Share via

팀 데이터 과학 프로세스의 팀 리더 작업

  • 아티클

이 문서에서는 데이터 과학 팀을 위해 팀 리더가 완료하는 작업을 설명합니다. 팀 리더의 목표는 TDSP(Team Data Science Process)를 표준화하는 공동 작업 팀 환경을 구축하는 것입니다. TDSP는 협업과 팀 학습을 향상하는 데 도움이 되도록 디자인되었습니다.

TDSP는 예측 분석 솔루션 및 지능형 애플리케이션을 효율적으로 제공하는 기민한 반복 데이터 과학 방법론입니다. 이 프로세스는 Microsoft 및 데이터 과학 산업의 모범 사례 및 구조를 통합합니다. TDSP의 목표는 데이터 과학 이니셔티브를 성공적으로 구현하고 분석 프로그램의 이점을 완전히 실현하는 것입니다. 담당자 역할 및 관련 작업에 대한 개요는 팀 데이터 과학 프로세스 역할 및 작업을 참조하세요.

팀 리더는 엔터프라이즈의 데이터 과학 단위에 있는 여러 데이터 과학자로 구성된 팀을 관리합니다. 데이터 과학 단위의 크기와 구조 에 따라 그룹 관리자 와 팀 리더는 동일한 사람이 될 수 있습니다. 팀 리더는 서로게이트에 작업을 위임할 수 있지만 역할에 대한 작업은 변경되지 않습니다.

팀 리더의 주요 역할

  • 프로젝트 조정 및 관리:

    • 데이터 과학 프로젝트의 일상적인 관리를 감독하여 프로젝트 목표에 부합하고 있는지 확인합니다.
    • 팀 구성원 간에 작업을 조정하고 효율적인 워크플로를 보장합니다.

  • 기술 리더십:

    • 팀에 기술 지침 및 전문 지식을 제공합니다.
    • 기술 접근 방식, 도구 및 방법론에 대한 주요 결정을 내립니다.

  • 팀 공동 작업 및 커뮤니케이션:

    • 공동 작업 환경을 조성하고 팀 내에서 효과적인 의사 소통을 보장합니다.
    • 프로젝트의 기본 연락 지점 역할을 하여 팀 구성원과 다른 이해 관계자 간의 의사 소통을 촉진합니다.

  • 리소스 할당:

    • 프로젝트에 대한 리소스(직원, 기술, 데이터)를 올바르게 할당해야 합니다.
    • 리소스 간격을 식별하고 해결합니다.

  • 품질 보증:

    • 프로젝트 결과물에서 높은 수준의 품질을 유지합니다.
    • 품질 관리 조치를 구현하고 모범 사례를 준수합니다.

  • 멘토링 및 팀 개발:

    • 팀 구성원을 멘토링하여 자신의 기술과 역량을 키울 수 있도록 지원합니다.
    • 팀 내에서 지속적인 학습 및 전문 개발을 장려합니다.

  • 이해 관계자 참여:

    • 이해 관계자와 협력하여 요구 사항 및 기대치를 이해합니다.
    • 진행률, 과제 및 결과를 이해 관계자에게 효과적으로 전달합니다.

  • 위험 관리:

    • 프로젝트 위험을 식별하고 완화합니다.
    • 잠재적인 문제를 해결하기 위한 비상 계획을 개발합니다.

팀 리더를 위한 주요 작업

  • 프로젝트 계획 및 추적:
    • 타임라인, 마일스톤 및 결과물을 포함한 자세한 프로젝트 계획을 개발합니다.
    • 프로젝트 진행 상황을 추적하고 필요에 따라 조정합니다.
  • 기술 문제 해결:
    • 팀을 이끌고 복잡한 기술 문제를 해결합니다.
    • 적절한 데이터 과학 방법론 및 기술을 적용해야 합니다.
  • 팀 모임 및 검토를 수행합니다.
    • 정기적인 팀 모임을 진행하여 진행 상황, 과제 및 다음 단계를 논의합니다.
    • 프로젝트 검토 세션을 주도하여 작업의 품질과 영향을 평가합니다.
  • 성능 모니터링:
    • 개별 팀 구성원의 성능을 모니터링합니다.
    • 성능 및 효율성을 개선하기 위한 피드백과 지침을 제공합니다.
  • 문서 및 보고서:
    • 프로젝트의 진행 상황 및 결과에 대한 포괄적인 설명서를 확인합니다.
    • 관련자를 위한 보고서 및 프레젠테이션을 준비합니다.
  • 표준 준수:
    • 데이터 거버넌스, 개인 정보 보호 및 윤리적 표준을 준수합니다.
    • 조직 및 업계 모범 사례를 준수합니다.

언어 모델 및 부조종사 사용

TDSP에서 팀 리더는 프로젝트 팀을 안내하고 데이터 과학 프로젝트의 성공적인 실행을 보장하는 데 중요한 역할을 합니다. 언어 모델 및 부조종사들은 데이터 과학 팀의 운영 효율성과 효율성에 크게 기여할 수 있습니다. 팀 리더는 언어 모델과 부조종사들을 통합하여 다음 영역의 TDSP 프레임워크에 맞출 수 있습니다.

  • 모델 관리 및 조정

    • 프로젝트 계획 지원: 언어 모델을 사용하여 타임라인, 리소스 할당 및 위험 평가를 비롯한 포괄적인 프로젝트 계획을 개발하는 데 도움을 줍니다.
    • 작업 배정 및 진행률 추적: 효율적인 작업 관리 및 진행률 추적을 위해 부조종사로 사용하여 팀 구성원이 자신의 책임을 지고 있는지 확인합니다.

  • 기술 리더십 및 지침 제공

    • 기술 연구 및 인사이트: 언어 모델을 사용하여 프로젝트와 관련된 최신 데이터 과학 기술, 도구 및 모범 사례를 파악합니다.
    • 알고리즘 및 도구 선택: 특정 프로젝트 컨텍스트에서 사용할 최상의 알고리즘, 도구 및 기술에 대한 권장 사항에 언어 모델의 기술 자료 사용합니다.

  • 팀 공동 작업 및 커뮤니케이션 개선

    • 효과적인 커뮤니케이션: 언어 모델을 사용하여 팀 구성원 및 기타 이해 관계자와의 커뮤니케이션을 작성하고 구체화하여 명확성과 효율성을 보장합니다.
    • 공동 작업 향상: 공동 작업을 간소화하고, 모임을 예약하고, 팀 토론 및 브레인스토밍 세션을 관리하기 위해 부조종사 사용

  • 품질 보증 및 검토 제공

    • 코드 검토 및 품질 검사: 자동화된 코드 검토에 언어 모델을 사용하여 모범 사례를 준수하고 잠재적인 문제를 식별합니다.
    • 설명서 검토: 언어 모델을 사용하여 프로젝트 설명서를 검토하고 개선하여 포괄적이고 명확성을 보장합니다.

  • 학습 및 멘토

    • 기술 개발 리소스: 언어 모델을 사용하여 팀의 교육 자료 및 리소스를 생성하거나 큐레이팅하여 기술 격차를 해결하고 지속적인 학습을 촉진합니다.
    • 멘토링 지침: 효과적인 멘토링 기술에 대한 인사이트를 위한 언어 모델 및 팀 구성원을 위한 맞춤형 개발 계획을 사용합니다.

  • 위험 및 문제 해결 관리

    • 위험 식별 및 완화: 언어 모델을 사용하여 잠재적인 프로젝트 위험을 식별하고 완화 전략을 생성합니다.
    • 문제 해결 지원: 기술 및 프로젝트 관련 과제에 대한 솔루션을 브레인스토밍하고 개발하기 위해 부조종사 및 언어 모델을 사용합니다.

  • 관련자 참여

    • 관련자 보고: 언어 모델을 사용하여 프로젝트 진행 상황, 과제 및 성과를 자세히 설명하는 이해 관계자를 위한 포괄적이고 이해할 수 있는 보고서를 만듭니다.
    • 모임 준비: 관련자 모임의 의제, 프레젠테이션 및 주요 대화 지점을 준비하기 위한 언어 모델을 사용합니다.

  • 지속적으로 개선

    • 피드백 분석: 언어 모델을 사용하여 팀 구성원 및 이해 관계자의 피드백을 분석하고 개선 및 작업 지점을 위한 영역을 식별합니다.
    • 프로세스 최적화: 부조종사로 프로젝트 워크플로 및 팀 프로세스를 지속적으로 구체화하고 최적화합니다.

요약

TDSP에서 팀 리더는 프로젝트 관리, 기술 지침, 팀 공동 작업, 품질 보증 및 이해 관계자 참여에서 중요한 역할을 합니다. 그들은 프로젝트를 효과적으로 조정하여 팀이 응집력 있고 기본 높은 수준의 데이터 과학 작업을 달성할 수 있도록 합니다.

참가자

Microsoft에서 이 문서를 유지 관리합니다. 원래 다음 기여자가 작성했습니다.

보안 주체 작성자:

비공개 LinkedIn 프로필을 보려면 LinkedIn에 로그인합니다.

이러한 리소스는 TDSP의 다른 역할 및 작업을 설명합니다.