Ekip Veri Bilimi İşlemi'nde bireysel katkıda bulunan görevleri
Bu makalede, ekip Veri Bilimi sürecinde (TDSP) bir proje ayarlamak için katkıda bulunanların tamamlayacağı görevler özetlenmiştir. Bireysel katkıda bulunan, TDSP'de standartlaştırılan işbirliğine dayalı bir ekip ortamında çalışır. TDSP, işbirliğini ve ekip öğrenmesini geliştirmeye yardımcı olur. Daha fazla bilgi için bkz. Ekip Veri Bilimi İşlem rolleri ve görevleri.
Bireysel katkıda bulunanın önemli rolleri
Teknik yönetim:
- Veri toplama, işleme, analiz, modelleme ve dağıtım gibi projenin teknik yönlerini yönetin.
- Makine öğrenmesi, istatistikler, programlama ve veri mühendisliği gibi alanlarda özel beceriler kullanın.
İşbirliği ve iletişim:
- Diğer ekip üyeleriyle işbirliği yapın, içgörüleri ve bilgileri paylaşın.
- Teknik ayrıntıları ve ilerleme durumunu proje liderine ve ekibin geri kalanına iletin.
Sorun çözme:
- Uzmanlık alanlarındaki teknik zorlukları ele alın ve çözün.
- Karmaşık veri sorunlarına sürekli olarak yenilikçi çözümler uyarlayıp uygulayın.
Kalite güvencesi:
- Veri işlemeden model geliştirmeye kadar çalışmanın kalitesini ve bütünlüğünü sağlayın.
- Veri bilimi ve programlamada en iyi yöntemlere ve standartlara uyma.
Öğrenme ve geliştirme:
- Veri bilimindeki en son eğilimleri ve teknikleri sürekli öğrenin ve güncel kalın.
- Yeni bulguları ve içgörüleri paylaşarak ekibin bilgi bankası katkıda bulunun.
Belgeler:
- Veri hazırlama, analiz adımları, model geliştirme ve sonuçlar da dahil olmak üzere kapsamlı bir şekilde çalışmayı belgeleyin.
Bireysel katkıda bulunan için önemli görevler
Verileri işleme ve analiz etme: Veri temizleme, ön işleme ve keşif veri analizi gerçekleştirme.
Model geliştirme: Tahmine dayalı modeller veya algoritmalar oluşturma, eğitme ve değerlendirme.
Kod ve geliştirme: Veri analizi ve model geliştirme için gerekli kodu yazın ve koruyun.
Deneme ve test: Modelleri ve analizleri doğrulamak için denemeler ve testler gerçekleştirin.
Raporlar ve görselleştirmeler oluşturma: Bulguları ve sonuçları iletmek için raporlar ve görselleştirmeler oluşturun.
Başkalarıyla işbirliği yapın ve gözden geçirin: Proje kalitesini artırmak için eş gözden geçirmelere ve işbirliğine dayalı oturumlara katılın.
Geri bildirim sağlayın: Proje süreçleri hakkında geri bildirim sağlayın ve proje gereksinimleri veya yönündeki değişikliklere uyum sağlayın.
Etik standartlara uyun: Etik yönergelere ve veri gizliliği standartlarına uyduğundan emin olun.
Dil modellerini ve yardımcı pilotları kullanma
TDSP bağlamında veri bilimcisi, analist veya mühendis gibi projeye bireysel katkıda bulunan, veri bilimi projelerinin çeşitli yönlerini yönetmede uygulamalı bir rol oynar. Dil modelleri ve yardımcı pilotlar bireysel katkıda bulunanın üretkenliğini artırabilir, çalışmalarının kalitesini artırabilir ve veri bilimi projelerinde sürekli öğrenme ve yenilikleri teşvik edebilir. Katkıda bulunan tek tek, aşağıdaki alanlarda TDSP çerçevesiyle uyumlu hale getirmek için dil modellerini ve yardımcı pilotları tümleştirebilir:
Teknik görevleri geliştirme ve yönetme
Kodlama yardımı: Kod yazma, gözden geçirme ve veri işleme, analiz ve model geliştirme için iyileştirme dahil olmak üzere kodlama desteği için yardımcı pilotları kullanın.
Algoritma seçimi ve iyileştirmesi: Uygun algoritmaları keşfetmek ve seçmek için dil modellerini kullanın ve model performansını iyileştirmeye yönelik öneriler alın.
Verileri analiz etme ve yönetme
Veri keşfi ve görselleştirme: Etkili veri keşfetme teknikleri hakkında içgörüler elde etmek ve anlamlı görselleştirmeler oluşturmak için dil modellerini kullanın.
Veri temizleme ve ön işleme: Rutin veri temizleme ve ön işleme görevlerini otomatikleştirmek için yardımcı pilotları kullanarak veri kalitesi ve tutarlılığı sağlayın.
Modelleri derleme ve değerlendirme
Model geliştirme kılavuzu: Özellik mühendisliği ve hiper parametre ayarlama dahil olmak üzere tahmine dayalı modelleri oluşturma ve iyileştirme yönergeleri için dil modellerini kullanın.
Model değerlendirme ve yorumlama: Uygun model değerlendirme ölçümlerini anlamak ve uygulamak ve sonuçları yorumlamak için dil modellerini kullanın.
Sorun çözme ve yenilik
Teknik sorun çözme: Proje sırasında karşılaşılan teknik zorluklara yönelik çözümleri beyin fırtınası yapmak için dil modellerini kullanın.
Yenilikçi yaklaşımlar: En son veri bilimi tekniklerini ve araçlarını takip etmek için dil modellerini kullanın ve projeye yenilikçi yaklaşımlar uygulayın.
Belge ve rapor
Belge otomasyonu: Veri sözlükleri, model açıklamaları ve analiz özetleri dahil olmak üzere kapsamlı iş belgeleri oluşturmanıza ve sürdürmenize yardımcı olmak için yardımcı olan yardımcı pilotları kullanın.
Analizler ve bulgular: Dil modellerini kullanarak hem teknik hem de teknik olmayan hedef kitleler için analitik bulguların net ve kapsamlı raporlarını veya sunumlarını oluşturun.
İşbirliği yapma ve öğrenme
İşbirliğine dayalı iş akışları: Kod, sonuç ve içgörü paylaşımı dahil olmak üzere diğer ekip üyeleriyle işbirliğini kolaylaştırmak için yardımcı pilotları kullanın.
Sürekli öğrenme: Sürekli beceri geliştirmeye yönelik en son araştırmalara, öğreticilere ve kaynaklara erişmek ve alanda güncel kalmak için dil modellerini kullanın.
Etik standartlara uyma
- Uyumluluk denetimleri: Veri işleme ve analizde veri gizliliğine, etik standartlara ve kuruluş ilkelerine uyabilmek için dil modellerini kullanın.
Özet
TDSP'de proje katılımcısı, veri bilimi projesi içindeki belirli görevlerden ve teslim edilebilir öğelerden sorumludur. Takıma teknik uzmanlık sağlar ve veri, analiz, modelleme ve sonuçlarla ilgili görevlerde önemli bir rol oynarlar. Projenin başarısına katkıları çok önemlidir. Teknik becerilerin, işbirliğinin ve sürekli öğrenmenin bir karışımını gerektirir.
Katkıda Bulunanlar
Bu makale Microsoft tarafından yönetilir. Başlangıçta aşağıdaki katkıda bulunanlar tarafından yazılmıştır.
Asıl yazar:
- Mark Tabladillo | Üst Düzey Bulut Çözümü Mimarı
Genel olmayan LinkedIn profillerini görmek için LinkedIn'de oturum açın.
İlgili kaynaklar
Bu kaynaklar TDSP'deki diğer rolleri ve görevleri açıklar: