Оценка и планирование: story points, PERT, #NoEstimates
От planning fallacy до вероятностного прогноза: зачем нужны оценки, как работают story points и PERT, как считать Монте-Карло по throughput и что предлагает #NoEstimates.
Локально и без аккаунта. Аккаунта нет, регистрация не нужна: введённое в инструменты остаётся в localStorage браузера и на сервер не уходит.
Свой счётчик считает открытия страниц и дочитывания: уезжает адрес и десятая доля текста. Без cookies и чужих счётчиков, IP не хранится, Do Not Track уважается. Как это проверить
Репозиторий портала не выложен, «открытым кодом» мы его не зовём. Открыто это:
Живёт портал на донатах, платных консультациях и разборах по запросу и покупке Workbench.
Планов делать курсы платными нет.
Выкладка от 16 сентября 2026, срез 95043e5
Что изменилось на портале с вашего прошлого захода. Полный список выкладок — в разделе «Что изменилось» на странице «О нас».
3 материалов в этой теме.
От planning fallacy до вероятностного прогноза: зачем нужны оценки, как работают story points и PERT, как считать Монте-Карло по throughput и что предлагает #NoEstimates.
Как довести системную схему до модели, которая делает проверяемые предсказания, какими тестами её ломать до того, как на неё сошлются в решении, и что модель не покажет …
Прогнозирование, где нарушено главное допущение ML — независимость наблюдений: стационарность и ACF, ARIMA и ETS, признаковый подход с бустингом, честный бэктест, метрики …
По этому запросу ничего не найдено.