stabilirea obiectivelor, strategiilor și a resurselor necesare pentru un proiect.

Organizarea resurselor umane, financiare și materiale pentru a asigura buna desfășurare a proiectului.

Selectarea și distribuirea responsabilităților membrilor echipei de proiect.

Ghidarea și motivarea membrilor echipei pentru a atinge obiectivele proiectului.

Monitorizarea progresului proiectului, identificarea abaterilor și corectarea lor.

Persoana responsabilă cu coordonarea generală a proiectului, stabilirea obiectivelor, monitorizarea progresului și gestionarea comunicării.

Persoana responsabilă cu aspectele tehnice ale proiectului, coordonează echipa de știință a datelor și a inginerilor software.

Echipa responsabilă cu preprocesarea datelor, extragerea caracteristicilor și construirea modelului de învățare automată.

Echipa responsabilă cu dezvoltarea software-ului pentru colectarea datelor în timp real, integrarea modelului și interfața cu utilizatorul.

Echipa responsabilă cu testarea modelului și a software-ului pentru a asigura funcționarea corectă și stabilă.

Echipa responsabilă cu proiectarea și dezvoltarea interfeței cu utilizatorul, astfel încât să fie ușor de utilizat de către profesioniștii din domeniul medical și utilizatorii finali.

Coordonează echipa de știință a datelor și se asigură că preprocesarea datelor, ingineria caracteristicilor și integrarea modelului sunt efectuate corect.

Preprocesarea datelor EEG, extragerea caracteristicilor, dezvoltarea modelului de învățare automată.

Abilitatea de a adapta sarcinile echipei în funcție de nevoile în continuă schimbare ale proiectului.

Asigurarea că toate sarcinile sunt atribuite echipelor potrivite, minimizând interdependența, pentru a preveni blocajele.

Toți membrii echipei trebuie să înțeleagă clar rolul lor, responsabilitățile și contribuția la proiect.

Primul pas în selecția personalului, implicând definirea nevoilor de resurse umane pentru un anumit rol sau proiect.

Procesul de identificare și atragerea candidaților pentru o anumită poziție, utilizând diverse metode.

Evaluarea candidaților și alegerea celui mai potrivit pentru o poziție, utilizând teste, interviuri și alte metode de evaluare.

Integrarea noului angajat în companie, oferind informații despre cultura organizațională, politica internă și procedurile.

Procesul de dezvoltare a abilităților și cunoștințelor angajaților prin cursuri, traininguri și alte metode.

Proiectarea și implementarea modelelor de învățare automată pentru a clasifica datele EEG, colaborarea cu specialiștii în neurologie pentru a înțelege și a interpreta datele, optimizarea modelelor pentru clasificare în timp real și colaborarea cu echipa backend pentru a implementa modele în producție.

Dezvoltarea conductelor de date pentru ingerarea datelor EEG în timp real, integrarea modelelor de învățare automată în arhitectura backend, asigurarea scalabilității și performanței sistemului și colaborarea cu dezvoltatorii pentru a implementa design-urile.

Proiectarea interfețelor cu utilizatorul pentru vizualizarea datelor EEG și a rezultatelor clasificării, asigurarea unei interfețe ușor de utilizat pentru utilizatorii non-tehnici, colaborarea cu dezvoltatorii pentru a implementa design-urile.

Experiență în crearea de interfețe intuitive pentru vizualizarea datelor complexe, în mod ideal, cineva care a lucrat în domeniul sănătății sau cu sisteme de interfață creier-calculator.

Nevoie de un management puternic de proiect pentru a coordona echipele interfuncționale, înțelegerea atât a dezvoltării software-ului, cât și a elementelor de bază ale științei datelor.

Cunoștințe de reglementare în domeniul sănătății (FDA, CE), experiență în gestionarea proiectelor cu aplicații medicale.

Evaluarea cunoștințelor privind prelucrarea datelor în serie de timp, incluzând subiecte precum extragerea caracteristicilor din datele EEG, filtrare, analiză spectrală, algoritmi de clasificare, învățare profundă (CNN, RNN), tehnici de evaluare a modelelor și familiaritatea cu cadre precum TensorFlow sau PyTorch.

Evaluarea abilităților back-end, în special configurarea conductelor de date, integrarea modelelor de învățare automată în producție, gestionarea fluxului de date în timp real și scalarea serviciilor backend.

Evaluarea gândirii de proiectare, portofoliul de lucrări anterioare, abordarea de proiectare pentru interacțiune în timp real și date complexe, în special în vizualizarea datelor.

Evaluarea abilităților de lucru în echipe interfuncționale, în special cu oamenii de știință în date și neurologii, abordarea de rezolvare a problemelor, abilitățile de comunicare și adaptabilitatea.

Oferirea accesului la instrumentele, platformele și resursele necesare pentru a începe lucrul la un proiect, cum ar fi depozite de coduri, infrastructură cloud, date EEG și biblioteci de software.

Prezentarea noilor membri ai echipei cu privire la obiectivele proiectului, domeniul de aplicare, părțile interesate și rezultatele așteptate, oferind o viziune clară asupra proiectului și impactului său.

În această etapă, modelul de clasificare a datelor EEG este integrat într-un sistem care poate funcționa în timp real, iar interfața de utilizator (UI) este dezvoltată. UI afișează rezultatele clasificării în timp real, oferind o modalitate ușoară de a vizualiza și interpreta datele.

Această fază are ca scop testarea sistemului în condiții reale, folosind setări similare cu utilizarea finală a sistemului, cum ar fi sesiuni de neurofeedback sau studii clinice, pentru a evalua performanța și a obține feedback de la utilizatori.

Gestionarea riscului implică identificarea și analiza posibilelor probleme care pot apărea în timpul fazelor de implementare și testare. Există trei categorii principale de riscuri: Calitatea datelor, Performanța modelului și Promptitudine (capacitatea de a răspunde la solicitări într-un timp rezonabil).

Comunicarea eficientă este vitală pentru a ghida proiectul pe calea corectă. Aceasta presupune întâlniri regulate cu membri ai echipei și cu părțile interesate pentru a monitoriza progresul, a discuta modificările necesare și a distribui informații relevante.

Înainte de a începe implementarea, este necesară o planificare amănunțită, răspunzând la întrebări cheie care ghidează sarcinile săptămânale și asigură finalizarea cu succes a proiectului.

Sarcina 1 este atribuită echipei A și se concentrează pe pregătirea datelor EEG pentru analiză. Aceasta include configurarea echipamentelor EEG, descărcarea seturilor de date, eliminarea erorilor, filtrarea zgomotului și standardizarea datelor.

Echipa B este responsabilă pentru extragerea caracteristicilor din datele EEG, cum ar fi puterea în diverse benzi de frecvență, și pentru instruirea modelului de clasificare. Se experimentează cu diferiți algoritmi de învățare automată (cum ar fi SVM, Random Forest, CNN-uri, RNN-uri), se optimizează parametrii modelului și se monitorizează performanța.

Echipa C este responsabilă de evaluarea modelului. Această etapă presupune testarea modelului pe date noi (pe care modelul nu le-a văzut înainte) și evaluarea performanței modelului folosind diverse metrici precum acuratețea, matricea de confuzie și AUC-ROC.