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El artículo examina cómo las metodologías ágiles, especialmente Scrum, se adaptan al campo de la ciencia de datos y el desarrollo de modelos de machine learning. Se basa en experiencias de profesionales que destacan la utilidad de herramientas como Jira y prácticas como sprints para manejar la incertidumbre y necesidades cambiantes de proyectos de datos. Aunque las metodologías ágiles son beneficiosas para la flexibilidad y la adaptación rápida, requieren adaptaciones específicas para ser efectivas en proyectos de datos.