Team Data Science Process의 프로젝트 및 리더 작업

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이 문서에서는 프로젝트 리더가 TDSP(Team 데이터 과학 Process)에서 프로젝트 팀에 대한 리포지토리 설정을 완료하는 작업을 설명합니다. TDSP는 Microsoft에서 개발하여 클라우드 기반 예측 분석 솔루션을 효율적으로 실행하며 일련의 구조화된 작업을 제공하는 프레임워크입니다. TDSP는 협업과 팀 학습을 향상하는 데 도움이 되도록 디자인되었습니다. 담당자 역할 및 관련 작업에 대한 개요는 팀 데이터 과학 프로세스 역할 및 작업을 참조하세요.

프로젝트 리더는 특정 데이터 과학 프로젝트에서 개별 데이터 과학자의 일상적인 작업을 관리합니다.

프로젝트 리더의 주요 역할

  • 프로젝트 계획 및 실행:
    • 프로젝트 범위, 타임라인, 마일스톤 및 결과물 정의를 포함하여 자세한 프로젝트 계획을 개발하고 실행합니다.
    • 모든 프로젝트 활동을 조정하고 감독하여 프로젝트 계획을 준수합니다.
  • 팀 조정 및 관리:
    • 프로젝트 팀 내의 개별 기여자 작업을 직접 및 조정합니다.
    • 작업을 할당하고, 진행 상황을 모니터링하고, 팀 구성원 간의 효율적인 협업을 보장합니다.
  • 기술 감독:
    • 프로젝트에 사용되는 데이터 과학 방법론, 도구 및 기술에 대한 기술 감독 및 지침을 제공합니다.
    • 기술 접근 방식이 프로젝트 목표 및 TDSP 모범 사례와 일치하는지 확인합니다.
  • 관련자 커뮤니케이션:
    • 관련자와 프로젝트의 주요 연락 지점 역할을 합니다.
    • 프로젝트 상태, 진행률 및 관련자에게 문제 또는 변경 내용을 정기적으로 전달합니다.
  • 문제 해결 및 의사 결정:
    • 문제 해결 노력을 주도하고, 기술적 과제를 해결하고, 필요에 따라 프로젝트 계획을 조정합니다.
    • 프로젝트의 방향 및 결과에 영향을 주는 주요 결정을 내립니다.
  • 품질 보증:
    • 프로젝트 결과물의 품질과 정확도를 확인합니다.
    • 프로젝트 수명 주기 내내 품질 관리 프로세스를 구현합니다.
  • 위험 관리:
    • 프로젝트에 대한 잠재적 위험을 식별하고 이를 완화하기 위한 전략을 개발합니다.
    • 발생하는 문제를 관리하고 해결하여 프로젝트에 미치는 영향을 최소화합니다.

프로젝트 리더에 대한 주요 작업

  • 프로젝트 예약:
    • 프로젝트 활동 및 마감일의 자세한 일정을 만들고 기본.
  • 리소스 할당:
    • 프로젝트 요구 사항을 충족하도록 리소스(인적, 기술적, 데이터)를 효과적으로 할당합니다.
  • 기술 검토를 수행하고 지침을 제공합니다.
    • 기술 검토를 수행하고 데이터 처리, 분석 및 모델링에 대한 지침을 팀 구성원에게 제공합니다.
  • 모니터 및 보고서:
    • 목표 및 목표에 대해 프로젝트 진행 상황을 모니터링합니다.
    • 프로젝트 상태 팀, 이해 관계자 및 경영진에게 정기적으로 보고합니다.
  • 설명서 만들기:
    • 방법론, 분석 및 결과에 대한 포괄적인 설명서를 확인합니다.
  • 모임 촉진:
    • 프로젝트 모임, 검토 및 브레인스토밍 세션을 구성하고 이끌 수 있습니다.
  • 학습 및 지원:
    • 필요에 따라 팀 구성원에게 교육 및 지원을 제공합니다.
  • 윤리적 기준을 준수합니다.
    • 윤리적 표준, 데이터 개인 정보 보호 규정 및 조직 정책을 준수합니다.

언어 모델 및 부조종사 사용

TDSP에서 프로젝트 리더는 개별 데이터 과학 프로젝트를 목표를 향해 나아가는 데 중추적인 역할을 합니다. 언어 모델 및 부조종사들은 의사 결정, 효율성 및 전반적인 프로젝트 실행을 향상시켜 프로젝트의 성공에 크게 기여할 수 있습니다. 프로젝트 리더는 다음 영역에서 TDSP 프레임워크에 맞게 이러한 도구를 통합할 수 있습니다.

  • 자세한 프로젝트 관리:

    • 프로젝트 계획 및 일정 예약: 언어 모델을 사용하여 다양한 프로젝트 단계 및 마일스톤을 고려하여 자세한 프로젝트 계획, 타임라인 및 일정을 만들 수 있습니다.
    • 태스크 위임 및 모니터링: 부조합을 사용하여 팀 구성원에게 작업을 할당하고 진행 상황을 모니터링하여 프로젝트 타임라인 준수합니다.

  • 기술 감독 및 의사 결정:

    • 기술 연구 및 유효성 검사: 프로젝트에 적합한 기술 접근 방식, 알고리즘 및 방법론을 연구하고 유효성을 검사하는 데 언어 모델을 사용합니다.
    • 의사 결정 지원: 언어 모델을 사용하여 다양한 기술 옵션을 분석하고 중요한 프로젝트 결정에 대한 데이터 기반 권장 사항을 제공합니다.

  • 팀 조정 및 지원:

    • 팀 커뮤니케이션: 명확하고 간결한 커뮤니케이션 초안을 작성하기 위해 언어 모델을 사용하여 팀이 프로젝트 목표 및 업데이트에 대해 정렬하고 정보를 유지합니다.
    • 리소스 관리: 부조종사로 프로젝트 내에서 자원의 할당 및 사용을 효과적으로 추적하고 관리합니다.

  • 품질 관리 및 보증:

    • 코드 및 모델 검토: 자동화된 코드 및 모델 검토에 언어 모델을 사용하여 모범 사례를 준수하고 잠재적인 문제 또는 개선 사항을 식별합니다.
    • 설명서 검토 및 개선 사항: 언어 모델을 사용하여 기술 보고서 및 사용자 가이드를 포함하여 프로젝트 설명서를 검토하고 구체화할 수 있습니다.

  • 관련자 커뮤니케이션 및 보고:

    • 진행률 보고: 언어 모델을 사용하여 이해 관계자를 위한 포괄적인 진행률 보고서 및 프레젠테이션을 생성하여 프로젝트의 상태, 과제 및 성과를 명확하게 전달합니다.
    • 관련자 모임 준비: 공동 작업자를 사용하여 의제 설정, 프레젠테이션 만들기 및 주요 토론 지점 요약을 비롯한 관련자 모임을 준비합니다.

  • 위험 관리 및 문제 해결:

    • 위험 분석: 언어 모델을 사용하여 잠재적 위험을 식별하고 완화 전략을 개발하여 프로젝트의 원활한 진행을 보장합니다.
    • 문제 해결 지원: 부조종사 및 언어 모델을 사용하여 솔루션을 브레인스토밍하고 개발하여 프로젝트 문제 또는 병목 상태를 해결합니다.

  • 지속적인 개선 및 학습:

    • 피드백 분석: 언어 모델을 사용하여 팀 구성원 및 이해 관계자의 피드백을 분석하여 프로젝트 개선을 위한 영역을 식별합니다.
    • 프로세스 최적화: 부조종사로 프로젝트 워크플로를 구체화하고 효율성을 높이며 모범 사례를 구현합니다.

요약

TDSP에서 프로젝트 리더는 데이터 과학 프로젝트의 자세한 계획, 실행 및 관리를 담당합니다. 팀 활동을 조정하고, 기술 지침을 제공하고, 관련자 통신을 관리하고, 프로젝트 결과의 품질과 성공을 보장하는 데 핵심적인 역할을 합니다.

참가자

Microsoft에서 이 문서를 유지 관리합니다. 원래 다음 기여자가 작성했습니다.

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