TLDR ; Veri bilimcisi genellikle bir proje üzerinde önyargılı bir vizyona sahiptir ve daha büyük resme daha fazla dikkat etmesi gerekir. Bu, üst düzey rollere ulaşmak ve bir organizasyonda etkili olmak için büyük bir engeldir. Bu makale, sağlam bir plana sahip olmayı düşünmenin neden daha önemli olduğu hakkındadır.
Geçenlerde “ Kıdemli bir veri bilimcisi olarak ihtiyaç duyacağınız üç beceri ” üzerine bir yazı yazdım . Okuyuculardan muazzam bir tepki aldı (~3 günde 10 bin görüntülenme). Bu, beni veri bilimcileri tarafından daha az bilinen (veya bazen iyi bilinen ama kaçınılan) başka bir dersi paylaşmaya motive etti.
Bunlar sadece veri bilimine özgü değildir ve yazılım projeleri için de değerli olabilir. Doğru bağlama ile, herhangi bir zeki teknik ekip bundan faydalanabilir. Unutulmaması gereken diğer bir şey de, çizdiğim örneklerin çoğunun kurumsal analitik ekipleriyle alakalı olacağıdır, çünkü zamanımın çoğunu orada geçirdim. Son olarak, bu bulgular çoğunlukla kendi deneyimlerimdendir ve proje yönetimi konusunda resmi bir arka planım yok . Bu nedenle, makalede dile getirdiğim bazı sorunlarla başa çıkmanın daha iyi yollarını bulursanız, paylaşın! Başkaları onlardan öğrenebilsin diye.
Burada paylaştığım görüşler ve eğilimler bana aittir ve mevcut veya önceki şirketlerimi temsil etmemektedir. Ancak, bana sağladıkları rehberlik ve akıl hocalığı için Avustralya'daki QBE Insurance'daki yöneticilerime müteşekkirim.
Veri bilimcileri kötü planlayıcılardır
Peki! en basitinden başlayalım; bir sprint planlama. Soğuk gerçek şu ki, veri bilimcileri bir sürat koşusu şöyle dursun, günlerini düzgün bir şekilde planlamakta bile tembeller (Orada daha organize, daha az kaotik veri bilimcilerini kızdırdığım için gerçekten üzgünüm - var olduğunuzu biliyorum!). Ve her gün, geliştiricilerin planlamadan/JIRA'dan ne kadar nefret ettiğini gösteren çizgi romanlar, tweet'ler görüyorum. Her şakanın arkasında acı bir gerçek var!
Ama şaka değil! Ekibiniz planlamada iyi değilse, projenin akışına bırakılması iyi sonuçlanmayacaktır. Hala kaçtıysanız, büyük olasılıkla başka biri sizin için planlama yaptı. Ve eğer gerçekten kimsenin o kadar çok kaydırma yapmadığından eminseniz ve yine de başarılı olduysa… peki ikinci kez olmayacak!
Krallık çok uzaklarda…
İşte veri bilimcilerinin projelerinin ne kadar işe yaradığını düşündükleri.
Spoiler uyarısı! Asla bu şekilde çalışmaz (Yazardan Resim)
Fazla bir şey söylemeden size bir hikaye anlatayım.
Kişisel deneyimimden ekşi bir ısırık
Noktayı vurgulamak için, kişisel deneyim rezervuarımı kullanacağım. Birkaç yıl önce heyecan verici bir makine öğrenimi projesi üzerinde çalışıyordum. Bununla gerçekten gurur duyuyordum ve bir meslektaşım projem hakkında ne zaman soru sorsa, çok tutkulu olur ve ne yaptığımı sprint sprint açıklardım.
Meslektaşınızla kahve sohbetiniz (Resim Yazarı)
Birkaç gün sonra menajerim hızlı bir giriş yapmak için sprint planlama oturumlarından birine girdi. Ve oğlum oh oğlum, en unutulmaz toplantılarımdan biri olmak için hızlı bir dönüş yapmadı. Ne yaptığımızı ve neyi başarmayı planladığımızı güvenle anlatıyordum. Ve menajerim araya giriyor ve “sonunda ne elde edeceğiz?” diye soruyor. Bu garip anı rastgele gevezelik ve kekemeliklerle doldurmaktan başka iyi bir cevap bulamadım.
Ampul anı
Bu benim aydınlanmamı yaşadığım zamandı. İşte o aydınlatıcı andan çıkarılan birkaç düşünce!
Yöneticim ve ben projeye tamamen zıt açılardan bakıyorduk. Yönetici olmak zorunda değil, ürün sahibi veya son müşteri olabilir. İşte gerçekten ne oldu.
Gerçekten ne oldu (Yazarın Resmi)
Projeniz neden yoldan çıktı?
Evet, planlama, paydaşlarla yaptığınız toplantılarda garip sessizlikten (arka planda cıvıldayan cırcır böcekleri) kaçınmakla ilgilidir. Ama neden A'dan B'ye sprint-by sprint gidemiyoruz? Kişisel deneyime göre, işte bir nedenler tabağı!
Kapsam kayması - Paydaşlar, "X özelliği üzerinde yaptığınız çalışmayı seviyorum, bunu A, B, C için de yapabilir misiniz)" dedi. Daha fazla düşünmeden veya danışmadan, bunun üzerinde çalışmayı kabul edersiniz. Sunmayı planladığınız temel özellik üzerinde çalışmak için zamanınız olmadığını fark ettiğinizde çok geç.
Teknik borç — Plakanıza biraz fazla aşırı güven serpiyorsunuz ve gerçekten biriktirme listesinde olması gereken bir görevi (örneğin modeliniz için yeni bir özellik, daha fazla eğitim verisi) taahhüt ediyorsunuz.
İletişim eksikliği — Geliştiricilerin “İşimi zamanında teslim edersem neden toplantılarda bulunmam gerekiyor” dediğini görüyorum. Kırmaktan nefret ediyorum ama işler değişiyor. Bir projenin başında önemli olduğunu düşündüğünüz “iş” şimdi öncelik olmayabilir. Siz bir ekibin parçasısınız, işinize bağlı olarak başkaları da var ve güncellemelerinizi paylaşmak gibi bir göreviniz var.
Dış faktörler — Organizasyonel iştahınız değişebilir. Şirketiniz hedeflerini revize edebilir veya paydaşlarınız, bir özellik olarak dahil edilmesi gereken yeni bir teknoloji görebilir, vb.
İyi bir plan için 1. Ders: Tutarlı bir geri bildirim döngüsüne sahip olun
Paydaşların masaya getirdiği en değerli şey, yeni bir bakış açısıdır.
Paydaşlar oraya nasıl vardığınızla değil, nereye gittiğinizle ilgilenir
Ürün özelliklerini veya daha da kötüsü projeleri tamamen hurdaya çıkarmak gibi maliyetli hatalardan kaçınmak için planlamada iyi olmanız gerekir.
Kurtarma için Sprint incelemesi
Projenizin yaşam döngüsü boyunca bir geri bildirim döngüsüne sahip olmanın önemini vurgulayamam. Neyse ki, scrum çerçevesi gibi çevik bir iş akışını izliyorsanız endişelenmenize gerek yok. Yani ne sürat yorum içindir. scrum.org, bir sprint incelemesini bir oturum olarak tanımlar;
Scrum Takımı ve paydaşlar, Sprint'te nelerin başarıldığını, çevrelerinde nelerin değiştiğini gözden geçirir ve bir sonraki adımda ne yapılacağı konusunda işbirliği yapar.
Bir sprint incelemesinin çerçevede açıkça bulunmasının bir nedeni var. Bu geri bildirim döngüsüne sahip değilseniz, kimsenin takdir etmediği bir projeye sahip olursunuz.
Tipik sprint planlama/retro ve gözden geçirme akışı. Planlama, sprintin başında gerçekleşir ve sonunda retro/inceleme gerçekleşir. (Yazarın Resmi)
Yeterince takdir edilmeyen sprint incelemesi
Bazı takımların “bu hafta gösterecek bir şeyimiz yok, hadi atlayalım” gibi bahanelerle sprint değerlendirmelerinin değerini düşürdüğünü gördüm. Bu ilk bürokrasi! İki haftalık çabadan sonra gösterecek bir şeyiniz yoksa, bu endişe vericidir. İşte bunun olmasının birkaç nedeni,
Üzerinde çalıştığınız şeyin paydaş tarafından “şüphesiz” kabul edilecek bir şey olduğuna dair cesur varsayımlarda bulunuyorsunuz.
Az tahmin edilen çabanız var, bu yüzden 1 sprint süreceğini düşündüğünüz iş, aslında 2
Gerçekten gösterecek bir şeyiniz yok. Örneğin, bir sprintte makine öğrenimi modelini geliştirmeye odaklanabilirsiniz. Bu durumda, model eğitilip değerlendirilinceye kadar gösterilecek pek bir şey yoktur.
Planlama ürün sahibine bağlı değil mi?
Evet ve hayır…
- Rol tanımları yükseldikçe bulanıklaşıyor
Evet bunu söyleyebilirsin. Ancak merdiveni tırmandıkça bu rollerin tanımlarının bulanıklaştığını ve daha az tanımlı hale geldiğini göreceksiniz. Bir rolden sorumluluklar ve görevler diğerine akar. Dolayısıyla bir geliştirici, ürün sahibi vb. olarak birçok şapka takmak zorunda kalacağınız bir zaman gelir. Bununla, planlama ortak bir çaba haline gelir. Örneğin, ürün sahibi %60, siz ise kıdemli/lider geliştirici olarak %40 planlama yaparsınız.
- Makine öğrenimi ürünleri için gereken çaba daha az anlaşıldı
Sorumlulukların ayrılmasını zorlaştıran bir diğer gerçek ise, makine öğreniminin yazılım geliştirmeye kıyasla daha az tanımlanmış bir alan olmasıdır. Örneğin, bir düğmeyi tıkladığınızda PDF'yi dışa aktaran bir özelliğin uygulanabilirliğinden emin olabilirsiniz. Ama birisi "burada biraz veri, beni bir makine öğrenimi modeli yap" derse daha şüpheci olursunuz.
- Sprint incelemelerinde bir veri bilimcisinin rolü
Durumu daha da kötüleştiren şey, bazen bazı rastgele veriler için bir ML modeli geliştirmeyi iyi tanımlanmış bir görev olarak düşünen ürün sahiplerinin (ML arka planı çok az olan veya hiç olmayan) olmasıdır. O zaman sprint incelemelerine müdahale etmek, neden böyle olmadığını açıklamak size (veri bilimcileri) kalmış.
- İletişim bulaşıcıdır
Sprint incelemelerinde bu tür iki yönlü iletişimi teşvik etmenin başka bir avantajı daha var. Sonunda daha gerçekçi ve verimli bir sonuç elde etmek için veri bilimcilerini içe dönük zihniyetlerini temizlemeye ve bu oturumlara aktif olarak katılmaya zorlar. Daha sonra, aynı tür becerileri sergileyerek, yaptıkları işte daha şeffaf olmalarını sağlarlar.
Burada, sağlam bir geri bildirim döngüsüne sahip olmanın ve teknik üyelerin sprint incelemelerine katılımının, kapsam kaymasını, teknoloji borcuna zamansız taahhütleri ve yetersiz (evet, bu bir kelime) veri bilimcilerini önlemeye nasıl yardımcı olabileceğini görebilirsiniz.
Bir sonraki nokta, yeni bir bakış açısı getirmekle ilgili değil, kendi bakış açınızı değiştirmekle ilgili olacak.
Ders 2: Katmanlı düşünmeyi geliştirin
Resim Marco Costanzi tarafından Pixabay'a yüklendi
Soğan gibi ol...
En sevdiğim çocukluk filmlerimden biri olan “Shrek”ten alıntı yaparak,
Soğanların katmanları vardır. Ogrelerin katmanları vardır. Soğanların katmanları vardır. anladın mı İkimizin de katmanları var.
Neden gerçeklikten daha uzak olamayacak bir filmden alıntı yapıyorum? Çünkü üst düzey roller üstlenmek için düşüncelerinizi teknik karmaşıklıkların ötesine kaydırmanız gerekir. Büyük resme de konsantre olmaya başlamalısınız. Göreceğiniz gibi, tek bir büyük resim de yok. Yani bu, soğan gibi katmanlı bir vizyona ihtiyaç olduğunu garanti ediyor.
Bir organizasyonda birçok farklı amaç
İşte bir proje üzerinde çalışırken var olan farklı amaçları/hedefleri gösteren bir şekil. Hepsinin gezinmeniz gereken yolu şekillendirebileceğini unutmayın.
Hedefler farklı seviyelerde çalışır, ne kadar geniş olursanız, çalışmanız o kadar etkili olur (Yazardan Resim)
Taktik ve stratejik hedefler
Yukarıdaki bu hedefler, bu kategorilerden birine girer. Stratejik hedefler uzun vadeli (1+ yıl) hedefler olacaktır ve taktik hedefler sizi bu stratejik hedeflere ulaştırmak için kısa vadeli hedefler olacaktır.
Katmanlı bir şekilde düşünmek neden önemlidir?
Şimdi bu düşünce tarzını benimsemenin neden önemli olduğunu görelim.
- MVP zihniyetine merhaba deyin
Veri bilimi ürünü geliştirirken bir MVP ile başlarsınız; minimum uygulanabilir bir ürün. Ardından, bir MVP'den tam teşekküllü bir ürüne geçiş yolculuğunda, farklı seviyelerde hedefleri bilerek, bir ürünü paydaşlara ulaştırmak için minimum düzeyde çaba sarf ettiğinizi takdir edeceksiniz. Şimdi, kendi kendini imha düğmesi olan kısmen işlevsel bir gösterge panosu sunmaktan bahsetmiyorum. Sadece gerekli olan özellikleri geliştirmekten bahsediyorum.
- Aşağıdaki senaryoyu varsayın
Şirketler, uzun vadeli hedefler geliştirmeleri ve bunları düzenli olarak (örneğin yıllık olarak) gözden geçirmeleri için danışmanlık şirketlerine büyük paralar ödüyor. Diyelim ki X sigorta şirketindesiniz ve X, sahip oldukları tüm hasar operasyonlarında makine öğrenimini benimsemenin yüksek hedefini belirliyor. Bir yıl sonra şirket, bazı ML çözümlerinde bile, hasar memuru verimliliğinde bir artış olmadığını fark etti.
Araştırdıktan sonra, ilgili birçok farklı taraf arasında veri paylaşmak için hala excel ve word dosyalarını kullandıklarını fark ettiler. Bir gösterge panosu ve bir veritabanı ile bu süreçler standartlaştırılabilir ve tek bir veri kaynağına sahip olabilir. Şimdi stratejik hedef, makine öğreniminden “tüm talep operasyonlarını modernize etmeye” doğru iniyor.
- Bu iyi değil
Üzerinde çalıştığınız harika ML projesine ne olacağını düşünüyorsunuz? Finansman gidecek ve siz ve ekibiniz yakında başka bir şeye yerleştirileceksiniz. Şimdi, eğer katmanlı bir anlayışa sahip biriyseniz, bununla nasıl başa çıkacağınız aşağıda açıklanmıştır.
Her şeyden önce, bunu çok daha önce tahmin ederdiniz (evet, birden fazla görev yaptığınız belediye toplantıları önemlidir) ve işler böyle giderse acil durum planları yapardınız.
İkinci olarak, A projesinden çıkışınız çok daha yumuşak olacaktır - İşleri tamamlamak için birkaç sprintiniz var. Basit bir uçtan uca çözüm yaratırsınız (belki söz verdiğiniz o ileri düzey makine öğrenimi modelini aşın ve bir dizi iş kuralına geri dönün - tabii ki bu kullanım senaryosuna geri dönene kadar). Yalnızca gereken minimum işlemi yaptığınız için, düzeltmeniz gereken boşluklar ve boşluklar, çok fazla şey üstlenmek ve teslim etmemekle karşılaştırıldığında çok daha az ciddi olacaktır.
Farkına varmanız gereken ilk şey, baharınızın ötesine geçen bu hedeflerin, yenilerini bulma zamanı geldiğinde tekrar ziyaret etmek için orada olmadığıdır. Projenizi yönlendiren aktif bir güç olmalıdırlar. Bu nedenle, sprint planı sırasında bunları düşünmek önemlidir. Nasıl yaparsın?
- Sprint planlaması nasıl olmalıdır?
En iyi yolun ne olduğundan emin değilim ama planlama sırasında aşağıdaki yöntemi izlerdim.
Sprint hedeflerini düşünün (5 dakika)
Düşünün — sprint hedefleri 3 ayda (5 dakika) hedeflerimizle uyumlu mu?
Düşünün — sprint hedefleri yıllık takım hedeflerimizle/stratejik vizyonumuzla uyumlu mu (5dk)
Sprint hedeflerini gerektiği gibi gözden geçirin
Sprint hedeflerini görevlere ve alt görevlere ayırın
Bunları üyelere atayın ve çabaları tahmin edin
Sprint planlaması (2 haftada bir)
Genişletilmiş sprint planlaması (Her 3 ayda bir)
Stratejik toplantılar (6 ay)
Çözüm
Bütün söylemem gereken bu. Özetle, ana çıkarımlar burada.
Sprint planlama, sizi A noktasından B noktasına etkili bir şekilde götürmek için yeterli değildir.
Sprint incelemelerini atmayın. Paydaşlarla tutarlı bir şekilde güncellemeleri paylaşın ve bu tartışmalara veri bilimcileri dahil edin.
Katmanlı bir düşünceyi benimseyin. Bir sprint planlarken, sprint hedeflerinin büyük resimle uyumunu düşünmek için birkaç dakika ayırın.
Japanese Spanish German French Thai Portuguese Russian Vietnamese Italian Korean Turkish Indonesian Polish Hindi
Suggested posts
Uygulamalı pekiştirmeli öğrenme kursu - bölüm 1
Sıfırdan kahramana adım adım. Takviyeli öğrenme kursuma hoş geldiniz! ❤️ Python'da kodlama örnekleri ve öğreticilerle adım adım temel bilgilerden en son pekiştirmeli öğrenmeye (RL) giden bu güzel yolda birlikte yürüyelim! Bu ilk bölüm, bu yolculuğa çıkmanız için gereken minimum kavram ve teoriyi kapsar.
Yapay Zeka (XAI) Açıklama Yöntemlerine Kısa Bir Bakış
Yorumlanabilir bir makine öğrenimi süreci nasıl tasarlanır?
Bu konunun defalarca tartışıldığını biliyorum. Ancak yakın zamanda yorumlanabilirlik üzerine (SCAI ve Fransa İnovasyonu için) bazı konuşmalar yaptım ve çalışmalarımdan bazılarını bu makaleye dahil etmenin iyi olacağını düşündüm.
Related posts
Ifood'da günde 1 milyardan fazla Kafka mesajı tüketiyor
Bu, Kullanıcı Profili ekibinde Ifood mimarisini nasıl geliştirdiğimizi gösteren bir dizi blog gönderisinin ikinci bölümüdür. O yüzden buradaki ilk mesajı okumanızı tavsiye ederim.
Bu Süper Kolay Yöntemi Kullanarak Ayda 1000 $ Kazanın — Büyük Müşteriler Kazanın
Çok uğraştıktan sonra müşteri bulamadınız…. Bir şeyin senin için işe yarayıp yaramayacağından haberin yok… Biliyorum çok yorgunsun ve pes etmek istiyorsun.
NodeJS HTTP sunucunuz için her isteği ve yanıtı 'bunyan' modülüyle kaydetmenin zarif yolu
Ham verilerin anlamlı bir formatta işlenmesi ve değerli içgörüler kazanması gerektiği şüphesizdir. Aslında bu, sunucu tarafı programlamamız için de geçerlidir.
Aileler Yıkıldığında Toplum Dağılır
Aile, toplumun temel birimidir. Bu toplum bozulduğunda, bu nedenle ailelerin dağılmasından kaynaklanmaktadır.
MORE COOL STUFF
Duke Blue Devils Basketbol Antrenörü Mike Krzyzewski Evli mi?
Mike Krzyzewski'nin bu sezonun sonunda Duke basketbolundan emekli olması, ona eşi ve ailesiyle daha fazla zaman kazandıracak.
2021-11-18.
Nicholas Braun'un 'Succession'dan Boyu Ne Kadar?
'Succession' hayranları, Greg, diğer adıyla Nicholas Braun'un alışılmadık derecede uzun boyunu fark etmekten kendilerini alamıyorlar. Gerçekten oyuncu kadrosunun üzerinde mi yükseliyor?
2021-11-18.
2021 Tatil Sezonu için 'Öncü Kadın' Ree Drummond Şükran Günü Garnitürleri
Öncü Kadın Ree Drummond sizi Şükran Günü'ne hazırlamak için burada. İşte onun en iyi yan yemeklerinden bazıları.
2021-11-18.
'90 Day Fiancé': Mike Youngquist'in Yabancı Eşi Natalie'nin 'The Single Life'da Flört Ettiği İlişki Durumuna İlişkin Güncelleme
Natalie '90 Day: The Single Life' dizisinde ama Mike Youngquist ne yapıyor? İşte Mike'ın şu anki ilişki durumu hakkında bildiklerimiz.
2021-11-18.
Mini Bulmacamızı Deneyin
Her hafta güncellenen mini bulmacamız, en sevdiğimiz HowStuffWorks okumalarımızı zeki ipuçlarıyla birleştiriyor!
2021-11-09.
En İyi Hangisi Çalışır: Çamaşır Bölmeleri, Toz veya Sıvı Deterjanlar?
Doğru deterjanı seçme konusunda endişelenmenize gerek kalmadan çamaşır yıkamak yeterince kötü. Peki en iyisi hangisi? Yoksa önemli mi?
2021-11-09.
Kentucky'nin Mavi Halkının Gerçek Hikayesi
Kentucky kırsalındaki Fugates ve Combs aileleri, genetik piyangoyu kaybettiler ve her ikisi de, evlenirken tenlerinin mavi görünmesine neden olan nadir bir çekinik özelliği paylaştılar. Bunun nedeni neydi? Ve ailelere ne oldu?
2021-11-08.
California Condor 'Bakire Doğum' Türleri Kurtarabilir mi?
İki babasız erkek civciv, California akbabasını yok olmaktan kurtarmak için bir programda yetiştiriliyor. Böyle 'bakire' doğumlar nasıl mümkün olabilir?
2021-11-05.
Samsung Galaxy S6 Edge: Gerçekten Çalışmayan Bir Tuhaflık
Samsung'un Galaxy S6 harika bir akıllı telefon. Ama belki bunu sıkıcı buluyorsun.
2021-12-02 07:06.
Bunlar Çevre İçin En Kötü Yüksek Mahkeme Adayları Olacak
Trump'ın Yüksek Mahkeme adalet adayına özel bakış. Bilinen seçmen Yargıç Anthony Kennedy emekli oluyor, bu da Donald Trump'ın başka bir Yüksek Mahkeme adaletini atayacağından emin olduğu anlamına geliyor.
2021-12-02 07:06.
Gençler, Ebeveynlerin Cinsiyet Karşıtı Eğitim Protestolarına Radikal Hassasiyetli #SexEdLive İle Yanıt Verdi
#SexEdLive sırasında Renkli Liderlik Konseyi'nin Genç Kadınlarından Sadie. Ülke çapında, The Sex Ed Sit Out'un bir parçası olarak, ebeveynler dün çocuklarını “sansürlenmemiş, cinsiyeti esirgeyen seks eğitimini protesto etmek için okuldan çıkardı.
2021-12-02 07:06.
Doğu Carolina Kendi Gemisini Batırdı
Fotoğraf Kredisi: Michael Shroyer / Getty Images Diğer tüm sezon öncesi anketlerden daha demokratik ve daha az yararsız olmaya çalışan bir üniversite futbol anketi olan Deadspin 25'e hoş geldiniz. Kolej futbol sezonu başlangıcına kadar, siz okuyucuların, hakkında yazmaya en layık olduğunuz 25 takımın önizlemelerini vereceğiz.
2021-12-02 07:05.
Cardi B ve Offset'in Kızı Kulture Instagram'da Güzel Yeni Örgüler Sergiliyor
Cardi B ve Offset'in 3 yaşındaki kızı Kulture, yeni örgülü saç modelini Instagram'da sergiledi.
2021-11-19.
Selena Gomez, Knicks Oyununda Kiss Cam için Cara Delevingne'nin Yanağına Bir Öksürdü
Selena Gomez daha önce arkadaşı Cara Delevingne için "Çok eğlenceli ve son derece maceracı" dedi.
2021-11-19.
Madonna Spor Salonundaki Şişeden Cin İçiyor: 'Bugünün Egzersizi'
Şarkıcı Perşembe günü fitness rutinini değiştirmeye karar verdi.
2021-11-19.
Jamie Dornan, Süpermen Rolünü Henry Cavill'e Kaybettiğini ve Bir Süper Kahraman Rolü için Marvel'e Yaklaştığını Söyledi
Jamie Dornan, Superman rolü için seçmelere katıldığını ancak Henry Cavill'e yenildiğini açıkladı; ve Marvel ile MCU'ya katılma hakkında konuştu.
2021-11-19.
14 yaşında bir kızın 18 yaşında bir erkekle çıkması benim için uygun mudur?
555555+ olumlu oyu hak eden bazı resimler nelerdir?
Cep telefonunuzda çektiğiniz en iyi ekran görüntülerinden bazıları nelerdir?
Arkadaşınızın annesi ya da babasından, yatıya kalma partisinde ceza için hiç çıplak popolu bir şaplak aldınız mı?
13 yaşında bir erkek 16 yaşında bir kızla çıkabilir mi?
13 yaşındaki bir kızın 12 yaşındaki bir kızla internette çıkması doğru mu?
12 yaşında bir kız kaç yaşında çıkmalı?
17 yaşındaki bir kızın 15 yaşındaki bir kızla çıkması garip mi?
12 yaşında ve ben 14 yaşında olan bir kızla çıkabilir miyim ama o 13 olacak ve ben 15 yaşıma basacağım?
Yaşına göre çok olgun 12 yaşındaki bir kızın 15 yaşındaki bir erkekle çıkması sorun olur mu?
1 Ellerman bombaları nedir ve onları nasıl tanımlayabiliriz?
1 Wilson etkisi: Güneş lekeleri ne kadar “derin”?
6 Sağlık sorunları nedeniyle öğrenciyi reddeden doktora danışmanı hakkında
1 Normal ifade_arama c++
1 " $\Sigma_1^1$-Peano aritmetiği ”- sabitliyor mu $\mathbb{N}$?
2 Türev operatörünün logaritmasının matrisi nedir ( $\ln D$)? Bu operatörün çeşitli matematik alanlarında rolü nedir?