Delen via

Afzonderlijke inzendertaken in het team Datawetenschap proces

  • Artikel

In dit artikel worden de taken beschreven die een individuele inzender voltooit om een project in te stellen in het TDSP (Team Datawetenschap Process). De individuele inzender werkt in een samenwerkingsteamomgeving die standaardiseert op de TDSP. De TDSP helpt de samenwerking en het leren van teams te verbeteren. Zie Team Datawetenschap Procesrollen en -taken voor meer informatie.

Belangrijke rollen van de individuele inzender

  • Technisch beheer:

    • Beheer de technische aspecten van het project, waaronder gegevensverzameling, verwerking, analyse, modellering en implementatie.
    • Gebruik gespecialiseerde vaardigheden op gebieden zoals machine learning, statistieken, programmeren en data engineering.

  • Samenwerking en communicatie:

    • Werk samen met andere teamleden en deel inzichten en kennis.
    • Communiceer technische details en voortgang naar de projectleider en de rest van het team.

  • Probleemoplossing:

    • Technische uitdagingen op het gebied van expertise aanpakken en oplossen.
    • Continu aanpassen en innovatieve oplossingen toepassen op complexe gegevensproblemen.

  • Kwaliteitscontrole:

    • Zorg voor de kwaliteit en integriteit van het werk, van gegevensverwerking tot modelontwikkeling.
    • Houd zich aan best practices en standaarden in data science en programmering.

  • Leren en ontwikkelen:

    • Continu leren en op de hoogte blijven van de nieuwste trends en technieken in data science.
    • Bijdragen aan de knowledge base van het team door nieuwe bevindingen en inzichten te delen.

  • Documentatie:

    • Documentwerk grondig, waaronder gegevensvoorbereiding, analysestappen, modelontwikkeling en resultaten.

Belangrijke taken voor de afzonderlijke inzender

  • Gegevens verwerken en analyseren: gegevens opschonen, vooraf verwerken en verkennende gegevensanalyse uitvoeren.

  • Modellen ontwikkelen: voorspellende modellen of algoritmen bouwen, trainen en evalueren.

  • Code en ontwikkeling: schrijf en onderhoud de code die nodig is voor gegevensanalyse en modelontwikkeling.

  • Experiment en test: voer experimenten en tests uit om modellen en analyses te valideren.

  • Rapporten en visualisaties maken: rapporten en visualisaties maken om bevindingen en resultaten te communiceren.

  • Samenwerken en beoordelen met anderen: Deelnemen aan peerbeoordelingen en samenwerkingssessies om de projectkwaliteit te verbeteren.

  • Feedback geven: Feedback geven over projectprocessen en aanpassen aan wijzigingen in projectvereisten of richting.

  • Voldoen aan ethische normen: zorg voor naleving van ethische richtlijnen en privacystandaarden voor gegevens.

Taalmodellen en copiloten gebruiken

In de context van de TDSP speelt de individuele inzender van het project, zoals een data scientist, analist of engineer, een praktische rol bij het beheren van verschillende aspecten van data science-projecten. Taalmodellen en copiloten kunnen de productiviteit van de individuele inzender verbeteren, de kwaliteit van hun werk verbeteren en continue training en innovatie in data science-projecten bevorderen. De afzonderlijke inzender kan taalmodellen en copilots integreren om te worden afgestemd op het TDSP-framework op de volgende gebieden:

  • Technische taken ontwikkelen en beheren

    • Hulp bij coderen: Gebruik copilots voor het coderen van ondersteuning, waaronder schrijven, beoordelen en optimaliseren van code voor gegevensverwerking, analyse en modelontwikkeling.

    • Selectie en optimalisatie van algoritmen: gebruik taalmodellen om de juiste algoritmen te verkennen en te selecteren en suggesties te krijgen voor het optimaliseren van modelprestaties.

  • Gegevens analyseren en beheren

    • Gegevensverkenning en visualisatie: gebruik taalmodellen om inzicht te krijgen in effectieve technieken voor gegevensverkenning en om zinvolle visualisaties te maken.

    • Gegevens opschonen en vooraf verwerken: gebruik copilots om routinetaken voor het opschonen en voorverwerking van gegevens te automatiseren, zodat gegevenskwaliteit en consistentie worden gegarandeerd.

  • Modellen bouwen en evalueren

    • Richtlijnen voor modelontwikkeling: Gebruik taalmodellen voor hulp bij het bouwen en verfijnen van voorspellende modellen, waaronder functie-engineering en afstemming van hyperparameters.

    • Modelevaluatie en interpretatie: gebruik taalmodellen om de juiste metrische gegevens voor modelevaluatie te begrijpen en toe te passen en de resultaten te interpreteren.

  • Probleem oplossen en innoveren

    • Technische probleemoplossing: Gebruik taalmodellen om te brainstormen over oplossingen voor technische uitdagingen die zich tijdens het project voordoen.

    • Innovatieve benaderingen: Gebruik taalmodellen om op de hoogte te blijven van de nieuwste data science-technieken en -hulpprogramma's, waarbij innovatieve benaderingen op het project worden toegepast.

  • Document en rapport

    • Automatisering van documentatie: Gebruik copilots om grondige documentatie over werk te genereren en te onderhouden, waaronder gegevenswoordenlijsten, modelbeschrijvingen en analyseoverzichten.

    • Inzichten en bevindingen: Gebruik taalmodellen om duidelijke en uitgebreide rapporten of presentaties van analytische bevindingen te maken voor zowel technische als niet-technische doelgroepen.

  • Samenwerken en leren

    • Samenwerkingswerkstromen: Gebruik copilots om de samenwerking met andere teamleden te stroomlijnen, waaronder het delen van code, resultaten en inzichten.

    • Doorlopend leren: Gebruik taalmodellen om toegang te krijgen tot het nieuwste onderzoek, zelfstudies en bronnen voor continue ontwikkeling van vaardigheden en om op de hoogte te blijven van het veld.

  • Voldoen aan ethische normen

    • Nalevingscontroles: Gebruik taalmodellen om te zorgen voor naleving van gegevensprivacy, ethische normen en organisatiebeleid in gegevensverwerking en -analyse.

Samenvatting

In de TDSP is de individuele inzender van het project verantwoordelijk voor specifieke taken en producten binnen een data science-project. Ze bieden technische expertise aan het team en spelen een cruciale rol in taken met betrekking tot gegevens, analyse, modellering en resultaten. Hun bijdrage is essentieel voor het succes van het project. Het vereist een combinatie van technische vaardigheden, samenwerking en continu leren.

Medewerkers

Dit artikel wordt onderhouden door Microsoft. De tekst is oorspronkelijk geschreven door de volgende Inzenders.

Hoofdauteur:

Als u niet-openbare LinkedIn-profielen wilt zien, meldt u zich aan bij LinkedIn.

Deze resources beschrijven andere rollen en taken in de TDSP: