Team 資料科學 Process 中的個別參與者工作

  • 發行項

本文概述個別參與者完成的工作，以在Team資料科學 Process （TDSP） 中設定專案。 個別參與者可在在 TDSP 上標準化的共同作業小組環境中運作。 TDSP 可協助改善共同作業和小組學習。 如需詳細資訊，請參閱小組 資料科學 處理角色和工作。

個別參與者的主要角色

  • 技術管理：

    • 管理項目的技術層面，包括數據收集、處理、分析、模型化和部署。
    • 在機器學習、統計數據、程序設計和數據工程等領域使用特製化技能。

  • 共同作業和通訊：

    • 與其他小組成員共同作業、共用見解和知識。
    • 將技術詳細數據和進度傳達給項目負責人和小組的其餘人員。

  • 解決問題：

    • 解決並解決其專業知識領域的技術挑戰。
    • 持續調整並套用創新解決方案，解決複雜的數據問題。

  • 質量保證：

    • 確保工作的品質和完整性，從數據處理到模型開發。
    • 遵循數據科學和程序設計的最佳作法和標準。

  • 學習與開發：

    • 持續學習並持續掌握數據科學的最新趨勢和技術。
    • 分享新的發現和深入解析，為小組 知識庫 做出貢獻。

  • 文件：

    • 檔會徹底工作，包括數據準備、分析步驟、模型開發和結果。

個別參與者的主要工作

  • 處理和分析數據：執行數據清理、前置處理和探勘數據分析。

  • 開發模型：建置、定型及評估預測模型或演算法。

  • 程式代碼和開發：撰寫和維護數據分析和模型開發所需的程序代碼。

  • 實驗與測試：進行實驗和測試，以驗證模型和分析。

  • 建立報表和視覺效果：建立報表和視覺效果，以傳達結果和結果。

  • 與其他人共同作業和檢閱：參與對等檢閱和共同作業會話，以改善項目品質。

  • 提供意見反應：提供專案程式的意見反應，並適應專案需求或方向的變更。

  • 符合道德標準：確保符合道德指導方針和數據隱私權標準。

使用語言模型和警戒

在 TDSP 的內容中，數據科學家、分析師或工程師等專案個別參與者在管理數據科學專案的各個層面扮演實際角色。 語言模型和副手可以提升個別參與者的生產力、提高工作品質，以及促進數據科學專案中的持續學習和創新。 個別參與者可以整合語言模型和警戒，以符合下列領域的 TDSP 架構：

  • 開發和管理技術工作

    • 程式代碼撰寫協助：使用 copilot 進行編碼支援，包括撰寫、檢閱和優化數據處理、分析和模型開發的程式代碼。

    • 演演算法選取和優化：使用語言模型來探索和選取適當的演算法，並取得優化模型效能的建議。

  • 分析及管理數據

    • 數據探索和視覺效果：使用語言模型來取得有效數據探索技術和建立有意義視覺效果的見解。

    • 數據清理和前置處理：採用輔助程式將例行數據清理和前置處理工作自動化，確保數據品質與一致性。

  • 建置和評估模型

    • 模型開發指引：使用語言模型來建置和調整預測模型，包括特徵工程和超參數微調。

    • 模型評估和解譯：使用語言模型來瞭解並套用適當的模型評估計量，並解譯結果。

  • 問題解決和創新

    • 技術問題解決：使用語言模型來為專案期間遇到的技術挑戰集思廣益。

    • 創新方法：使用語言模型隨時掌握最新的數據科學技術和工具，將創新方法套用至專案。

  • 檔和報表

    • 檔自動化：採用輔助程式來協助產生和維護完整的工作檔，包括數據字典、模型描述和分析摘要。

    • 深入解析和結果：使用語言模型，為技術和非技術物件建立清楚且全面的報告或分析結果簡報。

  • 共同作業和學習

    • 共同作業工作流程：使用共同作業簡化與其他小組成員的共同作業，包括共用程式代碼、結果和深入解析。

    • 持續學習：使用語言模型來存取最新的研究、教學課程和資源，以進行持續技能開發，並隨時掌握在現場。

  • 遵守道德標準

    • 合規性檢查：採用語言模型，確保遵循數據隱私權、道德標準和組織原則來處理和分析。

摘要

在 TDSP 中，專案個別參與者負責數據科學專案中的特定工作和交付專案。 他們會為小組提供技術專長，並在與數據、分析、模型化和結果相關的工作中扮演重要角色。 他們的貢獻對專案的成功至關重要。 它需要混合技術技能、共同作業和持續學習。

參與者

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主體作者：

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