データサイエンス分野における「ジョエル・テスト」は何か？

• The "Joel Test" for Data Science

The Joel Test（日本語訳）というと Joel Spolsky 先生考案の企業におけるソフトウェア開発環境の良し悪しを判断する12のチェックリストだが……というのは、それのアップデート案の紹介時に書いたな。

要は、今となると少し古いところもあるが、データサイエンス分野において「ジョエル・テスト」にあたるような規範となるチェックリストを挙げるなら何になるか、という文章である。

この文章で挙げられている8つのチェックリストを訳してみたが、おかしなところがあったら申し訳なし。

1. 新入社員が勤務初日からデータ解析を実行できる環境を設定できるか？
2. データサイエンティストは IT 部門の助けなしに最新ツール／パッケージを利用できるか？
3. データサイエンティストは IT 部門／DevOps の助けなしにオンデマンドでスケーラブルなコンピュータ資源を利用できるか？
4. データサイエンティストは、元々のコード、データ、パラメータ、ソフトウェアバージョンで過去の実験結果を見つけ、再現できるか？
5. メール以外のシステムを介して協働作業が行われているか？
6. 予測モデルが、カスタムエンジニアリングやインフラ作業なしにデプロイ可能か？
7. 一箇所で過去の研究結果を検索し、データセットやコードなどを再利用できるか？
8. データサイエンティストは、お金で買える最良のツールを使ってるか？

それぞれの項目についての詳しい解説は、原文をあたってくだされ。

Google など一線級のところって、上のリストをすべて満たしているのだろうか？

ネタ元は Four short links。

Joel on Software

戦略的データサイエンス入門 ―ビジネスに活かすコンセプトとテクニック