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Tarefas do líder de projeto no processo de ciência de dados em equipe

  • Artigo

Este artigo descreve as tarefas que um líder de projeto realiza para configurar um repositório para a equipe de projeto no TDSP (Processo de Ciência de Dados de Equipe). O TDSP é uma estrutura desenvolvida pela Microsoft que fornece uma sequência estruturada de atividades para executar soluções de análise de previsão baseadas em nuvem de forma eficaz. O TDSP ajuda a melhorar a colaboração e o aprendizado da equipe. Para obter uma estrutura de tópicos das funções de pessoal e tarefas associadas, consulte Funções e tarefas do Processo de Ciência de Dados da Equipe.

Um líder de projetos gerencia as atividades diárias de cientistas de dados em um projeto de ciência de dados específico no TDSP.

Principais funções do líder de projeto

  • Planejar e executar projetos:
    • Desenvolver e executar planos de projeto detalhados, incluindo a definição do escopo do projeto, cronogramas, marcos e entregas.
    • Coordenar e supervisionar todas as atividades do projeto, garantindo a aderência ao plano do projeto.
  • Coordenar e gerenciar equipes:
    • Dirigir e coordenar o trabalho de colaboradores individuais dentro da equipe de projeto.
    • Atribuir tarefas, monitorar o progresso e garantir uma colaboração eficiente entre os membros da equipe.
  • Supervisão técnica:
    • Fornecer supervisão técnica e orientação sobre as metodologias, ferramentas e técnicas de ciência de dados que são usadas no projeto.
    • Garantir que a abordagem técnica esteja alinhada com os objetivos do projeto e as práticas recomendadas do TDSP.
  • Comunicação com os participantes:
    • Servir como o principal ponto de contato do projeto com os stakeholders.
    • Comunicar regularmente o status do projeto, o progresso e quaisquer problemas ou alterações aos stakeholders.
  • Resolução de problemas e tomada de decisão:
    • Liderar iniciativas de resolução de problemas, abordando desafios técnicos e ajustando o plano do projeto conforme necessário.
    • Tomar decisões importantes que afetem a direção e os resultados do projeto.
  • Garantia de qualidade:
    • Garantir a qualidade e precisão das entregas do projeto.
    • Implementar processos de controle de qualidade em todo o ciclo de vida do projeto.
  • Gerenciamento de riscos:
    • Identificar possíveis riscos ao projeto e desenvolver estratégias para mitigá-los.
    • Gerenciar e resolver problemas à medida que eles surgem, minimizando o impacto no projeto.

Principais tarefas para o líder do projeto

  • Agendar projetos:
    • Criar e manter um agendamento detalhado das atividades e prazos do projeto.
  • Alocar recursos:
    • Alocar recursos (humanos, técnicos, dados) de forma eficaz para atender às necessidades do projeto.
  • Realizar revisões técnicas e fornecer orientações:
    • Conduzir revisões técnicas e fornecer orientação aos membros da equipe sobre processamento, análise e modelagem de dados.
  • Monitorar e relatar:
    • Monitorar o progresso do projeto em relação a metas e objetivos.
    • Informar regularmente o status do projeto à equipe, aos stakeholders e à gerência.
  • Criar documentação:
    • Garantir uma documentação abrangente de metodologias, análises e resultados.
  • Facilitar reuniões:
    • Organizar e liderar reuniões de projeto, revisões e sessões de debate sobre ideias.
  • Treinar e oferecer suporte:
    • Fornecer treinamento e suporte aos membros da equipe, conforme necessário.
  • Cumprir os padrões éticos:
    • Garantir a aderência aos padrões éticos, regulamentos de privacidade de dados e políticas organizacionais.

Usar modelos de linguagem e copilotos

No TDSP, o líder do projeto é fundamental para conduzir projetos individuais de ciência de dados rumo aos seus objetivos. Modelos de linguagem e copilotos podem contribuir consideravelmente para o sucesso do projeto, melhorando a tomada de decisões, a eficiência e a execução geral do projeto. O líder de projeto pode integrar essas ferramentas para se alinhar com a estrutura TDSP nas seguintes áreas:

  • Gerenciamento detalhado do projeto:

    • Planejamento e agendamento do projeto: use modelos de linguagem para ajudar a criar planos detalhados do projeto, cronogramas e agendamento, considerando várias fases e marcos do projeto.
    • Delegação e monitoramento de tarefas: use copilotos para atribuir tarefas aos membros da equipe e monitorar o progresso, garantindo a aderência ao cronograma do projeto.

  • Supervisão técnica e tomada de decisões:

    • Pesquisa técnica e validação: use modelos de linguagem para pesquisar e validar abordagens técnicas, algoritmos e metodologias adequadas ao projeto.
    • Suporte às decisões: use modelos de linguagem para analisar várias opções técnicas e fornecer recomendações baseadas em dados para decisões críticas do projeto.

  • Coordenação e suporte de equipes:

    • Comunicação da equipe: use modelos de linguagem para elaborar uma comunicação clara e concisa para manter a equipe alinhada e informada sobre os objetivos e atualizações do projeto.
    • Gerenciamento de recursos: utilize copilotos para rastrear e gerenciar a alocação e o uso de recursos de forma eficaz dentro do projeto.

  • Controle e garantia de qualidade:

    • Revisão de código e modelo: use modelos de linguagem para revisões automatizadas de código e modelo, garantindo a aderência às práticas recomendadas e identificando possíveis problemas ou melhorias.
    • Revisão e aprimoramento da documentação: use modelos de linguagem para ajudar a revisar e refinar a documentação do projeto, incluindo relatórios técnicos e guias do usuário.

  • Comunicação e relatórios para os stakeholders:

    • Relatórios de progresso: use modelos de linguagem para gerar relatórios de progresso e apresentações abrangentes para os stakeholders, comunicando claramente o status, os desafios e as realizações do projeto.
    • Preparação de reuniões de stakeholders: utilize copilotos para se preparar para reuniões com stakeholders, incluindo a definição de agenda, a criação de apresentações e o resumo dos principais pontos de discussão.

  • Gerenciamento de riscos e resolução de problemas:

    • Análise de riscos: utilize modelos de linguagem para identificar possíveis riscos e desenvolver estratégias de mitigação, garantindo o bom andamento do projeto.
    • Assistência na resolução de problemas: use copilotos e modelos de linguagem para debater ideias e desenvolver soluções para resolver desafios ou gargalos do projeto.

  • Melhoria contínua e aprendizado:

    • Análise de feedback: utilize modelos de linguagem para analisar o feedback dos membros da equipe e dos stakeholders, identificando áreas de melhoria no projeto.
    • Otimização de processos: utilize copilotos para refinar os fluxos de trabalho do projeto, aumentar a eficiência e implementar as práticas recomendadas.

Resumo

No TDSP, o líder de projeto é responsável pelo planejamento, execução e gerenciamento detalhados de projetos de ciência de dados. Ele desempenha um papel fundamental na coordenação dos esforços da equipe, fornecendo orientação técnica, gerenciando a comunicação com as partes interessadas e garantindo a qualidade e o sucesso dos resultados do projeto.

Colaboradores

Esse artigo é mantido pela Microsoft. Ele foi originalmente escrito pelos colaboradores a seguir.

Autor principal:

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