Share via

Úkoly jednotlivých přispěvatelů v procesu týmového Datová Věda

  • Článek

Tento článek popisuje úkoly, které jednotliví přispěvatelé dokončí, aby nastavili projekt v programu TDSP (Team Datová Věda Process). Jednotliví přispěvatelé fungují v týmovém prostředí pro spolupráci, které standardizuje TDSP. TDSP pomáhá zlepšit spolupráci a týmové učení. Další informace najdete v tématu Role a úkoly procesu Datová Věda týmu.

Hlavní role jednotlivých přispěvatelů

  • Technická správa:

    • Spravujte technické aspekty projektu, včetně shromažďování, zpracování, analýzy, modelování a nasazení.
    • Využijte specializované dovednosti v oblastech, jako je strojové učení, statistika, programování a příprava dat.

  • Spolupráce a komunikace:

    • Spolupracujte s ostatními členy týmu, sdílejte přehledy a znalosti.
    • Sdělte technické podrobnosti a pokrok vedoucímu projektu a zbytku týmu.

  • Řešení problémů:

    • Řešit a řešit technické problémy v oblasti odborných znalostí.
    • Průběžně se přizpůsobovat a uplatňovat inovativní řešení složitých problémů s daty.

  • Kontrola kvality:

    • Zajistěte kvalitu a integritu práce od zpracování dat až po vývoj modelů.
    • Dodržujte osvědčené postupy a standardy v oblasti datových věd a programování.

  • Učení a vývoj:

    • Průběžně se naučíte a budete mít aktuální informace o nejnovějších trendech a technikách v oblasti datových věd.
    • Přispívání do týmových znalostní báze sdílením nových poznatků a přehledů

  • Dokumentace:

    • Důkladně zdokumentovat práci, včetně přípravy dat, kroků analýzy, vývoje modelů a výsledků.

Klíčové úkoly pro jednotlivé přispěvatele

  • Zpracování a analýza dat: Provádění čištění dat, předběžné zpracování a průzkumná analýza dat.

  • Vývoj modelů: Vytváření, trénování a vyhodnocování prediktivních modelů nebo algoritmů

  • Kód a vývoj: Napište a udržujte kód potřebný pro analýzu dat a vývoj modelů.

  • Experiment a testování: Provádění experimentů a testů za účelem ověření modelů a analýz

  • Vytváření sestav a vizualizací: Vytváření sestav a vizualizací pro komunikaci zjištění a výsledků

  • Spolupráce a kontrola s ostatními: Účast v partnerských kontrolách a relacích spolupráce za účelem zlepšení kvality projektu

  • Poskytnout zpětnou vazbu: Poskytněte zpětnou vazbu k procesům projektu a přizpůsobte se změnám v požadavcích nebo směru projektu.

  • Dodržování etických standardů: Zajistěte dodržování etických pokynů a standardů ochrany osobních údajů.

Použití jazykových modelů a kopírek

V kontextu TDSP hraje jednotliví přispěvatelé projektu, jako je datový vědec, analytik nebo inženýr, praktickou roli při správě různých aspektů projektů datových věd. Jazykové modely a kopírky můžou zvýšit produktivitu jednotlivých přispěvatelů, zlepšit kvalitu práce a podporovat průběžné učení a inovace v projektech datových věd. Jednotliví přispěvatelé můžou integrovat jazykové modely a kopírky, aby byly v souladu s architekturou TDSP v následujících oblastech:

  • Vývoj a správa technických úloh

    • Pomoc s kódováním: Použití copilotů pro podporu kódování, včetně psaní, revize a optimalizace kódu pro zpracování dat, analýzu a vývoj modelů.

    • Výběr a optimalizace algoritmů: K prozkoumání a výběru vhodných algoritmů použijte jazykové modely a získejte návrhy pro optimalizaci výkonu modelu.

  • Analýza a správa dat

    • Zkoumání a vizualizace dat: Využijte jazykové modely k získání přehledu o efektivních technikách zkoumání dat a vytváření smysluplných vizualizací.

    • Čištění a předběžné zpracování dat: Používejte kopírovací objekty k automatizaci běžných úloh čištění a předběžného zpracování dat, což zajišťuje kvalitu a konzistenci dat.

  • Vytváření a vyhodnocování modelů

    • Pokyny k vývoji modelů: Využijte jazykové modely k doprovodným materiálům k vytváření a upřesňování prediktivních modelů, včetně přípravy funkcí a ladění hyperparametrů.

    • Vyhodnocení a interpretace modelů: K pochopení a použití vhodných metrik vyhodnocení modelu a interpretaci výsledků použijte jazykové modely.

  • Řešení problémů a inovace

    • Technické řešení problémů: Použití jazykových modelů k debatě řešení technických problémů, ke kterým dochází během projektu.

    • Inovativní přístupy: Využijte jazykové modely k tomu, abyste zůstali v aktualizovaném přehledu o nejnovějších technikách a nástrojích datových věd a používali inovativní přístupy k projektu.

  • Dokument a sestava

    • Automatizace dokumentace: Používejte kopírovací objekty, které pomáhají generovat a udržovat důkladnou dokumentaci práce, včetně slovníků dat, popisů modelů a souhrnů analýzy.

    • Přehledy a zjištění: Pomocí jazykových modelů můžete vytvářet jasné a komplexní zprávy nebo prezentace analytických zjištění pro technické i netechnické cílové skupiny.

  • Spolupráce a výuka

    • Pracovní postupy pro spolupráci: Použití copilotů ke zjednodušení spolupráce s ostatními členy týmu, včetně sdílení kódu, výsledků a přehledů

    • Průběžné učení: Využijte jazykové modely pro přístup k nejnovějšímu výzkumu, výukovým kurzům a zdrojům pro průběžný rozvoj dovedností a udržování aktuálního stavu v terénu.

  • Dodržování etických norem

    • Kontroly dodržování předpisů: Používejte jazykové modely k zajištění dodržování ochrany osobních údajů v datech, etických standardů a zásad organizace při zpracování a analýze dat.

Shrnutí

V rámci TDSP zodpovídá jednotlivý přispěvatel projektu za konkrétní úkoly a dodávky v rámci projektu datových věd. Poskytují týmu technické znalosti a hrají zásadní roli v úkolech souvisejících s daty, analýzou, modelováním a výsledky. Jejich příspěvek je nezbytný pro úspěch projektu. Vyžaduje kombinaci technických dovedností, spolupráce a průběžného učení.

Přispěvatelé

Tento článek spravuje Microsoft. Původně byla napsána následujícími přispěvateli.

Hlavní autor:

Pokud chcete zobrazit neveřejné profily LinkedIn, přihlaste se na LinkedIn.

Tyto zdroje informací popisují další role a úlohy v zprostředkovateli TDSP: