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Aufgaben der Mitwirkenden im Team Data Science-Prozess

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Dieser Artikel beschreibt die Aufgaben, die von den Mitwirkenden zur Einrichtung eines Projekts im Team Data Science-Prozess (TDSP) ausgeführt werden. Die Mitwirkenden arbeiten in einer Zusammenarbeit ausgerichteten Umgebung, die gemäß dem TDSP standardisiert ist. Der TDSP unterstützt eine bessere Zusammenarbeit und das Lernen im Team. Weitere Informationen finden Sie unter Rollen und Aufgaben im Team Data Science-Prozess.

Hauptrollen der Mitwirkenden

  • Technisches Management:

    • Verwaltung der technischen Aspekte des Projekts, einschließlich Datensammlung, Verarbeitung, Analyse, Modellierung und Bereitstellung.
    • Anwendung spezieller Kompetenzen in Bereichen wie maschinelles Lernen, Statistik, Programmierung und Datentechnik.

  • Zusammenarbeit und Kommunikation:

    • Zusammenarbeit mit anderen Teammitgliedern, indem Erkenntnisse und Wissen geteilt werden.
    • Kommunikation technischer Details und Fortschritt an die Projektleitung und den Rest des Teams.

  • Problembehebung:

    • Bearbeitung und Lösung technischer Herausforderungen innerhalb ihrer jeweiligen Kompetenzen.
    • Kontinuierliche Anpassung und Anwendung innovativer Lösungen auf komplexe Probleme in den Daten.

  • Qualitätssicherung:

    • Sicherstellung der Qualität und Integrität der Arbeit, von der Datenverarbeitung bis zur Modellentwicklung.
    • Befolgung bewährter Methoden und Einhaltung von Standards in den Bereichen Data Science und Programmierung.

  • Lernen und Entwicklung:

    • Kontinuierliches Lernen und kontinuierliche Informierung über die neuesten Trends und Techniken im Bereich Data Science.
    • Beiträge zum Teamwissen durch das Teilen neuer Ergebnisse und Erkenntnisse.

  • Dokumentation:

    • Gründliche Dokumentierung der Arbeit, einschließlich Datenvorbereitung, Analyseschritten, Modellentwicklung und Ergebnissen.

Hauptaufgaben der Mitwirkenden

  • Verarbeitung und Analyse von Daten: Datenbereinigung, Vorverarbeitung von Daten und explorative Datenanalyse.

  • Entwicklung von Modellen: Erstellung, Training und Bewertung von Vorhersagemodellen oder Algorithmen.

  • Code und Entwicklung: Erstellung und Wartung des Codes, der für Datenanalyse und Modellentwicklung benötigt wird.

  • Experimentieren und Testen: Durchführung von Experimenten und Tests zur Validierung von Modellen und Analysen.

  • Erstellung von Berichten und Visualisierungen: Erstellung von Berichten und Visualisierungen zur Kommunikation von Erkenntnissen und Ergebnissen.

  • Zusammenarbeit und Überprüfung: Teilnahme an Peer-Prüfungen und Teamsitzungen zur Verbesserung der Projektqualität.

  • Bereitstellung von Feedback: Bereitstellung von Feedback zu Projektprozessen und Anpassung an Änderungen bei Projektanforderungen oder Ausrichtung.

  • Einhaltung ethischer Standards: Einhaltung von Ethikrichtlinien und Datenschutzstandards.

Verwenden von Sprachmodellen und Copilots

Im Rahmen des TDSP verwalten Mitwirkende wie Data Scientists, Analyst*innen oder Datentechniker*innen verschiedene Aspekte von Data Science-Projekten. Sprachmodelle und Copilots können die Produktivität der Mitwirkenden optimieren, die Qualität ihrer Arbeit verbessern und kontinuierliches Lernen und Innovationen in Data Science-Projekten fördern. Die Mitwirkenden können Sprachmodelle und Copilots integrieren, um das TDSP-Framework in den folgenden Bereichen auszurichten:

  • Entwicklung und Verwaltung technischer Aufgaben

    • Unterstützung der Codierung: Verwendung von Copilots zur Unterstützung der Codierung, einschließlich Erstellung, Überprüfung und Optimierung von Code für Datenverarbeitung, Analyse und Modellentwicklung.

    • Auswahl und Optimierung von Algorithmen: Verwendung von Sprachmodellen zur Untersuchung und Auswahl geeigneter Algorithmen und zum Erhalt von Vorschlägen für die Optimierung der Modellleistung.

  • Analysieren und Verwalten von Daten

    • Untersuchung und Visualisierung von Daten: Verwendung von Sprachmodellen, um Erkenntnisse zu effektiven Methoden für die Datenuntersuchung zu erhalten und relevante Visualisierungen zu erstellen.

    • Bereinigung und Vorverarbeitung von Daten: Verwendung von Copilots zur Automatisierung der routinemäßigen Bereinigung und Vorverarbeitung von Daten, um ihre Qualität und Konsistenz sicherzustellen.

  • Erstellen und Bewerten von Modellen

    • Anleitung für die Entwicklung von Modellen: Verwendung von Sprachmodellen zur Erstellung von Anleitungen für die Entwicklung und Optimierung von Vorhersagemodellen, einschließlich Feature Engineering und Optimierung von Hyperparametern.

    • Bewertung und Interpretation von Modellen: Verwendung von Sprachmodellen zum Verständnis und zur Anwendung geeigneter Metriken für die Modellbewertung sowie zur Interpretation der Ergebnisse.

  • Problemlösung und Innovationen

    • Lösung technischer Probleme: Verwendung von Sprachmodellen zur Lösung technischer Herausforderungen, die während des Projekts auftreten.

    • Innovative Ansätze: Verwendung von Sprachmodellen, um bei Data Science-Techniken und Tools auf dem aktuellen Stand zu bleiben und innovative Ansätze auf das Projekt anzuwenden.

  • Dokumentation und Berichte

    • Automatisierung der Dokumentation: Nutzung von Copilots zur Erstellung und Wartung einer sorgfältigen Dokumentation der Arbeit, einschließlich Datenwörterbüchern, Modellbeschreibungen und Analysezusammenfassungen.

    • Erkenntnisse und Ergebnisse: Verwendung von Sprachmodellen zur Erstellung klarer und umfassender Berichte oder Präsentationen zu Erkenntnissen aus Analysen, sowohl für technische als auch für nicht technische Zielgruppen.

  • Zusammenarbeit und Lernen

    • Workflows für die Zusammenarbeit: Verwendung von Copilots zur Optimierung der Zusammenarbeit mit anderen Teammitgliedern, einschließlich des Teilens von Code, Ergebnissen und Erkenntnissen.

    • Kontinuierliches Lernen: Verwendung von Sprachmodellen für den Zugriff auf die neuesten Forschungen, Tutorials und Ressourcen, um Kompetenzen kontinuierlich weiterzuentwickeln und auf dem Gebiet auf dem Laufenden zu bleiben.

  • Einhaltung ethischer Standards

    • Prüfung der Einhaltung: Verwendung von Sprachmodellen, um bei der Verarbeitung und Analyse von Daten die Einhaltung von Richtlinien für Datenschutz, ethische Standards und Unternehmen sicherzustellen.

Zusammenfassung

Im TDSP sind die Mitwirkenden für bestimmte Aufgaben und Ergebnisse innerhalb eines Data Science-Projekts verantwortlich. Sie stellen dem Team technisches Wissen bereit und spielen eine entscheidende Rolle bei Aufgaben im Zusammenhang mit Daten, Analysen, Modellierung und Ergebnissen. Ihr Beitrag ist entscheidend für den Erfolg des Projekts. Dies erfordert eine Mischung aus technischen Fähigkeiten, Zusammenarbeit und kontinuierlichem Lernen.

Beitragende

Dieser Artikel wird von Microsoft gepflegt. Er wurde ursprünglich von folgenden Mitwirkenden geschrieben:

Hauptautor:

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Diese Ressourcen beschreiben weitere Rollen und Aufgaben im TDSP: