Science has a data management as well as a project management problem. While industrial grade data science teams have embraced the *agile* mindset, and adopted or created all kind of tools to manage reproducible workflows, academia-based science is still (mostly) mired in a mindset that's focused on a single final product (a paper), without focusing on incremental improvement and, over all, reproducibility. In this report we argue towards the adoption of the agile mindset and agile data science tools in academia, to make a more responsible, sustainable, and above all, reproducible science.


翻译:科学既存在数据管理问题,也存在项目管理问题。虽然工业级数据科学小组已经接受“格利”心态,采纳或创建了管理可复制工作流程的各类工具,但学术界的科学仍然(主要是)陷入一种以单一最终产品(论文)为焦点的思维模式,而没有注重逐步改进,而且最重要的是,可以再复制。 在本报告中,我们主张在学术界采用灵活思维和灵活的数据科学工具,使科学更负责任、更可持续,最重要的是,更能再生。

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这个新版本的工具会议系列恢复了从1989年到2012年的50个会议的传统。工具最初是“面向对象语言和系统的技术”,后来发展到包括软件技术的所有创新方面。今天许多最重要的软件概念都是在这里首次引入的。2019年TOOLS 50+1在俄罗斯喀山附近举行,以同样的创新精神、对所有与软件相关的事物的热情、科学稳健性和行业适用性的结合以及欢迎该领域所有趋势和社区的开放态度,延续了该系列。 官网链接:http://tools2019.innopolis.ru/
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