Applying Metrics for Predictability (AMP) - ProKanban.org

*Nouvelle formation*
Offre de lancement à 25% de réduction pour les sessions suivantes:

8-9 novembre (en français)
29-30 novembre (en anglais)

 

"Quand cela sera-t-il terminé?", "Combien d'éléments seront complétés dans la prochaine version de mon logiciel? "Quand tous les éléments du backlog seront-ils terminés ?" Ce sont quelques-unes des premières questions que vos clients vous poseront dès que vous commencerez à travailler pour eux. 

Cet atelier pratique vous fournira les outils dont vous avez besoin pour répondre à ces questions de manière prévisible. Dans cette formation, les participants apprendront quelles sont les mesures nécessaires afin d’établir une prévision fiable, comment visualiser ces mesures dans des analyses appropriées, comment utiliser ces analyses pour faire des prévisions fiables et comprendre les risques et, enfin, comment faire des interventions significatives pour améliorer le processus global.

 

Visionnez le panel de discussion sur Kanban «What is Kanban and why we should care»

 

Validation des apprentissages - Certification

Après tous les cours de Pyxis qui mènent à une certification ProKanban.org, vous aurez l'occasion (une tentative gratuite) de valider votre compréhension des métriques et prévisions. Nous vous inviterons à passer un test en ligne qui évaluera votre compréhension et vous donnera des conseils sur les points à améliorer. Cette évaluation exclusive n'est disponible que pour les participants au cours.

Vous recevrez le lien vers l'examen dans les 24 à 48 heures suivant votre formation. Avant de passer l'examen, vous pouvez vous entraîner en répondant aux questions suivantes: Professional Applied Metrics Open Assessment.

Durée: 14 heures
 

Public visé 

Le cours Applying Metrics for Predictability de ProKanban s'adresse à toute personne à qui l'on a demandé de répondre à la question "Quand cela sera-t-il terminé?" ou qui a dû donner une estimation pour un récit utilisateur (user story), une épopée (epic), une fonctionnalité, un projet et/ou une release. Cela inclut les cadres, les gestionnaires ou les membres de l'équipe qui veulent une meilleure compréhension et une plus grande transparence de la santé et de la performance de leur processus. Toute personne qui utilise actuellement des méthodologies Agile ou Lean et qui s'intéresse à la manière d'améliorer la prévisibilité et l'efficacité globales de ses pratiques actuelles tirera profit de l'application des métriques pour la prévisibilité.

Ce que vous apprendrez

Après avoir suivi ce cours, les participants auront :

  • Une compréhension des mesures Lean-Agile nécessaires à la prévisibilité.
  • Une capacité à faire des prévisions fiables pour des éléments uniques, y compris comment prévoir quand un récit utilisateur (user story), , une épopée (epic) ou une fonctionnalité seront terminés.
  • Une capacité à faire des prévisions fiables pour des éléments multiples, y compris comment savoir quand tous les éléments restants dans un backlog seront terminés ou une capacité à projeter combien d'éléments seront terminés pour une date de sortie donnée et les risques associés à chacun d'eux
  • Une compréhension de la façon d'utiliser les mesures et les analyses de flux pour obtenir un processus stable, y compris une compréhension de la raison pour laquelle un processus stable est nécessaire pour des prévisions fiables.

 Contenu

  • Métriques de flux : une plongée en profondeur dans le WIP, le temps de cycle et le débit, y compris pourquoi vous devez les suivre, comment ils sont liés par la loi de Little et pourquoi ils sont importants pour la prévision.
  • L'analyse des flux : une introduction aux diagrammes de flux cumulatifs (CFD), aux diagrammes de dispersion, aux histogrammes et aux autres graphiques de soutien, y compris une discussion détaillée sur leur nature, la façon de les générer correctement et de les utiliser pour une meilleure prévisibilité.
  • Prévision à l'aide de la simulation de Monte Carlo : comment utiliser les mesures de flux pour répondre à la question "Quand cela sera-t-il terminé? " - y compris une introduction à la simulation de Monte Carlo et aux méthodes d'échantillonnage statistique pour la prévision (sans mathématiques avancées !).
  • Quantification du risque et gestion du risque : comment comprendre le risque pour développer des prévisions fiables - y compris comment quantifier le risque dans les différents graphiques d'analyse et comment changer les données de prévision peut aider à développer un profil de risque global.
  • Comment démarrer : comment appliquer immédiatement ces techniques à votre projet ou processus actuel pour obtenir les résultats escomptés, y compris les données à collecter, la manière d'exploiter vos données et la quantité de données dont vous avez besoin pour commencer.

Inscription en ligne

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