Tâches du contributeur individuel dans TDSP

  • Article

Cet article décrit les tâches qu’un contributeur individuel doit effectuer pour configurer un projet dans le processus TDSP (Team Data Science Process). Le contributeur individuel travaille dans un environnement de collaboration en équipe conforme au processus TDSP. Le processus TDSP permet d’améliorer la collaboration et l’apprentissage au sein des équipes. Pour plus d’informations, consultez la rubrique Rôles et tâches du responsable de l’équipe Team Data Science Process.

Rôles principaux du contributeur individuel

  • Gestion technique :

    • Gérer les aspects techniques du projet, tels que la collecte, le traitement, l’analyse, la modélisation et le déploiement des données.
    • Utiliser des compétences spécialisées dans des domaines tels que le Machine Learning, les statistiques, la programmation et l’ingénierie de données.

  • Communication et collaboration :

    • Collaborer avec d’autres membres de l’équipe, partager des insights et des connaissances.
    • Communiquer les détails techniques et l’avancement au coordinateur du projet et au reste de l’équipe.

  • Résolution des problèmes :

    • Aborder et résoudre les problèmes techniques dans le domaine d’expertise approprié.
    • Adapter et appliquer en permanence des solutions innovantes à des problèmes de données complexes.

  • Assurance qualité :

    • Garantir la qualité et l’intégrité du travail, qu’il s’agisse de gestion des données ou de développement de modèles.
    • Respecter les bonnes pratiques et les normes en matière de programmation et de science des données.

  • Apprentissage et développement :

    • Apprendre en permanence et se tenir au courant des dernières tendances et techniques en matière de science des données.
    • Contribuer à la base de connaissances de l’équipe en partageant les nouvelles découvertes et les nouveaux insights.

  • Documentation :

    • Documenter attentivement les travaux, notamment la préparation des données, les procédures d’analyse, le développement de modèles et les résultats.

Principales tâches du contributeur individuel

  • Traitement et analyse des données : effectuer le nettoyage et le prétraitement des données, ainsi que l’analyse exploratoire des données.

  • Développement de modèles : générer, entraîner et évaluer des modèles ou des algorithmes prédictifs.

  • Code et développement : écrire et gérer le code nécessaire pour l’analyse des données et le développement de modèles.

  • Expériences et tests : effectuer des expériences et des tests pour valider des modèles et des analyses.

  • Création de rapports et de visualisations : créer des rapports et des visualisations pour communiquer les découvertes et les résultats.

  • Collaboration et passages en revue avec les autres membres de l’équipe : participer à des revues d’homologues et à des sessions collaboratives pour améliorer la qualité du projet.

  • Communication de commentaires : fournir des commentaires sur les processus du projet et s’adapter aux modifications des exigences ou de l’orientation du projet.

  • Respect des normes éthiques : veiller à respecter les directives éthiques et les normes de confidentialité des données.

Utilisation de modèles de langage et de copilotes

Dans le cadre du TDSP, un contributeur individuel du projet, tel qu’un scientifique des données, un analyste ou un ingénieur, joue un rôle pratique dans la gestion de divers aspects des projets de science des données. Les modèles de langage et les copilotes peuvent améliorer la productivité de chaque contributeur, améliorer la qualité de leur travail et favoriser l’apprentissage continu et l’innovation dans les projets de science des données. Le contributeur individuel peut intégrer des modèles de langage et des copilotes pour respecter le cadre du TDSP concernant les aspects suivants :

  • Développement et gestion des tâches techniques

    • Aide au codage : utiliser des copilotes pour l’aide au codage, y compris la rédaction, la révision et l’optimisation du code pour le traitement des données, l’analyse et le développement de modèles.

    • Sélection et optimisation d’algorithmes : utiliser des modèles de langage pour explorer et sélectionner des algorithmes appropriés, et obtenir des suggestions pour optimiser les performances du modèle.

  • Analyse et gestion des données

    • Exploration et visualisation des données : utiliser des modèles de langage pour obtenir des informations sur les techniques efficaces d’exploration des données et créer des visualisations significatives.

    • Nettoyage et prétraitement des données : utiliser des copilotes pour automatiser les tâches routinières de nettoyage et de prétraitement des données, afin d’assurer la qualité et la cohérence des données.

  • Création et évaluation de modèles

    • Orientations pour l’élaboration des modèles : utiliser des modèles de langage pour obtenir des conseils sur l’élaboration et l’amélioration des modèles prédictifs, y compris l’ingénierie des caractéristiques et le réglage des hyperparamètres.

    • Évaluation et interprétation des modèles : utiliser des modèles de langage pour comprendre et appliquer les métriques appropriées d’évaluation des modèles, et interpréter les résultats.

  • Résolution des problèmes et innovation

    • Résolution des problèmes techniques : utiliser des modèles de langage pour trouver des solutions aux problèmes techniques rencontrés au cours du projet.

    • Approches innovantes : utiliser des modèles de langage pour se tenir au courant des dernières techniques et des derniers outils de science des données, en appliquant des approches innovantes au projet.

  • Documentation et élaboration de rapports

    • Automatisation de la documentation : utiliser des copilotes pour aider à produire et à maintenir une documentation complète du travail, y compris des dictionnaires de données, des descriptions de modèles et des résumés d’analyse.

    • Insights et découvertes : utiliser des modèles de langage pour créer des rapports ou des présentations clairs et complets des résultats analytiques pour des publics spécialisés ou non.

  • Collaboration et apprentissage

    • Flux de travail collaboratifs : utiliser des copilotes pour rationaliser la collaboration avec les autres membres de l’équipe, notamment en partageant le code, les résultats et les insights.

    • Apprentissage continu : utiliser des modèles de langage pour accéder aux dernières recherches, aux derniers tutoriels et aux dernières ressources afin de développer continuellement vos compétences et de rester à jour dans le domaine.

  • Respect des normes éthiques

    • Contrôles de conformité : utiliser des modèles de langage pour garantir le respect de la confidentialité des données, des normes éthiques et des politiques organisationnelles dans le cadre du traitement et de l’analyse des données.

Résumé

Dans le cadre du TDSP, le contributeur individuel du projet est responsable de tâches et livrables spécifiques au sein d’un projet de science des données. Il fournit une expertise technique à l’équipe et joue un rôle crucial dans les tâches liées aux données, à l’analyse, à la modélisation et aux résultats. Sa travail est essentiel à la réussite du projet. Ce rôle exige un mélange de compétences techniques, de collaboration et d’apprentissage continu.

Contributeurs

Cet article est géré par Microsoft. Il a été écrit à l’origine par les contributeurs suivants.

Auteur principal :

Pour afficher les profils LinkedIn non publics, connectez-vous à LinkedIn.

Les ressources suivantes décrivent d’autres rôles et tâches dans le cadre du TDSP :