Managementul Proiectelor Software - Cursul 04 (2024-2025)

Managementul Proiectelor Software Cursul 04 Conținutul cursului Capitolul 1. Introducere în managementul proiectelor Capitolul 2. Metodologii de dezvoltare a programelor Capitolul 3. Justificarea financiară a proiectului Capitolul 4. Managementul domeniului Capitolul 5. Managementul timpului Capitolul 6. Managementul costului Capitolul 7. Managementul calității Capitolul 8. Managementul resurselor umane Capitolul 9. Conducerea echipei Capitolul 10. Managementul comunicării Capitolul 11. Managementul riscului Capitolul 12. Analiza deciziilor 1. Introducere în managementul proiectelor Agenda 1. Noțiuni introductive 2. Funcțiile managementului (planificarea, organizarea, selecția personalului, conducerea, controlul); 3. Noțiuni de bază (definiții, triunghiul managementului de proiect, ciclul de viață al unui proiect); 4. Managerul de proiect (echilibrul atitudinilor, presiunile și neatenția, măsurarea performanțelor, implicarea corectă). Deﬁnirea proiectului Un proiect reprezintă un efort temporar întreprins pentru a crea un produs, serviciu sau rezultat unic. Terminologie speciﬁcă Plan Partea interesată Plan de bază Clientul (sponsorul) Plan interimar Managementul proiectelor Buget Managerul de proiect Cost Programul Resurse Livrabil Tarif de plată Punct de referință Supra-alocare Acțiune Activitate divizată Risc Nivelare Diagrama Gantt Dată de finalizare Întârziere Funcțiile managementului de proiect Planificarea Organizarea Selecția de personal Conducerea Controlul Planiﬁcarea Ce trebuie făcut? Când trebuie făcut? Cum trebuie făcut? Planificarea depinde de: Resurse Ierarhia organizațională Standardele impuse pentru evaluare Tipuri de planificare (amploare sau sfera de acțiune): Strategică Tactică Operațională Planiﬁcarea - tipologii Planificarea strategică - Obiectivele majore ale organizației - Managementul de nivel înalt - Implică toate nivelurile de management - Model organizațional Planificarea tactică - Implementarea planurilor strategice - Management de nivel mediu Planificarea operațională - Responsabilități la nivel de post sau compartiment - Planuri singulare sau continue Hands-on App. Construirea unui model de învățare automată pentru clasiﬁcarea datelor EEG, de exemplu, pentru detectarea unor stări mentale precum stresul sau concentrarea Planiﬁcarea strategică Întrebări cheie: Care sunt obiectivele principale ale proiectului în raport cu misiunea organizației? Ce avantaj competitiv va aduce acest clasificator EEG pieței sau comunității de cercetare? Care sunt potențialele obstacole etice și de reglementare? Definiția obiectivului Obiectiv De ce? Alinierea între afaceri/cercetare Orientarea cercetării Nevoia pieței Domeniul de aplicare Părțile interesate Rezultate la nivel înalt Managementul riscului: calitatea datelor, conformitate cu reglementările, considerații etice Planiﬁcarea tactică - resurse Întrebări cheie: Ce resurse sunt esențiale pentru succesul acestui proiect și cum pot fi alocate eficient? Care este calendarul așteptat al proiectului și cum pot fi atenuate riscuri precum problemele legate de calitatea datelor? Planificarea resurselor: Membrii echipei: Specialiștii în analiza datelor Ingineri software Experți în domeniu Designerii UX Hardware/Infrastructură: Hardware EEG pentru colectarea datelor Cloud sau calcul de înaltă performanță Instrumente software: Python (biblioteci precum MNE, SciPy, TensorFlow, PyTorch) pentru preprocesarea datelor EEG și construirea de modele. Platforme precum notebook-urile Jupyter pentru experimentare. Git pentru controlul versiunilor. Planiﬁcarea tactică - WBS Planificarea cronologică a activităților: Etapa 1: Colectarea și preprocesarea datelor (1 lună): Colectați date EEG din seturi de date deschise (de exemplu, PhysioNet, Kaggle) sau efectuați achiziții de date în direct. Datele preprocesate: filtrarea zgomotului, segmentarea semnalelor EEG în epoci, extragerea benzilor de frecvență (Delta, Theta, Alpha, Beta, Gamma). Faza 2: Ingineria caracteristicilor și construirea modelelor (2-3 luni): Extrageți caracteristici semnificative din datele EEG (de exemplu, densități spectrale de putere, metrici de conectivitate). Antrenați clasificatoare (de exemplu, Random Forest, SVM sau modele de învățare profundă, cum ar fi CNN-uri sau LSTM-uri) pentru a clasifica diferite stări mentale. Faza 3: Validarea și evaluarea modelului (1 lună): Validați modelul cu seturi de date de testare și evaluați folosind valori precum acuratețea, scorul F1, curbele ROC. Faza 4: Implementare și interfață cu utilizatorul (1 lună): Integrați modelul într-un sistem în timp real pentru clasificarea datelor EEG. Creați o interfață de utilizator simplă pentru a afișa rezultatele clasificării în timp real. Faza 5: Studiu pilot și feedback (1-2 luni): Testați sistemul în condiții reale (de exemplu, sesiune de neurofeedback, studiu clinic). Planiﬁcarea tactică - riscuri și comunicare Managementul riscului: Probleme legate de calitatea datelor Performanța modelului Promptitudine Comunicare și management al părților interesate: Țineți întâlniri regulate de proiect (bisăptămânal) pentru a urmări progresul și a face corecturi ale cursului. Furnizați rapoarte de progres către părțile interesate (de exemplu, management, clienți, supraveghetori academici). Creați documentație clară (de exemplu, rapoarte de proiect, depozite GitHub) pentru ca echipa și părțile interesate să înțeleagă progresul și starea. Planiﬁcarea operațională - activități Întrebări cheie: Ce sarcini specifice trebuie îndeplinite în această săptămână pentru a duce proiectul mai departe? Cum sunt gestionate dependențele sarcinilor? (de exemplu, extragerea caracteristicilor trebuie finalizată înainte de formarea modelului). Planificare zilnică/săptămânală a sarcinilor: Sarcina 1: Achiziția și preprocesarea datelor (Echipa A): Atribuiți membri ai echipei să configureze dispozitive EEG sau să descarce seturi de date. Preprocesează datele EEG brute (de exemplu, eliminarea artefactelor, filtrarea zgomotului, normalizarea datelor). Utilizați instrumente precum MNE-Python pentru procesarea semnalului EEG. Înregistrări zilnice pentru a vă asigura că colectarea datelor se desfășoară fără probleme. Sarcina 2: Extragerea caracteristicilor și dezvoltarea modelului (Echipa B): Extragerea caracteristicilor din semnalele EEG (putere în benzi de frecvență, coerență etc.). Experimentați cu diferiți clasificatori (SVM, Random Forest, CNN-uri, RNN-uri). Utilizați validarea încrucișată pentru a optimiza hiperparametrii. Actualizări săptămânale ale stării privind performanța modelului (precizia urmăririi, precizie, rechemare). Sarcina 3: Evaluarea și validarea modelului (Echipa C): Configurați conducte de testare cu date nevăzute pentru a valida clasificatorul. Utilizați valori precum acuratețea, matricea de confuzie, AUC-ROC pentru a evalua performanța. Îmbunătățiți în mod iterativ modelul pe baza rezultatelor testelor. Sarcina 4: Integrarea într-o interfață cu utilizatorul (Echipa D): Construiți o interfață frontend (de exemplu, un tablou de bord simplu) folosind Dash Python sau cadre JavaScript (de exemplu, React). Asigurați-vă că sunt afișate rezultatele clasificării în timp real. Planiﬁcarea operațională - riscuri, priorități, instrumente Riscuri operaționale și ajustări: Întâlniri formale zilnice: organizați stand-up-uri zilnice pentru a discuta blocajele (de exemplu, „Datele EEG au prea mult zgomot” → Aplicați metode de filtrare mai puternice). Testare și depanare: configurați o conductă de integrare continuă în care clasificatorul este testat frecvent pe date noi. Prioritizarea sarcinilor: Prioritizează sarcinile legate de preprocesarea datelor și extragerea caracteristicilor, deoarece acestea sunt fundamentale pentru formarea modelului. Schimbați atenția în funcție de ceea ce nu funcționează (de exemplu, dacă SVM nu funcționează bine, treceți la modele de învățare profundă precum CNN sau RNN). Instrumente cheie pentru managementul sarcinilor: Jira sau Trello: pentru gestionarea și urmărirea sarcinilor. GitHub: Pentru controlul versiunilor și colaborarea pe cod. Slack/Echipe: Pentru comunicarea în echipă. Instrumente de integrare continuă (CI) precum TravisCI pentru a se asigura că performanța modelului nu se degradează în timp. Organizarea Nivel strategic: Scopul general este de a crea un sistem implementabil care poate fi utilizat la locurile de muncă pentru a monitoriza și îmbunătăți bunăstarea angajaților, ceea ce duce la o productivitate mai bună. Nivel tactic: Proiectul va fi împărțit în faze care implică colectarea datelor, construirea modelelor, validarea și implementarea. Veți aloca resurse, veți stabili termene și veți gestiona riscurile. Nivel operațional: Activitățile de zi cu zi implică preprocesarea datelor, extragerea de caracteristici, formarea diferitelor modele, validarea acestora și asigurarea că acestea funcționează bine în condițiile lumii reale. 1. Definirea Structurii Proiectului O structură organizatorică clară este esențială pentru gestionarea responsabilităților și a fluxurilor de comunicare. Structura poate urma cadre tradiționale sau agile pe baza domeniului proiectului. Exemplu de structură a proiectului: Manager de proiect (PM): Supraveghează întregul proiect, asigură alinierea la obiective, urmărește progresul și gestionează comunicarea între părțile interesate. Conducător tehnic (TL): Gestionează aspectele tehnice ale procesării datelor EEG și dezvoltării modelului ML. Coordonează oamenii de știință de date, inginerii software și se asigură că sunt îndeplinite reperele tehnice. Echipa Data Science: se ocupă de preprocesarea datelor, extragerea caracteristicilor și construirea modelului de învățare automată pentru clasificarea EEG. Echipa de dezvoltare software: dezvoltă pipeline de software pentru colectarea datelor în timp real, integrarea modelului și interfața cu utilizatorul. Asigurarea calității (QA): Se asigură că modelul funcționează cu acuratețe și că software-ul este stabil. Echipa de interfață cu utilizatorul (UI/UX): proiectează și dezvoltă o interfață intuitivă pentru ca utilizatorii (de exemplu, profesioniști din domeniul medical, utilizatori finali) să interacționeze cu sistemul. Organigrama: Project Manager (PM) / \ Technical Lead (TL) Product Owner (Optional) / | \ Data Science Software Dev QA Team Team Team | \ / | UI/UX Designers Customer Support/Testing Team Organizarea - roluri și responsabilități Roluri și responsabilități cheie: Manager de proiect (PM): ○ Alocarea resurselor (oameni, buget, instrumente). ○ Luare a deciziilor la nivel înalt. ○ Managementul riscului și comunicarea cu părțile interesate. ○ Monitorizarea sănătății generale a proiectului folosind KPI-uri. Conducător tehnic (TL): ○ Conduce direcția tehnică a proiectului. ○ Asigurați-vă că preprocesarea datelor, ingineria caracteristicilor și integrarea modelului sunt efectuate corect. ○ Colaborați cu echipa de știință a datelor și cu dezvoltatorii de software pentru a asigura fezabilitatea tehnică. ○ Luați decizii arhitecturale cu privire la modul în care va scala sistemul. Echipa Data Science: ○ Preprocesarea datelor (filtrarea zgomotului, eliminarea artefactelor din semnalele EEG). ○ Extragerea caracteristicilor (de exemplu, densitățile spectrale de putere, filtrarea trece-bandă). ○ Dezvoltarea modelului (alegerea algoritmului potrivit, fie că este vorba de CNN, RNN, SVM etc.). ○ Validarea modelului (validare încrucișată, manipulare supraajustare, reglare hiperparametrică). Echipa de dezvoltare software: ○ Dezvoltați pipeline back-end pentru colectarea datelor EEG în timp real și procesarea acestora. ○ Integrați modele de învățare automată în pipeline pentru clasificare în timp real. ○ Gestionați implementarea, dezvoltarea API-urilor și gestionarea bazelor de date. Echipa de asigurare a calității: ○ Testați software-ul pentru erori, asigurați-vă că sistemul de clasificare EEG funcționează în condiții reale. ○ Evaluați performanța modelului (precizie, rechemare, scor F1) în diferite condiții (medii zgomotoase, diferite dispozitive). ○ Asigurați-vă că software-ul și modelul de învățare automată sunt robuste și pot gestiona cazurile marginale. Designeri UI/UX: ○ Proiectați o interfață intuitivă care vizualizează datele EEG și rezultatele clasificării. ○ Dezvoltați aplicația front-end pentru ca personalul medical, cercetătorii sau utilizatorii să interacționeze cu clasificatorul într-un mod practic (de exemplu, tablouri de bord). Organizarea - ﬂux de lucru Achiziția și preprocesarea datelor (Echipa de știință a datelor) ○ Sarcină: Colectați seturi de date EEG sau configurați hardware-ul de streaming EEG live. ○ Dependență: începeți cu seturile de date deschise disponibile (de exemplu, PhysioNet) sau cu date brute EEG din studii. ○ Ieșire: semnale EEG curățate, preprocesate. Extragerea caracteristicilor (Echipa de știință a datelor) ○ Sarcină: extrageți caracteristicile cheie din semnalele EEG (de exemplu, puterea spectrală, metrica de coerență). ○ Dependență: Datele EEG curate sunt necesare înainte de a extrage caracteristici semnificative. ○ Ieșire: matrice de caracteristici gata pentru antrenamentul modelului. Construire modele și instruire (Echipa de știință a datelor) ○ Sarcină: Alegeți modele ML adecvate (de exemplu, învățare profundă, CNN, LSTM), instruiți și validați. ○ Dependență: datele preprocesate și extragerea caracteristicilor trebuie să fie finalizate. ○ Rezultat: Model instruit și validat pentru clasificarea EEG. Integrare de sistem și dezvoltare backend (echipă de dezvoltare software) ○ Sarcină: Dezvoltați conducte backend pentru achiziția și clasificarea datelor în timp real. ○ Dependență: modelul de învățare automată finalizat trebuie să fie disponibil pentru integrare. ○ Ieșire: sistem de lucru care poate clasifica datele EEG în timp real. Dezvoltare interfață (echipă UI/UX) ○ Sarcină: Proiectați și dezvoltați o interfață frontală care afișează clasificări EEG în timp real. ○ Dependență: Sistem integrat cu clasificare în timp real. ○ Ieșire: interfață de utilizator care vizualizează rezultatele clasificării. Testare și asigurare a calității (echipa QA) ○ Sarcină: Efectuați teste la nivelul întregului sistem, evaluați robustețea modelului și experiența utilizatorului. ○ Dependență: Integrare completă a sistemului și design UI. ○ Ieșire: sistem validat gata de implementare. Organizarea - diagrama RACI Organizarea Scopul organizării: - Identificarea activităților pentru îndeplinirea obiectivelor - Clasificarea și gruparea activităților - Atribuirea sarcinilor de lucru - Proiectare ierarhie decizională Organizarea - etape Etapele organizării: 1. Studierea planurilor și scopurilor 2. Identificarea activităților necesare pentru îndeplinirea obiectivelor 3. Clasificarea și gruparea activităților 4. Atribuirea sarcinilor și delegarea autorității 5. Proiectarea unei ierarhii de relații Organizarea - comunicare și coordonare Instrumente de comunicare: Instrumente de management de proiect Controlul versiunilor Întâlniri formale Rapoarte regulate Exemplu de flux de comunicare: Actualizări zilnice (de exemplu, prin Slack) Întâlniri săptămânale Sprint Documentație Organizarea - alocare și repartizare resurse Resurse umane: ○ Misiuni de echipă: echilibrați volumul de muncă dintre oamenii de știință de date și dezvoltatori. Dacă o echipă este blocată (de exemplu, așteaptă date), puneți-le să lucreze la sarcini preliminare (de exemplu, crearea conductelor sau testarea codului). Resurse tehnice: ○ Resurse de cloud computing: Alocați resurse de cloud computing (AWS, GCP, Azure) pentru formarea modelelor, care necesită un calcul intensiv, în special cu seturi mari de date EEG. ○ Dispozitive EEG: Asigurați-vă că dispozitivele EEG funcționează corect pentru colectarea datelor în timp real. Testați compatibilitatea dispozitivului cu conducta de software devreme pentru a evita întârzierile mai târziu. Resurse financiare: Alocarea bugetului: Asigurați-vă că proiectul rămâne în limitele bugetului, luând în considerare costurile precum infrastructura cloud, hardware-ul EEG și salariile echipei. Organizarea - documentare și diseminare Document: Detalii tehnice: pași de preprocesare, alegeri de model, algoritmi utilizați. Proceduri operaționale: Cum să configurați dispozitivele EEG, să întrețineți software-ul și să integrați date noi. Lecții învățate: provocări cu care se confruntă și soluții implementate în timpul proiectului pentru referință ulterioară. Considerații cheie în organizarea proiectului: Flexibilitate: Fiți pregătit să ajustați sarcinile echipei în funcție de nevoile în evoluție ale proiectului. Eficiență: evitați blocajele, asigurându-vă că sarcinile sunt atribuite echipelor potrivite cu interdependență minimă. Claritate: Toți cei din echipă ar trebui să înțeleagă clar rolul lor, responsabilitățile și modul în care munca lor contribuie la proiect. Selecția de personal Etapele selecției de personal 1. Planificarea resurselor umane 2. Recrutarea 3. Selecționarea 4. Instalarea și orientarea 5. Instruirea și dezvoltarea 6. Evaluarea performanțelor 7. Deciziile de recompensare 8. Încetarea relațiilor de muncă Selecția de personal Etapele selecției de personal 1. Planificarea resurselor umane 2. Recrutarea 3. Selecționarea 4. Instalarea și orientarea 5. Instruirea și dezvoltarea 6. Evaluarea performanțelor 7. Deciziile de recompensare 8. Încetarea relațiilor de muncă Selecția personalului - identiﬁcare necesități Abilități cheie necesare: Știința datelor și învățarea automată: ○ Oamenii de știință de date: experiență în procesarea semnalului, analiza serii de timp și tehnici de învățare automată. Experiența cu datele EEG este un plus. ○ Ingineri de învățare automată: cunoștințe solide despre modelele de învățare profundă (CNN, RNN) pentru sarcini de clasificare. Dezvoltare software: ○ Dezvoltatori backend: cunoașteți în crearea conductelor de date, API-uri și implementarea modelelor de învățare automată. ○ Dezvoltatori front-end: experiență în construirea de interfețe cu utilizatorul, de preferință pentru sisteme în timp real care vizualizează date complexe precum EEG. Experți în domeniu (neuroscienți sau experți EEG): ○ Experiență în analiza semnalelor EEG, înțelegerea tiparelor de activitate cerebrală și interpretarea rezultatelor modelelor de învățare automată bazate pe EEG. Asigurarea calității (QA): ○ Experiență în testarea modelelor de învățare automată și în asigurarea stabilității software-ului în diferite condiții. ○ Cunoașterea modului de validare a performanței într-un mediu de asistență medicală sau de sistem în timp real. Designeri UI/UX: ○ 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. Abilități suplimentare: Management de proiect: este nevoie de un management puternic de proiect pentru a coordona echipele interfuncționale. În plus, PM ar trebui să înțeleagă atât dezvoltarea software-ului, cât și elementele de bază ale științei datelor pentru a gestiona sarcinile eficient. Conformitate/Cunoștințe de reglementare: Dacă acest proiect are aplicații medicale, va fi necesară o persoană familiarizată cu reglementările în domeniul sănătății (FDA, CE). Selecția personalului - descrierea postului Inginer de învățare automată (clasificarea Dezvoltator backend: ○ datelor EEG): Designer UI/UX: Responsabilitati: Responsabilitati: Responsabilitati: Proiectați și implementați modele de Dezvoltați conducte de date Proiectați interfețe cu utilizatorul învățare automată pentru a clasifica pentru ingerarea de date EEG în pentru a vizualiza datele EEG și datele EEG. timp real. Lucrați îndeaproape cu neurologii rezultatele clasificării. Integrați modele de învățare Asigurați-vă că interfața este ușor de pentru a înțelege datele și a interpreta rezultatele. automată în arhitectura backend. utilizat pentru utilizatorii non-tehnici Optimizați modelele pentru clasificare Asigura scalabilitatea si (de exemplu, clinicieni). în timp real. performanta sistemului. Lucrați îndeaproape cu dezvoltatorii Colaborați cu echipa backend pentru a Cerințe: pentru a implementa design-urile. implementa modele în producție. Experiență puternică în Python, Cerințe: Cerințe: Experiență în proiectarea de interfețe Experiență puternică în cadre de Django, Flask sau alte cadre backend. pentru vizualizarea datelor. învățare profundă (TensorFlow, Familiaritate cu tehnologiile de Cunoștințe solide ale tehnologiilor PyTorch). front-end (HTML, CSS, JavaScript). Familiarizare cu procesarea streaming de date (Kafka, semnalului, în special cu datele EEG. Experiența în domeniul asistenței RabbitMQ). medicale sau în proiectarea Experiență anterioară de lucru pe probleme de clasificare cu date din Experiență de lucru cu inginerii de sistemului în timp real reprezintă un serii de timp. învățare automată pentru a plus. De preferat: Cunoașterea sistemelor implementa modele. de neurofeedback, BCI (interfețe creier-calculator). Selecția personalului - căutarea candidaților Panouri de locuri de muncă online: Platforme generale: Platforme specifice tehnologiei: Comunități specializate: Comunități AI/ML Comunități EEG/Neuroștiințe Parteneriate universitare și grupuri de cercetare: Parteneriți cu universități sau instituții de cercetare Contactați doctoranzi sau cercetători din aceste domenii Recomandări și rețele: Utilizați programele de recomandare a angajaților pentru a valorifica rețelele existente ale membrilor echipei. Participați la conferințe AI sau la evenimente de neuroștiință (cum ar fi NeurIPS sau IEEE Brain) pentru a conecta potențiali candidați. Agenții de recrutare: Dacă proiectul necesită seturi de abilități specifice sau greu de găsit (de exemplu, experți EEG, consultanți de reglementare), luați în considerare utilizarea agențiilor de recrutare specializate în roluri tehnologice, AI sau asistență medicală. Selecția personalului - interviu și selecție Screening inițial: ○ Un apel de pre-screening cu HR sau managerul de proiect pentru a evalua experiența generală a candidatului, interesul față de proiect și alinierea la fișa postului. Interviu tehnic: ○ Pentru cercetătorii de date/inginerii ML: Evaluați cunoștințele privind prelucrarea datelor în serie de timp. Întrebări despre extragerea caracteristicilor din datele EEG (de exemplu, filtrare, analiză spectrală). Evaluați înțelegerea algoritmilor de clasificare, a învățării profunde (CNN, RNN) și a tehnicilor de evaluare a modelelor (validare încrucișată, scor F1). Exercițiu de codificare pentru a evalua familiaritatea cu cadre precum TensorFlow sau PyTorch. Un studiu de caz despre clasificarea EEG: Cereți-i să explice cum ar aborda problema. ○ Pentru inginerii software: Evaluați abilitățile back-end, în special în configurarea conductelor de date. Testați cunoștințele privind integrarea modelelor de învățare automată în producție. Întrebări bazate pe scenarii despre gestionarea fluxului de date în timp real și scalarea serviciilor backend. ○ Pentru designerii UI/UX: Evaluați gândirea de proiectare: cereți un portofoliu și exemple de lucrări anterioare, în special în vizualizarea datelor. Evaluați abordarea lor de proiectare pentru interacțiune în timp real și date complexe. Interviu cultural și comportamental: ○ Evaluați modul în care candidatul lucrează în echipe interfuncționale (în special cu oamenii de știință în date și neurologii).Puneți întrebări comportamentale pentru a determina abordarea lor de rezolvare a problemelor, abilitățile de comunicare și adaptabilitatea. Evaluare tehnică finală (dacă este necesar): ○ Pentru roluri critice (de exemplu, inginer ML), puteți atribui un proiect de acasă sau un exercițiu de rezolvare a problemelor legate de sarcina de clasificare EEG. Selecția personalului - integrare și formare Orientare: Prezentați noii membri ai echipei cu privire la obiectivele proiectului, domeniul de aplicare, părțile interesate și rezultatele așteptate. Prezentați-le prin viziunea proiectului: clasificarea datelor EEG, utilizatorii finali și impactul potențial. Setare tehnică: Oferiți acces la instrumentele, platformele și resursele necesare (de exemplu, depozite de coduri, infrastructură cloud, date EEG, biblioteci de software). Desfășurați o sesiune de onboarding pentru a explica stadiul actual al proiectului, arhitectura și configurația tehnică (preprocesarea datelor, conducte ML, infrastructura backend). Antrenament: Pentru inginerii de învățare automată: dacă lucrați cu date EEG necunoscute, oferiți sesiuni de instruire despre procesarea semnalului și extragerea caracteristicilor EEG. Pentru dezvoltatorii backend: familiarizați-i cu integrarea modelelor ML în sistemele în timp real și gestionarea datelor EEG. Pentru designerii UI/UX: Asigurați-vă că înțeleg domeniul (vizualizare EEG) și că lucrează îndeaproape cu oamenii de știință de date pentru a proiecta interfețe vizuale relevante. Atribuirea sarcinilor: ○ Atribuiți sarcini sau responsabilități inițiale care se potrivesc cu expertiza individului și permiteți-i să contribuie rapid. Utilizați un instrument de management de proiect (de exemplu, Jira, Asana) pentru a organiza sarcinile și a urmări progresul. Mentorship și sprijin: ○ Asociați noile angajați cu mentori sau membri seniori ai echipei pentru a oferi îndrumări în timpul fazei de integrare. ○ Configurați check-in-uri regulate pentru a vă asigura că se simt confortabil cu proiectul și instrumentele. Considerații cheie pentru recrutarea în managementul proiectelor: Diversitate în seturi de abilități: asigurați-vă că angajați oameni cu abilități complementare pentru a crea o echipă completă. Potrivirea culturală: într-un proiect interfuncțional, cum ar fi clasificarea datelor EEG, potrivirea culturală este la fel de importantă ca și competențele tehnice. Asigurați-vă că echipa poate comunica bine și poate colabora eficient. Agilitate: Luați în considerare recrutarea de oameni care sunt adaptabili și pot purta mai multe pălării. Acest lucru este deosebit de important pentru proiectele inovatoare care pot evolua în timp. Urmând acești pași, veți avea un proces de recrutare bine structurat, care aduce talentul potrivit pentru proiectul dvs. software de clasificare EEG, contribuind la succesul său general. Anunțați-mă dacă doriți să vă aprofundați în vreunul dintre aceste aspecte! Conducerea - Dirijarea și motivarea angajaților - La nivel de supervizare - Stiluri de conducere - Procesul de luare a deciziilor Controlul Măsuri necesare: 1. Stabilire standarde de performanță 2. Standarde manageriale 3. Standarde tehnice 4. Monitorizarea și evaluarea performanțelor 5. Corectarea deviațiilor de la standarde Triunghiul managementului de proiect Proiectele trebuie să fie livrate la timp. Timp Proiectele trebuie să se încadreze în costuri. Proiectele trebuie să se încadreze în domeniul de Calitate aplicare. Domeniu Cost Proiectele trebuie să îndeplinească cerinţele de calitate ale clienţilor. Triunghiul managementului de proiect Proiectele trebuie să fie livrate la timp. Timp Proiectele trebuie să se încadreze în costuri. Proiectele trebuie să se încadreze în domeniul de Calitate aplicare. Domeniu Cost Proiectele trebuie să îndeplinească cerinţele de calitate ale clienţilor. Ciclul de viață al unui proiect Ciclul de viață al unui proiect Managerul de proiect Managementul proiectelor poate fi o profesie, o ocupaţie, un rol sau o activitate. Unele companii au manageri de proiecte a căror datorie este de a superviza proiecte întregi cu sute de persoane. Alte companii acordă acest titlu unor manageri începători, fiecare fiind responsabil de o mică parte dintr-un proiect mai mare. În funcţie de modul în care este structurată o organizaţie, de cultura sa organizaţională şi de obiectivele proiectului, managementul de proiect poate avea un rol informal (este realizat de către oricine, ori de câte ori este necesar) sau clar definit (X, Y şi Z sunt manageri de proiect cu normă întreagă). Managerul de proiect Managementul proiectelor poate fi o profesie, o ocupaţie, un rol sau o activitate. Unele companii au manageri de proiecte a căror datorie este de a superviza proiecte întregi cu sute de persoane. Alte companii acordă acest titlu unor manageri începători, fiecare fiind responsabil de o mică parte dintr-un proiect mai mare. În funcţie de modul în care este structurată o organizaţie, de cultura sa organizaţională şi de obiectivele proiectului, managementul de proiect poate avea un rol informal (este realizat de către oricine, ori de câte ori este necesar) sau clar definit (X, Y şi Z sunt manageri de proiect cu normă întreagă). Managerul de proiect - echilibrul atitudinilor 1. Orgoliul/ Lipsa orgoliului 2. Autocrația / Delegarea 3. Tolerarea ambiguității / Urmărirea perfecțiunii 4. Comunicarea orală / scrisă 5. Recunoașterea complexității / Urmărirea simplității 6. Răbdarea / Nerăbdarea 7. Curajul / Frica 8. Încrederea / Scepticismul Managerul de proiect - echilibrul atitudinilor 1. Orgoliul/ Lipsa orgoliului 2. Autocrația / Delegarea 3. Tolerarea ambiguității / Urmărirea perfecțiunii 4. Comunicarea orală / scrisă 5. Recunoașterea complexității / Urmărirea simplității 6. Răbdarea / Nerăbdarea 7. Curajul / Frica 8. Încrederea / Scepticismul Managerul de proiect - presiunile și neatenția Succesul necesită schimbare Managerul de proiect - implicare corectă Măsurarea performanțelor

Managementul Proiectelor Software - Cursul 04 (2024-2025)

Document Details

Tags

Related

Summary

Full Transcript