Tareas para un colaborador individual en el proceso de ciencia de datos en equipos

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En este artículo se describen las tareas que realiza un colaborador individual para configurar un proyecto en el proceso de ciencia de datos en equipo (TDSP). El colaborador individual trabaja en un entorno de colaboración en equipo que se estandariza en el proceso de ciencia de datos en equipo (TDSP). El TDSP ayuda a mejorar la colaboración en equipo y el aprendizaje. Para obtener más información, consulte Tareas y roles de proceso de ciencia de datos en el equipo.

Roles principales del colaborador individual

  • Administración técnica:

    • Administrar los aspectos técnicos del proyecto, incluida la recopilación de datos, el procesamiento, el análisis, el modelado y la implementación.
    • Usar aptitudes especializadas en áreas como aprendizaje automático, estadísticas, programación e ingeniería de datos.

  • Colaboración y comunicación:

    • Colaborar con otros miembros del equipo, compartiendo información y conocimientos.
    • Comunicar los detalles técnicos y el progreso al responsable del proyecto y al resto del equipo.

  • Solución de problemas:

    • Abordar y resolver desafíos técnicos dentro de su área de experiencia.
    • Adaptar y aplicar continuamente soluciones innovadoras a problemas complejos de datos.

  • Control de calidad:

    • Garantizar la calidad e integridad del trabajo, desde el control de datos hasta el desarrollo del modelo.
    • Cumplir los procedimientos recomendados y estándares en la ciencia de datos y la programación.

  • Aprendizaje y desarrollo:

    • Aprender y mantenerse actualizado continuamente con las últimas tendencias y técnicas en la ciencia de datos.
    • Contribuir a la base de conocimiento del equipo compartiendo nuevos hallazgos e información.

  • Documentación:

    • Documentar el trabajo exhaustivamente, incluida la preparación de datos, los pasos de análisis, el desarrollo del modelo y los resultados.

Tareas clave del colaborador individual

  • Proceso y análisis de datos: realice la limpieza de datos, el preprocesamiento y el análisis exploratorio de datos.

  • Desarrollo de modelos: cree, entrene y evalúe modelos predictivos o algoritmos.

  • Código y desarrollo: escriba y mantenga el código necesario para el análisis de datos y el desarrollo de modelos.

  • Experimento y prueba: realice experimentos y pruebas para validar modelos y análisis.

  • Creación de informes y visualizaciones: cree informes y visualizaciones para comunicar hallazgos y resultados.

  • Colaboración y revisión con otros usuarios: participe en revisiones de expertos y sesiones colaborativas para mejorar la calidad del proyecto.

  • Entrega de comentarios: proporcione comentarios sobre los procesos del proyecto y adáptese a los cambios en los requisitos o la dirección del proyecto.

  • Cumplimiento de los estándares éticos: garantice el cumplimiento de las directrices éticas y los estándares de privacidad de datos.

Uso de modelos de lenguaje y copilots

En el contexto del TDSP, el colaborador individual del proyecto, como un científico de datos, analista o ingeniero, desempeña un papel práctico en la administración de diversos aspectos de los proyectos de ciencia de datos. Los modelos de lenguaje y copilots pueden mejorar la productividad del colaborador individual, mejorar la calidad de su trabajo y fomentar el aprendizaje continuo y la innovación en proyectos de ciencia de datos. El colaborador individual puede integrar modelos de lenguaje y copilots para alinearse con el marco de TDSP en las siguientes áreas:

  • Desarrollo y administración de tareas técnicas

    • Ayuda con la codificación: use copilots para ayudarle en la codificación, incluida la escritura, la revisión y la optimización del código para el procesamiento de datos, el análisis y el desarrollo de modelos.

    • Selección y optimización de algoritmos: use modelos de lenguaje para explorar y seleccionar los algoritmos adecuados y obtener sugerencias para optimizar el rendimiento del modelo.

  • Análisis y administración de datos

    • Exploración y visualización de datos: use modelos de lenguaje para obtener información sobre técnicas de exploración de datos eficaces y crear visualizaciones significativas.

    • Limpieza y preprocesamiento de datos: use copilots para automatizar tareas rutinarias de limpieza y preprocesamiento de datos, lo que garantiza la calidad y la coherencia de los datos.

  • Creación y evaluación de modelos

    • Guía de desarrollo de modelos: use modelos de lenguaje para obtener instrucciones sobre cómo crear y ajustar modelos predictivos, incluida la ingeniería de características y el ajuste de hiperparámetros.

    • Evaluación e interpretación de modelos: use modelos de lenguaje para comprender y aplicar las métricas de evaluación de modelos adecuadas e interpretar los resultados.

  • Solución de problemas e innovación

    • Solución de problemas técnicos: use modelos de lenguaje para generar ideas para soluciones a los desafíos técnicos que se encuentran durante el proyecto.

    • Enfoques innovadores: use modelos de lenguaje para mantenerse actualizado sobre las últimas técnicas y herramientas de ciencia de datos, aplicando enfoques innovadores al proyecto.

  • Documento e informes

    • Automatización de la documentación: use copilots para ayudar a generar y mantener una documentación exhaustiva del trabajo, incluidos diccionarios de datos, descripciones de modelos y resúmenes de análisis.

    • Información y conclusiones: use modelos de lenguaje para crear informes claros y completos o presentaciones de conclusiones analíticas para audiencias técnicas y no técnicas.

  • Colaboración y aprendizaje

    • Flujos de trabajo de colaboración: use copilots para simplificar la colaboración con otros miembros del equipo, como compartir código, resultados e información.

    • Aprendizaje continuo: use modelos de lenguaje para acceder a las investigaciones, tutoriales y recursos más recientes para el desarrollo continuo de aptitudes y para mantenerse al día en el campo.

  • Cumplimiento de los estándares éticos

    • Comprobaciones de cumplimiento: use modelos de lenguaje para garantizar el cumplimiento de la privacidad de los datos, los estándares éticos y las directivas organizativas en el control y el análisis de datos.

Resumen

En el TDSP, el colaborador individual del proyecto es responsable de tareas y entregas específicas dentro de un proyecto de ciencia de datos. Proporciona conocimientos técnicos al equipo y desempeña un papel fundamental en las tareas relacionadas con los datos, el análisis, el modelado y los resultados. Su contribución es fundamental para el éxito del proyecto. Requiere una combinación de aptitudes técnicas, colaboración y aprendizaje continuo.

Colaboradores

Microsoft mantiene este artículo. Originalmente lo escribieron los siguientes colaboradores.

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