Globalmente, existem três abordagens diferentes que podem ser utilizadas na Gestão de Projetos, nomeadamente, preditivas (ou tradicionais), ágeis e híbridas. Mas não existe uma abordagem única que se possa assinalar como a melhor para todos os projetos, pois cada projeto é sempre um projeto diferente. Os novos projetos de data science, também apresentam particularidades que os diferenciam dos demais, pois para poderem ser executados terá de existir uma análise cuidadosa com recolha, depuração, tratamento e análise de dados a utilizar, para resolver um problema. Para este novo tipo de projetos, tem vindo a ser sugerida a adoção de abordagens ágeis em detrimento das preditivas. Nesta conferência, propomos abordar a alternativa de utilização de abordagens híbridas para projetos de data science.