팀 데이터 과학 프로세스의 개별 기여자 작업

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이 문서에서는 개별 기여자 TDSP(Team 데이터 과학 Process)에서 프로젝트를 설정하기 위해 완료하는 작업을 간략하게 설명합니다. 개별 기여자 TDSP를 표준화하는 공동 작업 팀 환경에서 작동합니다. TDSP는 공동 작업 및 팀 학습을 개선하는 데 도움이 됩니다. 자세한 내용은 팀 데이터 과학 프로세스 역할 및 작업을 참조하세요.

개별 기여자 주요 역할

  • 기술 관리:

    • 데이터 수집, 처리, 분석, 모델링 및 배포를 포함하여 프로젝트의 기술적 측면을 관리합니다.
    • 기계 학습, 통계, 프로그래밍 및 데이터 엔지니어링과 같은 영역에서 특수 기술을 사용합니다.

  • 공동 작업 및 커뮤니케이션:

    • 다른 팀 구성원과 공동 작업하여 인사이트 및 지식을 공유합니다.
    • 기술 세부 정보 및 진행 상황을 프로젝트 리더 및 나머지 팀에게 전달합니다.

  • 문제 해결:

    • 전문 분야 내에서 기술 문제를 해결하고 해결합니다.
    • 복잡한 데이터 문제에 혁신적인 솔루션을 지속적으로 적용하고 적용합니다.

  • 품질 보증:

    • 데이터 처리에서 모델 개발에 이르기까지 작업의 품질과 무결성을 보장합니다.
    • 데이터 과학 및 프로그래밍의 모범 사례 및 표준을 준수합니다.

  • 학습 및 개발:

    • 데이터 과학의 최신 추세 및 기술로 지속적으로 학습하고 업데이트 상태를 유지합니다.
    • 새로운 결과와 인사이트를 공유하여 팀의 기술 자료 기여합니다.

  • 설명서:

    • 데이터 준비, 분석 단계, 모델 개발 및 결과를 포함하여 문서 작업을 철저히 수행합니다.

개별 기여자 대한 주요 작업

  • 데이터 처리 및 분석: 데이터 클린, 전처리 및 예비 데이터 분석을 수행합니다.

  • 모델 개발: 예측 모델 또는 알고리즘을 빌드, 학습 및 평가합니다.

  • 코드 및 개발: 데이터 분석 및 모델 개발에 필요한 코드를 작성하고 기본.

  • 실험 및 테스트: 실험 및 테스트를 수행하여 모델 및 분석의 유효성을 검사합니다.

  • 보고서 및 시각화 만들기: 보고서 및 시각화를 만들어 결과와 결과를 전달합니다.

  • 다른 사용자와 공동 작업 및 검토: 피어 검토 및 공동 작업 세션에 참여하여 프로젝트 품질을 개선합니다.

  • 피드백 제공: 프로젝트 프로세스에 대한 피드백을 제공하고 프로젝트 요구 사항 또는 방향의 변화에 맞게 조정합니다.

  • 윤리적 표준 준수: 윤리적 지침 및 데이터 개인 정보 보호 표준을 준수합니다.

언어 모델 및 부조종사 사용

TDSP의 컨텍스트에서 데이터 과학자, 분석가 또는 엔지니어와 같은 프로젝트 개별 기여자 데이터 과학 프로젝트의 다양한 측면을 관리하는 실습 역할을 수행합니다. 언어 모델 및 부조종사들은 개별 기여자 생산성을 향상시키고, 작업의 품질을 향상시키며, 데이터 과학 프로젝트에서 지속적인 학습과 혁신을 촉진할 수 있습니다. 개별 기여자 언어 모델 및 부조종사 기능을 통합하여 다음 영역의 TDSP 프레임워크와 일치할 수 있습니다.

  • 기술 작업 개발 및 관리

    • 코딩 지원: 데이터 처리, 분석 및 모델 개발을 위한 코드 작성, 검토 및 최적화를 비롯한 코딩 지원에 부조종사 사용

    • 알고리즘 선택 및 최적화: 언어 모델을 사용하여 적절한 알고리즘을 탐색 및 선택하고 모델 성능을 최적화하기 위한 제안을 가져옵니다.

  • 데이터 분석 및 관리

    • 데이터 탐색 및 시각화: 언어 모델을 사용하여 효과적인 데이터 탐색 기술에 대한 인사이트를 얻고 의미 있는 시각화를 만듭니다.

    • 데이터 클린 및 전처리: 부조종사 기능을 사용하여 일상적인 데이터 클린 및 전처리 작업을 자동화하여 데이터 품질과 일관성을 보장합니다.

  • 모델 빌드 및 평가

    • 모델 개발 지침: 기능 엔지니어링 및 하이퍼 매개 변수 튜닝을 포함하여 예측 모델을 빌드하고 구체화하는 방법에 대한 지침에 언어 모델을 사용합니다.

    • 모델 평가 및 해석: 언어 모델을 사용하여 적절한 모델 평가 메트릭을 이해하고 적용하고 결과를 해석합니다.

  • 문제 해결 및 혁신

    • 기술 문제 해결: 언어 모델을 사용하여 프로젝트 중에 발생하는 기술적 문제에 대한 솔루션을 브레인스토밍합니다.

    • 혁신적인 접근 방식: 언어 모델을 사용하여 최신 데이터 과학 기술 및 도구를 업데이트하고 프로젝트에 혁신적인 접근 방식을 적용합니다.

  • 문서 및 보고서

    • 설명서 자동화: 부조종사를 사용하여 데이터 사전, 모델 설명 및 분석 요약을 포함하여 철저한 작업 설명서를 생성하고 기본 파악할 수 있습니다.

    • 인사이트 및 결과: 언어 모델을 사용하여 기술 및 비기술 대상 그룹 모두에 대한 명확하고 포괄적인 보고서 또는 분석 결과 프레젠테이션을 만듭니다.

  • 공동 작업 및 학습

    • 공동 작업 워크플로: 부조종사로 코드, 결과 및 인사이트 공유를 포함하여 다른 팀 구성원과의 협업을 간소화합니다.

    • 지속적인 학습: 언어 모델을 사용하여 지속적인 기술 개발을 위한 최신 연구, 자습서 및 리소스에 액세스하고 현장에서 최신 상태를 유지합니다.

  • 윤리적 표준 준수

    • 규정 준수 검사: 데이터 처리 및 분석에서 데이터 개인 정보 보호, 윤리적 표준 및 조직 정책을 준수하도록 언어 모델을 사용합니다.

요약

TDSP에서 프로젝트 개별 기여자 데이터 과학 프로젝트 내의 특정 작업 및 결과물을 담당합니다. 팀에 기술 전문 지식을 제공하고 데이터, 분석, 모델링 및 결과와 관련된 작업에서 중요한 역할을 합니다. 그들의 기여는 프로젝트의 성공에 매우 중요합니다. 기술 기술, 공동 작업 및 지속적인 학습이 혼합되어 있어야 합니다.

참가자

Microsoft에서 이 문서를 유지 관리합니다. 원래 다음 기여자가 작성했습니다.

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