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Aufgaben von Projektleitern im Team Data Science-Prozess

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Dieser Artikel beschreibt die Aufgaben, die Projektleiter*innen bei der Einrichtung eines Repositorys für ihre Projektteams im Team Data Science-Prozess (TDSP) ausführen. Der TDSP ist ein von Microsoft entwickeltes Framework, das eine strukturierte Abfolge von Aktivitäten für die effiziente Ausführung cloudbasierter Predictive Analytics-Lösungen bereitstellt. Der TDSP soll die Zusammenarbeit und die Lernprozesse im Team verbessern. Eine Beschreibung der Rollen und der zugehörigen Aufgaben finden Sie unter Rollen und Aufgaben im Team Data Science-Prozess.

Ein Projektleiter verwaltet die täglichen Aktivitäten der einzelnen Datenanalysten in einem bestimmten Data Science-Projekt im TDSP.

Hauptrollen von Projektleiter*innen

  • Projektplanung und -ausführung:
    • Entwicklung und Ausführung detaillierter Projektpläne, einschließlich der Definition von Projektumfang, Zeitplänen, Meilensteinen und angestrebten Ergebnissen.
    • Koordination und Beaufsichtigung aller Projektaktivitäten zur Sicherstellung der Einhaltung des Projektplans.
  • Koordination und Verwaltung des Teams:
    • Leitung und Koordination der Arbeit der Mitwirkenden im Projektteam.
    • Zuweisung von Aufgaben, Überwachung der Fortschritte und Sicherstellung einer effizienten Zusammenarbeit der Teammitglieder.
  • Technische Beaufsichtigung:
    • Technische Beaufsichtigung und Bereitstellung von Anleitungen zu den Data Science-Methoden, -Tools und -Techniken, die im Projekt verwendet werden.
    • Sicherstellung der Ausrichtung des technischen Ansatzes an den Projektzielen und bewährten TDSP-Methoden.
  • Kommunikation mit Projektbeteiligten:
    • Primärer Kontaktpunkt für das Projekt für die Projektbeteiligten.
    • Regelmäßige Kommunikation von Projektstatus, Fortschritten, Problemen oder Änderungen an die Projektbeteiligten.
  • Problemlösung und Entscheidungsfindung:
    • Leitung von Initiativen zur Problemlösung, Behebung technischer Herausforderungen und Anpassung des Projektplans wie erforderlich.
    • Treffen wichtiger Entscheidungen, die sich auf Ausrichtung und Ergebnisse des Projekts auswirken.
  • Qualitätssicherung:
    • Sicherstellung von Qualität und Genauigkeit der Projektergebnisse.
    • Implementierung von Prozessen für die Kontrolle der Qualität während des gesamten Projektlebenszyklus.
  • Risikomanagement:
    • Identifizierung potenzieller Risiken für das Projekt und Entwicklung von Strategien zur Risikominderung.
    • Verwaltung und Behebung von Problemen bei Auftreten, um die Auswirkungen auf das Projekt zu minimieren.

Wichtige Aufgaben für Projektleiter*innen

  • Planen von Projekten:
    • Erstellung und Wartung eines detaillierten Zeitplans für Projektaktivitäten und Fristen.
  • Zuweisen von Ressourcen:
    • Effektive Zuweisung von Ressourcen (Personen, Technik, Daten) zur Erfüllung der Projektanforderungen.
  • Durchführen technischer Überprüfungen und Bereitstellen von Anleitungen:
    • Durchführung technischer Überprüfungen und Bereitstellung von Anleitungen für Teammitglieder in den Bereichen Datenverarbeitung, Analyse und Modellierung.
  • Überwachen und Erstellen von Berichten:
    • Überwachung der Projektfortschritte anhand der Projektziele.
    • Regelmäßige Berichterstattung zum Projektstatus an das Team, die Projektbeteiligten und das Management.
  • Erstellen von Dokumentationen:
    • Sicherstellung einer umfassenden Dokumentation der Methoden, Analysen und Ergebnisse.
  • Unterstützen von Besprechungen:
    • Organisation und Leitung von Projektbesprechungen, Projektüberprüfungen und Brainstormingsitzungen.
  • Trainieren und Unterstützen:
    • Bereitstellung von Trainings und Unterstützung für Teammitglieder wie erforderlich.
  • Einhaltung ethischer Standards:
    • Sicherstellen der Einhaltung von ethischen Standards, Datenschutzbestimmungen und Unternehmensrichtlinien.

Verwenden von Sprachmodellen und Copilots

Im TDSP spielen Projektleiter*innen eine entscheidende Rolle hinsichtlich des Vorantreibens einzelner Data Science-Projekte in Bezug auf ihre Ziele. Sprachmodelle und Copilots können einen deutlichen Beitrag zum Erfolg eines Projekts leisten, indem sie Entscheidungsfindung, Effizienz und die Ausführung des Projekts insgesamt verbessern. Projektleiter*innen können diese Tools zur Ausrichtung am TDSP-Framework in den folgenden Bereichen integrieren:

  • Detailliertes Projektmanagement:

    • Projekt- und Zeitplanung: Verwendung von Sprachmodellen zur Erstellung detaillierter Projekt- und Zeitpläne unter Berücksichtigung verschiedener Projektphasen und Meilensteine.
    • Delegierung und Überwachung von Aufgaben: Verwendung von Copilots zur Zuweisung von Aufgaben an Teammitglieder und zur Überwachung der Fortschritte, um die Einhaltung des Zeitplans sicherzustellen.

  • Technische Beaufsichtigung und Entscheidungsfindung:

    • Untersuchung und Validierung technischer Aspekte: Verwendung von Sprachmodellen zur Untersuchung und Validierung technischer Ansätze, Algorithmen und Methoden, die für das Projekt geeignet sind.
    • Unterstützung von Entscheidungen: Verwendung von Sprachmodellen zur Analyse verschiedener technischer Optionen und zur Bereitstellung datengesteuerter Empfehlungen für kritische Projektentscheidungen.

  • Koordination und Unterstützung des Teams:

    • Teamkommunikation: Verwendung von Sprachmodellen für eine klare und präzise Kommunikation, um die ordnungsgemäße Ausrichtung des Teams sicherzustellen und das Team über Projektziele und Aktualisierungen zu informieren.
    • Ressourcenmanagement: Verwendung von Copilots zur effektiven Nachverfolgung und Verwaltung der Zuweisung von Ressourcen innerhalb des Projekts.

  • Kontrolle und Sicherung der Qualität:

    • Überprüfung von Code und Modellen: Verwendung von Sprachmodellen zur Automatisierung der Überprüfung von Code und Modellen, um die Einhaltung bewährter Methoden und die Identifizierung potenzieller Probleme oder Verbesserungen sicherzustellen.
    • Überprüfung und Verbesserung der Dokumentation: Verwendung von Sprachmodellen zur Überprüfung und Verbesserung der Projektdokumentation, einschließlich technischer Berichte und Benutzerhandbüchern.

  • Kommunikation an Projektbeteiligte und Berichte:

    • Berichte zu den Fortschritten: Verwendung von Sprachmodellen zur Erstellung umfassender Berichte und Präsentationen zu den Fortschritten für die Projektbeteiligten, in denen Status, Herausforderungen und Erfolge des Projekts klar kommuniziert werden.
    • Vorbereitung von Besprechungen mit den Projektbeteiligten: Verwendung von Copilots zur Vorbereitung von Besprechungen mit den Projektbeteiligten, einschließlich Tagesordnung, Erstellung von Präsentationen und Zusammenfassung wichtiger Diskussionspunkte.

  • Risikomanagement und Problemlösung:

    • Risikoanalyse: Verwendung von Sprachmodellen zur Identifizierung potenzieller Risiken und zur Entwicklung von Strategien zur Risikominderung, um den reibungslosen Fortschritt des Projekts sicherzustellen.
    • Unterstützung der Problemlösung: Verwendung von Copilots und Sprachmodellen zum Brainstorming und zur Entwicklung von Lösungen, um Herausforderungen oder Engpässe im Projekt zu bewältigen.

  • Kontinuierliche Verbesserung und kontinuierliches Lernen:

    • Feedbackanalyse: Verwendung von Sprachmodellen zur Analyse des Feedbacks von Teammitgliedern und Projektbeteiligten und zur Identifizierung von Bereichen, die verbessert werden sollten.
    • Prozessoptimierung: Verwendung von Copilots zur Optimierung von Projektworkflows, zur Steigerung der Effizienz und zur Implementierung bewährter Methoden.

Zusammenfassung

Im TDSP sind die Projektleiter*innen für die detaillierte Planung, Ausführung und Verwaltung von Data Science-Projekten verantwortlich. Sie spielen eine wichtige Rolle bei der Koordinierung der Arbeit ihrer Teams, der Bereitstellung technischer Anleitungen, der Verwaltung der Kommunikation mit den Projektbeteiligten und der Sicherstellung hochwertiger und erfolgreicher Projektergebnisse.

Beitragende

Dieser Artikel wird von Microsoft gepflegt. Er wurde ursprünglich von folgenden Mitwirkenden geschrieben:

Hauptautor:

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