6.1 团队成员的学习能力不一,要如何平衡?

GreyZeng 2022-03-25 16:12:57

在开发的时候,每个人都会分配一定的任务去完成。在我们这次alpha阶段的开发中,我们做的是微信小程序项目,关于小程序编程语言的学习,我们在开发中都是边学边做的,但是每个人对于熟悉一门新的编程语言的能力是不一样的,有的人理解能力高几个小时就能摸索出大概的门路,但是有的人要花个几天的时间来理解这门语言,然而我们现在是处于alpha冲刺阶段,我们是应该让这个人继续自己学习他那部分任务代码的学习,还是应该分出人员去指导他的学习,这样会影响冲刺阶段的任务的完成吗?我们在这次开发并没有分配人员去指导,最后那部分功能没有实现成功,我们就把它取消掉了。这时候我们应该怎么处理?

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GreyZeng 2022-07-24
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团队成员中学习能力较强的同学可以承担较为核心的部分,在项目开发的过程中可以对学习能力较弱的同学进行指导。学习能力的较弱的同学,承担较为基础的部分,在力所能及的时候可以多承担其他部分,对于学习存在的问题可以多向学习能力强的同学学习。

原文地址:https://bbs.csdn.net/topics/607161844

GreyZeng 2022-03-25
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但是有的人要花个几天的时间来理解这门语言

请他加快学习,请他和别人结对编程来学习, 请他做其他更适合的事情。
请他穿越到上个学期, 把他该学的课程学好。

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一. 课程介绍本课程结合Python进行统计与数据分析的原理讲解与实战,涵盖了大部分统计&数据分析模型,特别是当前比较主流的算法:参数估计、假设检验、线性回归、广义线性回归、Lasso、岭回归、广义可加模型、回归样条等;机器学习经常用到的主成分分析、因子分析、典型相关分析、聚类分析等;各种非参数统计模型,包括非参数统计推断、尺度推断、位置推断、非参数核密度估计、非参数回归等。本课程主要针对有一定Python编程基础、即将毕业参加工作的的大三大四学生,或者已经参加工作需要提升自己数据分析能力以及转行从事IT行业尤其是数据&大数据分析工作的初入职场者,或者正在攻读硕博士学位需要学习和掌握量化研究方法的研究生。本课程对于即将从事机器学习、深度学习&人工智能相关工作的程序员也有很大帮助,有利于打好坚实的理论基础。二. 课程目录第0章 课程导学第1章 数据描述性分析1.1 描述统计量1.2 数据的分布1.3 概率分布函数的图形1.4 直方图、经验分布函数与QQ图1.5 多元数据的数据特征与相关性分析1.6 多元数据的基本图形表示第2章 参数估计2.1 点估计2.2 区间估计第3章 假设检验3.1 基本原理3.2 参数检验第4章 回归分析4.1 回归分析的概念与一元线性回归4.2 多元线性回归及统计量解析4.3 逐步回归与模型选择4.4 回归诊断4.5 广义线性回归4.6 非线性回归第5章 方差分析5.1 单因素方差分析5.2 双因素方差分析第6章 判别分析与聚类分析6.1 判别分析6.2 聚类分析第7章 主成分分析、因子分析与典型相关分析7.1 主成分分析7.2 因子分析7.3 典型相关分析第8章 非参数统计8.1 经验分布和分布探索8.2 单样本非参数统计推断8.3 两独立样本的位置与尺度判断8.4 多组数据位置推断8.5 分类数据的关联分析8.6 秩相关与分位数回归8.7 非参数密度估计8.8 一元非参数回归三. 讲师简介主讲人李进华博士,本、硕、博皆就读于武汉大学信息管理学院,2005年获博士学位进入211高校任教,2012年受聘为教授。从事信息管理与数据分析方面的教学、科研与系统开发工作20余年,具备深厚理论修养和丰富实战经验。是中国最早从事Java开发的程序员和Oracle数据库的DBA之一。曾带领团队开发《葛洲坝集团三峡工程指挥中心三期工程施工管理系统》、《湖北省财政厅国有企事业单位资产管理系统》等大型MIS。

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